大數據方向知乎

A. 大數據的意義知乎

問題一：大數據最核心的價值是什麼 知乎 核心價值，當然是透過分析而得出的藏在數據之中的規律
大數據，要經過數據分析，才能展現出它的價值所在

問題二：大數據和雲計算之間有什麼關系 知乎 兩者都是以龐大的數據為依託，但後者更加註重分析結果！

問題三：博士+交通大數據都研究什麼 知乎 博士和碩士就學位等級來說，博士高於碩鎮配士；碩士需要繼續學習才能獲得博士學位。
1、我國高等學歷教育分為三個學歷層次:分別為專科，本科，研究生，而研究生學歷為最高學歷，但研究生可以根據學位分為碩士研究生和博士研究生，博士研究生是高等學歷教育中最高的教育等級。博士研究生畢業時，可以獲得全日制博士生畢業證書和相應的博士學位證書。而以同等學歷在職攻讀博士學位的，則不能取得學歷證書只能取得學位證書，其學歷仍然是原學歷，如本科或碩士研究生。
2、碩士是一個介於學士及博士之間的研究生學位，擁有碩士學位者通常象徵具有對其專注、所研究領域的基礎的獨立的思考能力。碩士課程通常安排在學士之後，一般而言全職的碩士課程需要二年的時間，但根據國家及科系不同，有的碩士只要一年就能取得，有的則御孫指需要三至四年。
3、博士研究生即攻讀博士學位的研究生，簡稱博士生，是研究生學歷的最高一級。人們日常生活中所說的考上了博士，讀博士等，正是指博士研究生。正在讀的還沒有獲得博士學位的學生，嚴格來講只能稱為博士研究生;已經獲得博士學位的人員，才是真正意義上的博士。因此，按照國際慣例，在正式場合，只有已經獲得博士學位的人才能冠之以Dr.稱呼;在非正式場合可以不受此限制。

問題四：大數據 硬體給人什麼感覺 知乎 請問你到底問的什麼？
是大數據還是硬體，還是知乎？？

問題五：零基礎怎麼進入大數據行業 知乎 趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

問題六：零基礎怎麼進入大數據凱缺行業 知乎 首先對大數據進行了解
其次學習相關知識
最後進入大數據行業

問題七：大數據開發一定要學習java嗎或者其他語言嗎？ 去知乎問吧。

問題八：r+hadoop大數據方案有哪些坑 知乎 public void save(){ try {
FileOutputStream outStream=this.openFileOutput(a.txt,Context.MODE_WORLD_READABLE);
outStream.write(text.getText().toString().getBytes());
outStream.close();
Toast.makeText(MyActivity.this,Saved,Toast.LENGTH_LONG).show();
} catch (FileNotFoundException e) {
return;
}

問題九：大數據是不是侵犯個人隱私 知乎 我是大魔王 應該分行業領域，我了解些通信方面的，多少會侵犯隱私。
運營商的CEM系統（客戶體驗管理系統）能夠獲取到用戶在什麼時間、什麼地點（景區到數十米~數百米范圍）給什麼人打了電話、發了簡訊（簡訊內容可以查到，不過現在國家規定不允許查此方面內容）、上了什麼網頁。再加上現在實名制了，你說算不算侵犯隱私呢……

B. 大數據專業的就業方向

大數據專業的就業方向有：大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師、數據可視化工程師、數據安全研發人才等方面。具體介紹如下：

5、數據安全研發人才：陵答爛

此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、舉宏信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就尺漏更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地確保大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。

C. 如何利大數據，事件來做外匯交易 知乎

大數據是利用以往的交易數據、事件數據來推測可能發生的外匯交易波動狀況。但回利用大數據做外匯交答易的難度很大，不同於其他的大數據應用。原因是市場瞬息萬變，影響市場的因素太多了，除了基本面、技術面，還有很多特定因素，如氣候、人文習俗、政治因素、地緣危機，也可能是黑天鵝，也有可能是灰犀牛，這些特定因素雖然平時遭到忽視，但一旦起了作用，就會實實在在地影響市場。大數據只能把握過往的數據，但並不能以過往的數據來推測將要發生的交易，因為上述特定因素活性太大，難以把握。另外一個原因是交易和投資者情緒有關，情緒也較難以推測。雖然如此，大數據還是可以用來做部分預期，針對一個事件做出預期，但同時需做好止損的准備。

D. 大數據專業就業方向

大數據的就業方向
大數據主要有三個就業方向，大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。又可分為以下孝散彎十大職位：

