1. 哈佛大學數據科學碩士研究生到華為工作機會大嗎
大。因為華為一般都是招聘名校的碩士和博士，而且哈佛大學數據科學和華為比較對口，華為是非常願意接受這樣的人才的，所以到華為工作的機會很大的。
2. 想申請哈佛的數據科學碩士需要GRE達到多少
哈佛大學的數據科學碩士項目是哈佛大學新開設的項目，並且已經招收到了學生，該項目的錄取有兩點很重要。
一是在哈佛兩門特定擴展課程上的表現。
二是學生的本科背景——錄取的中國本科生大多來自雙一流院校。
一、教學目標
深入了解預測建模、數據挖掘、機器學習、人工智慧、數據可視化和大數據等數據科學方法;
培養使用最新技術探索、分析、管理和可視化大型數據集的技能;
應用數據科學和分析方法，解決各領域中復雜數據問題，批判性地思考數據並推動決策制定;
培養量化思想領導力的技能，包括數據分析的道德和法律層面，以及有效的溝通和協作。
此外，該專業跟MIT有合作，還可以cross-register MIT的課程。
二、申請要求
有足夠的計算機科學、數學和統計學的背景，包括流利的至少一種編程語言和微積分、線性代數和統計推斷的知識；
托福：無最低要求，建議110以上；
GPA：無最低要求，建議3.7以上。
學費成本：每門 4 學分課程 2,980 美元，平均總成本：35,760美元(僅供參考)
3. 《大數據時代》的讀後感
當認真看完一本名著後，大家心中一定有很多感想，為此需要認真地寫一寫讀後感了。你想知道讀後感怎麼寫嗎？下面是我收集整理的《大數據時代》的讀後感範文（通用5篇），僅供參考，大家一起來看看吧。
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的.預言家「的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。
在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。
一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考的.答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！
首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向於精確性的思維方式，就像是」釘是釘，鉚是鉚」，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。
而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什麼是這樣，而更關心」是什麼」這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背後的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話！
其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰鬥力。當然，大數據分析並不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利於我們理解現在和預測未來的可能性。
作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰鬥力，打贏這場信息化戰爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰爭！
四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向信息化，而且相應的在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰鬥力的提升迫在眉睫！
當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。
畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的資料庫框住我們的思維。為適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鍾，一場悄無聲息的信息化戰爭已經打響！
去年的「雲計算」炒得熱火朝天的，今年的「大數據」又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起「大數據」來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注「大數據」來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。
不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。
當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什麼是大數據？
查了查網路，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個好像是IBM的定義吧。
以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。
2、大數據適合什麼樣的企業？
誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。
同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？
3、大數據帶來的影響
當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好准備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？
1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。
2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司
3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
4. 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的
大數據時代：
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
大數據提出的背景：
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」
(4)哈佛大學大數據擴展閱讀
大數據影響
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。
大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。
有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。
這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。
發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）
EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。
國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。
而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。
IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。
而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。
每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。
然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。
這樣的趨勢會持續下去。
我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。
科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。
大數據的精髓
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。
A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);
B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。
適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;
