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大數據全稱

發布時間:2023-01-21 04:56:55

大數據專業,是什麼樣的專業

大數據是計算機類的專業。大數據學習的課程主要有數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析、數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

❷ 大數據的英文是什麼

譯文:big data

重點詞彙:data

英['deɪtə]

釋義:

n.數據;資料

n.(Data)(日)馱太(姓);(印、葡)達塔(人名)

短語:

Big Data大數據;海量資料;海量數據

(2)大數據全稱擴展閱讀:

詞語使用變化:big

adj.(形容詞)

1、big作「大」解時,形容物時指體積、面積、范圍、容量和重量等「大」;形容人時側重指身大體胖或輩分大,用於兒童則含「長大成熟」之義,有時也指大人物。當抽象名詞不表示一般概念而表示某一具體內容時也可用big修飾。big用在口語中還可表示「寬宏大量的」。

2、big與on連用意思是「精於,熱衷於」;與with連用有「充滿…的」意思,引申可表示「快要生育」。

3、big and可修飾後面的形容詞,其意思不是「大得和…」,而是「非常」,即very。

❸ 大數據是什麼專業

大數據是培養社會急需的具備大數據處理及分析能力的高級復合型人才的專業。
大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術(虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理)、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

❹ 什麼是大數據,看完這篇就明白了

什麼是大數據

如果從字面上解釋的話,大家很容易想到的可能就是大量的數據,海量的數據。這樣的解釋確實通俗易懂,但如果用專業知識來描述的話,就是指數據集的大小遠遠超過了現有普通資料庫軟體和工具的處理能力的數據。

大數據的特點

海量化

這里指的數據量是從TB到PB級別。在這里順帶給大家科普一下這是什麼概念。

MB,全稱MByte,計算機中的一種儲存單位,含義是「兆位元組」。

1MB可儲存1024×1024=1048576位元組(Byte)。

位元組(Byte)是存儲容量基本單位,1位元組(1Byte)由8個二進制位組成。

位(bit)是計算機存儲信息的最小單位,二進制的一個「0」或一個「1」叫一位。

通俗來講,1MB約等於一張網路通用圖片(非高清)的大小。

1GB=1024MB,約等於下載一部電影(非高清)的大小。

1TB=1024GB,約等於一個固態硬碟的容量大小,能存放一個不間斷的監控攝像頭錄像(200MB/個)長達半年左右。

1PB=1024TB,容量相當大,應用於大數據存儲設備,如伺服器等。

1EB=1024PB,目前還沒有單個存儲器達到這個容量。

多樣化

大數據含有的數據類型復雜,超過80%的數據是非結構化的。而數據類型又分成結構化數據,非結構化數據,半結構化數據。這里再對三種數據類型做一個分類科普。

①結構化數據

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存儲,表現為二維形式的數據。一般特點是:數據以行為單位,一行數據表示一個實體的信息,每一行數據的屬性是相同的。所以,結構化的數據的存儲和排列是很有規律的,這對查詢和修改等操作很有幫助。

但是,它的擴展性不好。比如,如果欄位不固定,利用關系型資料庫也是比較困難的,有人會說,需要的時候加個欄位就可以了,這樣的方法也不是不可以,但在實際運用中每次都進行反復的表結構變更是非常痛苦的,這也容易導致後台介面從資料庫取數據出錯。你也可以預先設定大量的預備欄位,但這樣的話,時間一長很容易弄不清除欄位和數據的對應狀態,即哪個欄位保存有哪些數據。

②半結構化數據

半結構化數據是結構化數據的一種形式,它並不符合關系型資料庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構,但包含相關標記,用來分隔語義元素以及對記錄和欄位進行分層。因此,它也被稱為自描述的結構。半結構化數據,屬於同一類實體可以有不同的屬性,即使他們被組合在一起,這些屬性的順序並不重要。常見的半結構數據有XML和JSON。

③非結構化數據

非結構化數據是數據結構不規則或不完整,沒有預定義的數據模型,不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結構化數據其格式非常多樣,標准也是多樣性的,而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術,比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。

快速化

隨著物聯網、電子商務、社會化網路的快速發展,全球大數據儲量迅猛增長,成為大數據產業發展的基礎。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示,2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟),2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%,2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大數據儲量達到33.0ZB。預測未來幾年,全球大數據儲量規模也都會保持40%左右的增長率。在數據儲量不斷增長和應用驅動創新的推動下,大數據產業將會不斷豐富商業模式,構建出多層多樣的市場格局,具有廣闊的發展空間。

核心價值

大數據的核心價值,從業務角度出發,主要有如下的3點:

a.數據輔助決策:為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營,產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗,運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向,管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況,從而進行一些戰略決策;

b.數據驅動業務:通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化,從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務,等等。

c.數據對外變現:通過對數據進行精心的包裝,對外提供數據服務,從而獲得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己掌握的大數據,提供風控查詢、驗證、反欺詐服務,提供導客、導流、精準營銷服務,提供數據開放平台服務,等等。

大數據能做什麼?