一、ETL研發
ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，巧悶成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

六、OLAP開發
OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

E. 感覺大數據很難，但還有很多人學，為啥

可以針對性去了解和掌握這些知識。
①概率論與數理統計
概率論與數版理統計當中的條件概權率、獨立性等基本概念、隨機變數及其分布、多維隨機變數及其分布、方差分析及回歸分析、隨機過程（特別是Markov）、參數估計、Bayes理論等知識，在大數據建模、大數據挖掘當中可以起到一定的幫助作用。
②線性代數
線性代數當中的矩陣、轉置、秩分塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特徵值與特徵向量等相關知識，在大數據建模、大數據分析當中會有一定的運用。
③最優化方法
在大數據分析挖掘當中，最優化方法會有一定的運用，如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共軛分布法等。
④離散數學
離散數學作為計算機學科的基礎，也是大數據的基礎，重要性也比較高。
關於數學特別差能學大數據嗎，數學不好學大數據難嗎，我們的建議是，數學好可以起到一定的幫助理解和運用的作用，但是並非說大數據就一定要數學好才可以學，並且，大數據的運用最終還是要落到實際的項目運用當中，才能得到真正的鞏固和融會貫通。

F. 大數據專業學什麼課程

大數據專業主要學科目如下：

數據科學與大數氏虧據技術（理學學位），以北京大學為例，主要課程包括：概率論、數理統計，應用多元統計分析， 實變函數，應用回歸分析，貝葉斯理論與演算法。

應用時間序列分析，統計計算，梁核頌統計機器學習，程序設計實習，數據結構與演算法，分布與並行計算，演算法設計與分析，資料庫概論，自然語言處理導論，數值與計算方法，人工智慧，最優化方法，深度學習等。

數據科橡鄭學與大數據技術（工學學位），以中國人民大學為例， 該專業由統計學院、信息學院、統計與大數據研究院、數學科學研究院聯合授課，為應對大數據時代帶來的機遇與挑戰培養專業的數據科學人才。

主要課程包括：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。

以上內容參考：知乎

G. 大數據就業方向及前景

大數據的就業前景目前來看是不錯的。

大數據目前有以下幾個就業方向：

1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

H. 大數據都有哪些就業方向

1. 數據工程方向

畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、等各種相關領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作，也可以就在IT領域從事計算機應用工作

2. 數據分析方向

缺啊，數據分析師一出手！市場導向全在手，大數據畢業生做數據分析，多理所應當的一件事情！數據分析方向還可以分得更細，數據存儲和管理、數據清理、數據挖掘、數據可視化，大數據很難的你們曉得吧，這些崗位也都是分開招人的，所以說，你就得逮著一個方向使勁兒學，不然你跟不是大數據專業的計算機畢業生之間有啥子區別哦！

3. 大數據運維方向

這個嘛！雲計算和大數據是緊密相連的嗎，一個負責搞出來數據，一個負責計算數據，還是搶手的嘞！運營工程師基本是負責服務的穩定性，維護並確保整個服務的高可用性，同時做優化。

I. 大數據的就業方向

總的來說大數據領域有幾大細分 1 數據清洗、收集、爬蟲 //偏腳本、爬蟲能力 2 數據回分析 //偏業務答，偏SQL，偏分析能力 3 數據開發 //偏平台，偏工程化、後端開發能力 4 數據挖掘 //偏演算法，偏挖掘能力 一般來說，數據分析的門檻最低，其次數據開發和爬蟲類，門檻最高的是挖掘，當然薪酬也是相對較高的。 從應用開發入手，你可以往兩個方向房展： 1 進一步熟悉架構，提升開發能力，往數據架構師轉； 2 從應用工程化往挖掘工程師轉，需要自己多學演算法相關的知識；

J. 大數據都有哪些就業方向

大數據就業方向一、數據存儲和管理

大數據都是從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。它是由Apache Foundation開發的開源軟體框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。

顯然，存儲對於大數據所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平台是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。

大數據就業方向二、數據清理

在企業真正處理大量數據以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，數據的清理變得更加必要，因為數據可以來自任何地方：移動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被「清理」，以產生其見解，因此一個良好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。

大數據就業方向三、數據挖掘

一旦數據被清理並准備好進行檢查，就可以通過數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的過程。

數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是：它們的確需要工作人員開發查詢，所以數據挖掘工具的能力並不比使用它的專業人員強。