C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。
5. 《大數據》閱讀答案
所謂‘大數據’，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理」「在‘大數據’時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代後面。我在這里整理了《大數據》閱讀答案，希望能幫助到那您。
大數據
近年來，「大數據」這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂「大數據」，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理。「大數據」概念是「信息」概念的3.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。
我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對於人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由於我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，於是就拚命追逐信息、佔有信息。我們甚至還固執地認為，佔有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在「大數據’時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。
信息的超速繁殖源自於信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠遠落在後面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩年翻一番，目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。2000年，數字存儲信息佔全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。2007年，只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其餘都是數字數據。到2013年，世界上存儲的數據中，數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆。
「大數據」時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以「一場革命」來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為「大數據」時代會引爆一場「哥白尼式革命」：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。
我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的「哥白尼式革命」，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了「機械復制時代」的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的「大數據」時代，則是一場更為深廣的革命。在「大數據」時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在「大數據」時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代後面。
(節選自2013.2.22《文匯讀書周報》，有刪改)
《大數據》閱讀題目：
9.下列對「大數據時代」的特點解說正確的一項是
A.數據規模巨大，信息嚴重過剩，總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。B.信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播，信息傳播方式不再是自上而下，而是相反。
C.精英與貴族的知識壟斷被沖破，傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。 D.「機械復制時代」知識生產和傳播方式被顛覆，呈動態、多向和空前的不確定性。 10.下列理解，不符合原文意思的一項是
A.人們在信息稀缺時代形成的佔有信息越多越好、越有力量的認識，將隨著「大數據」時代的到來而改變。
B.人類主宰信息的能力遠遠落後於信息的產生，是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。
C.從2000年數字存儲信息佔全球數據量的四分之一，到2013年超過98%，說明了傳統媒體被新媒體取代。
D.印刷革命開啟了知識傳播的大眾時代, 與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的「大數據」時代，則是一場更為深廣的革命。
《大數據》參考答案：
9.D【試題分析：論述類文體閱讀的命題主要從概念、判斷、推理三個角度命題，概念注意「答非所問」「內涵、外延不準」「誤劃類別」「張冠李戴」;判斷類注意「范圍不當」「偷換概念」「曲解文意」;推理注意「強加因果」「強行推理」等錯誤。答題的關鍵是審清題干、找准區位、對讀原文、尋找細微的差別。選項A原文「信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負」現在是「大數據」時代，但還沒有到「當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時」，時間范圍混淆;選項B 原文「新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中」選項「信息傳播方式不再是自上而下，而是相反」，偷換了文中的概念「拋入空前的不確定之中」為「自下而上」;選項C對應的原文「印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的‘哥白尼式革命’，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」讓「知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」是「印刷革命」，選項是「大數據時代」，犯了張冠李戴的錯誤。】
10.C【試題分析：選項「說明了傳統媒體正被新媒體取代」，文中沒有依據，屬於無中生有。】
6. 大數據帶來的弊端
1、社會安全問題，
2、個人隱私，
3、對於國民經濟的威脅，
4、國家安全利益，
5、秘密保護。
大數據帶來的弊端
1、社會安全問題
中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。
2、個人隱私
人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。
3、對於國民經濟的威脅
堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、國家安全利益
網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。
5、秘密保護
美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。
上述就是關於大數據所帶來弊端的介紹了，希望能對小夥伴們有所幫助喲。
7. 大數據技術與應用專業好嗎哪個大學這個專業比較不錯呢
這個專業屬抄於前沿科技專業，目前開設該專業的高校（比如：北航、貴州大學、對外經貿大學、華南理工大學、廣東開放大學、宜春學院等）都採用校企合作的方式辦學，引入校企雙師資進行授課，注重理論與實踐相結合，該專業融入了大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術，同時引入企業真實項目演練，旨在培養適應新形勢，具有新思維和技能的高層次、實用型、國際化的復合型大數據專業人才。
8. 《大數據時代》的讀後感
認真品味一部名著後，你有什麼領悟呢？現在就讓我們寫一篇走心的讀後感吧。那麼如何寫讀後感才能更有感染力呢？以下是我幫大家整理的《大數據時代》優秀讀後感範文，希望能夠幫助到大家。
這書讀起來不費勁，沒有太多晦澀的理論，所以也比較快速的用了幾天的中午休息時間讀完了。
網上到處都是推薦此書的文章，贊為大數據的經典之作。可是，我讀了一遍下來，卻沒有這種經典之感，只是必須嘆服作者思維嚴密、涉獵廣泛，書中有關大數據的例子真是不少，會給我們的閱讀帶來一定的舒適感和現實感。
已經看過太多網上的關於大數據的文章、案例分析，但是我認為大數據僅僅是一種手段，是我們分析認識世界的諸多手段中的一種。我們既不要拒絕排斥大數據的應用，但也沒必要神話大數據。
