it與大數據分析

㈠ IT技術人員轉行大數據應該考慮哪些問題

1、豐富的數據開發經驗，對數據處理、數據建模、數據分析等有深刻認識內和實戰經驗容。
2、熟悉SQL，有一定的SQL性能優化經驗。
3、熟練掌握java語言，MapRece編程，腳本語言Shell/Python/Perl之一。
4、業務理解力強，對數據、新技術敏感，對雲計算、大數據技術充滿熱情。
5、深入理解Map-Rece模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗。
這五點因素並代表全部，只是為大家羅列出一些基礎的技能，但這也能夠給一些轉行者提供一些方向。

㈡ 大數據與CT，IT的關系

一個做傳統培訓的人，在看完《大數據時代下的歷史機遇及挑戰》後，突然發現，這個在13年還剛剛出道的詞彙，好像可發引領未來的潮流。所以在機緣巧合之下，報了北航的大數據專業的在職研究生。學完了近兩年多的課程，同時也學完了IBM在網路上的大數據課程後。首先，感覺。要搞大數據，勢必要有一定的代碼基礎，其次，你的代碼邏輯及編程習慣也是至關重要的。因為無論多大的數據，首先你要有自己對於這些數據的理解，然後再來談應用。不能光憑拍拍腦袋就去做決定。畢竟，數據擺在那裡，如何去運用，如何去使用這些數據才是最為重要的。在這里，個人比較認可的一種觀念就是：最有價值的數據是掌握到運營商手中的。這也就牽出今天討論的主題：大數據與CT,IT的關系？
看到新聞，AT&T要開始新一輪的轉型。所有的網路設備要開始向SDN的方向轉變。這一點，也許做傳統CT的不了解，通俗的來說，也就是BAT這樣公司的運維人員現在要開始兼職做網路運維的工作了。對於華為，中興的用服工程師來說，只是會敲幾行代碼，傳幾個新版本，升級設備的日子將一去不復返了。因為自動化運維，以及大數據收集會大大減少維護人員的數量。就像有的時候，我會說在IT界的跨界競爭一樣，你會C，他會JAVA，但人家黑客直接用匯編這種底層語言來寫你的BUG，那你所會的在人家面前那就是不堪一擊。特別是家庭終端ONU上就有體現，利用現有光貓的漏洞，擴展你的功能。
軟體改變世界，網路鏈接世界。而下一個結合點，勢必會在ICT融合上，因為運營商掌握到的數據是最有價值的。而基於這些數據的相關分析又可以輔助IT做出相應的產品，更加貼近用戶的需求。通信鏈加速，用戶內容分發，數據分析及展現，好像大數據時代下的各樣新技術都層出不窮。但是否貼近用戶，為用戶所接受，才是一個產品發展下去的動力。
羅胖在跨年演講時說到，這是一個造點的時代。而在大數據時代，如何造點？這一點一直是我所思考的，結合自身這些年所掌握的技術，正是接入這一塊的。對於IT來說，是用戶家庭的入口。而這一點，最好的結合，就是電信的CDN，還有就是迅雷快鳥這類產品。把加速的事留給運營商，收費的事留給專業的迅雷。實際上，這種結合的點，在16年還會有許多。再往下去思考，用戶產生的相關數據，如何收集，如何分析，推送相關的產品........這一點，相信還是要用到數據挖掘及分析。
總之，IT與CT正在逐步融合，而大數據在其中將會產生後發動力。相應的技術創新會以跨界的形式突破與改變我們原來的認知觀念。對於這種變革，重要的不是你會什麼，而是你是否能夠在短時間內學會相應的內容。還是那一點，真正在工作中的學習是以你專注的程度及克服困難的大小來計算的，而不是你學習時間的長短。
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㈢ it行業裡面的大數據好嗎，能學嗎

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㈣ IT和大數據有什麼區別啊

IT包括有大數據。IT這行業范圍很廣。大數據是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。
就業崗位選擇挺多的，有數據分析師、大數據可視化工程師、數據挖掘工程師、Hadoop開發工程師等

㈤ it和大數據，有什麼聯系兩者！！

大數據是it行業裡面的一個技術領域。

㈥ 現在IT行業中，大數據是什麼啊有啥用

關於抄大數據，麥肯錫襲全球研究所給出的定義是：
一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
簡單理解為：
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。
大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
如果你對這方面感興趣的話，可以去叩丁狼搜索相關的資料，自己看看這樣自己會更深刻的！

㈦ 大數據分析前景好嗎

大數據分析的產生旨在於IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結版合，然後大數據權分析並發現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大數據對重要用戶的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網路行為，大數據輕松地識別業務影響;隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長;同時跨多系統收集數據發展IT服務目錄。

㈧ it工作和數據分析比較

IT的更有前途，IT的工作范圍包括的比較大。數據分析和大數據的區別也是很大的。大數據是需要學習java，linux，mysql的，而數據分析只是分析數據就行了。檸檬學院大數據，注冊就能學習java，linux，mysql，大數據，html5的課程了。

㈨ 在當前大數據的新環境下it企業面臨哪些機會與挑戰

1. 挑戰一：數據來源錯綜復雜，豐富的數據源是大數據產業發展的前提。而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐。

2. 挑戰二：數據挖掘分析模型建立，關於大數據分析，人們鼓吹其神奇價值的喧囂聲浪很高，卻鮮見其實際運用得法的模式和方法。

3. 挑戰三：數據開放與隱私的權衡，目前我國一些部門和機構擁有大量數據但寧願自己不用也不願提供給有關部門共享，導致信息不完整或重復投資。

4. 挑戰四：大數據管理與決策，在今時今日的商業世界中，高管的決策仍然更多地依賴個人經驗和直覺，而不是基於數據。

5. 挑戰五：大數據人才缺口，精通大數據技術的相關人才也成為一個大缺口。