1、海量數據快速查詢(離線)

能夠在海量數據的基礎上進行快速計算,這里的「快速」是與傳統計算方案對比。海量數據背景下,使用傳統方案計算可能需要一星期時間。使用大數據 技術計算只需要30分鍾。

2.海量數據實時計算(實時)

在海量數據的背景下,對於實時生成的最新數據,需要立刻、馬上傳遞到大數據環境,並立刻、馬上進行相關業務指標的分析,並把分析完的結果立刻、馬上展示給用戶或者領導。

3.海量數據的存儲(數據量大,單個大文件

大數據能夠存儲海量數據,大數據時代數據量巨大,1TB=1024*1G 約26萬首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G約2.68億首歌(一首歌4M)

大數據能夠存儲單個大文件。目前市面上最大的單個硬碟大小約為10T左右。若有一個文件20T,將 無法存儲。大數據可以存儲單個20T文件,甚至更大。

4.數據挖掘(挖掘以前沒有發現的有價值的數據)

挖掘前所未有的新的價值點。原始企業內數據無法計算出的結果,使用大數據能夠計算出。

挖掘(演算法)有價值的數據。在海量數據背景下,使用數據挖掘演算法,挖掘有價值的指標(不使用這些演算法無法算出)

大數據行業的應用?

1.常見領域

2.智慧城市

3.電信大數據

4.電商大數據

大數據行業前景(國家政策)?

2014年7月23日,國務院常務會議審議通過《企業信息公示暫行條例(草案)》

2015年6月19日,國家主席、總理同時就「大數據」發表意見:《國務院辦公廳關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2015年8月31日,國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。國發〔2015〕50號

2016年12月18日,工業和信息化部關於印發《大數據產業發展規劃》

2018年1月23日。中央全面深化改革領導小組會議審議通過了《科學數據管理辦法》

2018年7月1日,國務院辦公廳印發《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》

2019年政府工作報告中總理指出「深化大數據、人工智慧等研發應用,培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫葯、新能源汽車、新材料等新興產業集群,壯大數字經濟。」

總結

我國著名的電商之父,阿里巴巴創始人馬雲先生曾說過,未來10年,乃至20年,將是人工智慧的時代,大數據的時代。對於現在正在學習大數據的我們來說,未來對於我們更是充滿了各種機遇與挑戰。

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❺ "大數據"怎樣用英文表述呢

大數據的英文翻譯是big data。

詞彙分析

釋義:大數據;巨量資料;海量資料;海量數據

短語

big block data稱為大區塊資料 ; 大區塊資料

Big Bang Data數據大爆炸

Big Earth Data地球大數據

Big Brain Data大腦巨量資料

Big Complex Data大型復雜數據

拓展資料

1、?

大數據將如何改變您的做事方式?

2、.

但是龐大數據還會產生遠比這更為嚴重的後果。

3、 themselves.

在龐大數據的世界中,相關數據幾乎是自行浮出水面。

4、Ifyourservicedeals withbigdata,that's howthey'rerelated.

如果你的服務要處理大數據,那正是它們相關的東西。

5、Whatis therelationshiptoSOA?Related tothisisBigData, how isitrelatedtoSOA?

它與SOA之間有什麼關系嗎?與之關聯的是大數據,那麼它又是怎樣和SOA關聯起來的呢?

❻ 大數據是什麼專業學的是些什麼

大數據專業全稱「大數據採集與管理專業」。
大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。
1、行業現狀:現在越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度,大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業,比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業,越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案,來提升自己的業務水平。
2、課程設置:大數據專業將從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法,包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等,實際提升企業解決實際問題的能力。
3、核心技術:
(1)大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用;分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。
(2)關系型資料庫技術。詳細介紹關系型資料庫的原理,掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。
(3)分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。
(4)海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法;以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。
(5)物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。
(6)文件系統(HDFS)。詳細介紹HDFS部署,基於HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。
(7)NoSQL。詳細介紹NoSQL非關系型資料庫系統的原理、架構及典型應用。

❼ 大數據專業是個什麼東西啊,具體是干什麼的啊

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。


大數據」(Big Data)指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。「大數據」之「大」,並不僅僅在於「容量之大」,更大的意義在於:通過對海量數據的交換、整合和分析,發現新的知識,創造新的價值,帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案,給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的「大數據」應用狀況,我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術,解決他們的難題,靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。
大數據專業未來就業方向解析:

一、ETL研發
二、Hadoop開發
三、可視化工具開發
四、信息架構開發
五、數據倉庫研究
六、OLAP開發
七、數據科學研究
八、數據預測分析

❽ 大數據專業是個什麼專業啊,干什麼的

大數據屬於大數據採集與管理專業,在大學中可以選擇這個專業。. 大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。. 但是在大學中學習本專業會有一個問題那就是實戰經驗不足,企業對於大數據專業的人才需求點很大程度上在於實戰經驗,如果要學習本專業那大學期間一定要多參加項目, 重視實習。. 大數據專業在目前屬於前景比較好的專業,但是還是那個問題,如果學習期間沒有得到實戰鍛煉,那將來就業時肯定收到很大影響。. 如果真的對大數據專業感興趣的話,可以考慮關聯度較大專業比如計算機、統計學等,因為在大數據學習過程中也需要一定的計算機基礎,比較推薦計算機專業。

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