在讀此書過程中，稍帶也看了幾部關乎大數據分析的影片，有本書中提到的《少數派報告》，還有《永無止境》、《源代碼》。少數派報告中，人類藉助先知的超能力獲取對犯罪的預測和提前打擊，但是書中和影片中都提到的有一個悖論的問題：如果你預測某犯罪要發生，所以去提前抓捕，阻止了案件的發生，但案件沒有發生，又以什麼為依據來抓捕嫌疑人呢？！所以，我認為大數據的應用在預測方面的作用，不應該涉及任何行政司法等嚴肅方向。因為，人是善變的，也許在預測之後的時間里，由於其它因素影響，t她的決定就突然改變，預測就徹底無效了。大數據，更應該在提供思路、途徑方向，在我們還沒有發現其原理之前，先依照大數據的分析去做些突破常規、有創造性的事情。
從古至今，對數據的統計應用一直沒有中斷過，我們人類在發揮聰明才智的過程中，創造了文字記錄歷史，通過積累和總結為人類的文明發展做出了極大的貢獻。只不過，現在我們利用計算機系統對日益暴漲的數據信息能夠處理的數據量更大、想法更多了。在這個角度上，大數據其實不過是人類信息化發展歷史中的一個必然過程。
大數據爆發的背景，是計算機普及應用、工作和生活信息化、網路尤其是互聯網的發達等因素，為之提供了能夠使用的超大規模數據化信息。就如計算機與人下棋的程序一樣，掌握了足夠的棋局數據、能夠推算每一步之後的可能，快速的運算能力是實現這些的基礎。
大數據本身是無意識的，或者叫無目的，是因為使用的人的發現或主觀意識，才從中抓取到符合所想或支持所想的一些數據和比例。人才是核心。別以為有個所謂的大數據中心就能夠揮斥方遒、指點江山了。這也是我說要對大數據去神化的一點。書中所舉例子，成功的案例其實都基本是一個打破常規、奇思異想的人或一個具備創新思維的團隊，而這個人或團隊一旦陷入對現有模式的僵化應用或崇拜，失敗的結果也是必然。我想說的是，無論是大數據還是快數據什麼的玩意，都僅僅是我們了解世界了解社會的一個角度一種手段，都始終無法擺脫依賴於人的思考這個根本。別一葉障目不見泰山的意味有了大數據就擁有了整個世界，你的心有多大，舞台才有多大。只有當你的思考抵達，那些個曾經沒有價值的數據垃圾，才會煥發出價值！不要荒廢了你的思考這個核心！
作者說大數據只講結果不講原因。這個狀態我認為僅僅是一個過渡時期的表現，如果要實現對大數據分析應用的更加精準、甚至可以作為某種依據，必然要獲得對大數據分析的果的可靠解釋，也從而能對我們現有的行為、制度等獲得新的認識，來進行可行的改變、升級或者重造，大數據的指導意義才發揮更深。
人們都說，中外著述的差距有時是很大的，中國的作家習慣鋪墊和描繪，將簡單的事情復雜化；國外的就相反，喜歡直搗要害，將復雜的事情抽象簡單化。不知道是不是我不很適應國外這類書籍的緣故，對大數據時代一書，我沒有感受到很多的震撼和腦洞大開感，也許和現在各類大數據的文章太多有關，已經把此書的觀點各自領用發揮了一番，也許是我還沒有領會到精華所在。既然人們都奉為經典，那我想或許我應該隔一段時間、換個姿勢，再重讀此書，看看是不是會有新的感受吧。
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。
三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家「的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考的答案。此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的.數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！
現在已經進入到了二十一世紀了，當今社會已經擺脫了上個世紀的那種消息滯後的時代了，我們最應該感謝的就是科學的進步為我們帶來了這么多便利。與此同時，科學的進步還為我們帶來了「大數據」這個讓人類減少了很多工作量的東西。
在這個學期的名著導讀課上我們就被要求讀：《大數據時代》這本書。《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大數據時代的預言家」，他是一個特別厲害的人，他作為一個教師，他曾經在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多所世界前列名校任教的經歷。他作為一個科學家，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威。他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發言人之一。現任牛津大學網路學院互聯網治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網路監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。
他作為一個研究學者，他的學術成果斐然，有一百多篇論文公開發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上，他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業；"大數據"在網路上搜索到的解釋是：稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。而舍恩伯格認為，大數據並不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
大數據不僅改變了公共衛生領域，整個商業領域都因為大數據而重新洗牌。購買飛機票就是一個很好的例子。就像書中寫到2003年，奧倫·埃齊奧尼准備乘坐從西雅圖到洛杉磯的飛機去參加弟弟的婚禮。他知道飛機票越早預訂越便宜，於是他在這個大喜日子來臨之前的幾個月，就在網上預訂了一張去洛杉磯的機票。在飛機上，埃齊奧尼好奇地問鄰座的乘客花了多少錢購買機票。當得知雖然那個人的機票比他買得更晚，但是票價卻比他便宜得多時，他感到非常氣憤。於是，他又詢問了另外幾個乘客，結果發現大家買的票居然都比他的便宜。
飛機著陸之後，埃齊奧尼下定決心要幫助人們開發一個系統，用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品，同一架飛機上每個座位的價格本來不應該有差別。但實際上，價格卻千差萬別，其中緣由只有航空公司自己清楚。
埃齊奧尼表示，他不需要去解開機票價格差異的奧秘。他要做的僅僅是預測當前的機票價格在未來一段時間內會上漲還是下降。這個想法是可行的，但操作起來並不是那麼簡單。這個系統需要分析所有特定航線機票的銷售價格並確定票價與提前購買天數的關系。
在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立於風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最後章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據並不是一個充斥著演算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對於我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，並在各個領域開始研究和使用。而對於我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、許可權等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
9. 大數據的就業前景怎麼樣
大數據就業發展前景
互聯網中的「大熊貓」
熊貓，作為國寶，不內僅因為萌萌的舉止行動容虜獲了不少人的心，更因為是世界上的珍稀物種而被另眼相待。在高速發展的互聯網行業中，大數據可以說熱度日漸高漲，可以被認為是IT類職業中的「大熊貓」。
大數據工程師因為稀缺被很多知名企業高價聘請，因為技術的魅力深受國家的重視，對於2019年的大數據就業發展前景是一直被人們看好的。就目前來看大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級，以後的發展前景更是一片光明。
大數據目前行業發展迅速，人才緊缺。2018年人民日報發文稱：大數據人才需求180萬，目前從業只有30萬，人才缺口達到150萬，這也是為什麼大數據工資都如此之高的原因。
據小編觀察，國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。
大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭迅猛，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20％至30％，且頗受企業重視。
10. 大數據讀研哪個學校好
數據科學與大數據技術是新興學科，也是一個交叉融合學科。這個學科強與不強，主要取決於這所大學與這個學科相關學科是否強大。如果這所大學在電子信息、通信科學、計算機學科比較強，那數據科學與大數據技術學科就一定不會弱。建議關注一下幾所大學：西安電子科技大學、電子科技大學、東南大學、重慶大學。