⑴ 第一個提出大數據概念的公司是
麥肯錫公司。全球知名咨詢公司麥肯錫最早提出大數據時代到來。麥虛蔽肯錫公司是世界級領先的全球管理咨詢好行公司，由美差襪州國芝加哥大學商學院教授詹姆斯·麥肯錫於1926年在美國創建。
⑵ 全球排名前十商業版資料庫有哪些
IBM
老牌大數據企業，從微軟時代過來的核心，是全球最大的信息技術和內業務解決方案公司。
2. 惠普容
會最為知名的是它的Vertical分析平台，而且在2012年的營收中排名第二，當之無愧的老牌商業資料庫品牌。
3. Teradata
憑借自身硬體和資料庫而聲名遠播。
4. 甲骨文
在資料庫領域，甲骨文一直都是鼎鼎大名的存在，而且它也是大數據領域最大的幾個玩家之一。
5. SPA
在商業數據中，SPA推出了最為知名的HANA內存內資料庫
6. EMC
EMC 的主要業務時幫助客戶保存並分析大數據，另外也充當著大數據分析智囊營銷科學實驗室的所在地，它們專門分析營銷類數據。
7. Amazon
時至今日，Amazon 已經成為了全球大數據領域當之無愧的王者，這一切源於它的CEO貝索斯的遠見與無與倫比的魄力
8. 微軟
微軟在數據方面有著雄厚的實力和強大的野心，它的商業數據業務也在蓬勃發展
9. 谷歌
作為全球搜索業務的老大，谷歌旗下的大數據平台憑借其身後的技術積累，成為商業數據領域內一股不可小覷的力量。
10. VMware
VMware向來以雲計算虛擬化解決方案著稱
⑶ 美國大數據專業介紹
近幾年，人人都在說大數據，也因此催生出一個新的專業——大數據專業，那麼接下來就和一起來看看美國大數據專業介紹。
大數據是一個新耐擾興的留學專業方向，隨著互聯網的發展，現在美國開設大數據相關的專業有三個方向：
- 商業分析（Business Analytics）：目前最為熱門的專業之一，需要學生有金融的背景知識，同時對申請者的數學和計算機背景要求較高。多數申請人會在大學本科階段主修工程，輔修金融。
- 數據科學（Data Science）：是指從數據中提取信息知識，即是數據挖掘與預測分析的延伸，亦是發掘知識與數據的過程。這門專業對學生不做金融方面的要求，重點關注申請人的計算機背景。
- 機器學習（Machine Learning）：大部分學校機器學習專業都屬於計悉棗算機科學下的一個分支，與數據科學一樣，更關注申請人的計算機背景。
三個方向相比，無論是從個人經驗還是就業前景方面，都更推薦學生選擇商業分析專業。
根據歷年申請經驗，申請人需要具備以下成績和文書：
- TOEFL 90+
- GPA 3.0+
- GRE 320+
- 推薦信
- 個人自述
- 個人簡歷
- 論文（根據學校要求睜畝拆而定）
而商業分析的學校選擇方面參考如下：
Tier 1：
MIT-Business Analytics
Northwestern University-Analytics
GaTech- Analytics
Carnegie Mellon University- MSIM-BIDA track
UT Austin- Business Analytics
Wake Forest University- Business Analytics
North Carolina State University- Analytics
University of San Francisco- Analytics
University of Southern California- BusinessAnalytics
Tier 1.5：
University of Minnesota- Business Analytics
George Washington University - BusinessAnalytics
Rensselaer Polytechnic Institute- BusinessAnalytics
Southern Methodist University-BusinessAnalytics
Tier 2：
University of Rochester- Business Analytics
Casewestern University- Business Analytics
Stevens Institute of Technology- BusinessIntelligence & Analytics
Bentley University- Business Analytics
University of California， SanDiego-Business Analytics
Tier 3：
Fordham University- Business Analytics
University of Connecticut- BusinessAnalytics
Arizona State University- BusinessAnalytics
Michigan State University- BusinessAnalytics
⑷ 美國大數據工程師面試攻略
項目數據分析師分享：美國大數據工程師面試攻略
方法/步驟
先做一個自我介紹，本科南開後，加入了一個創業公司kuxun，做實時信息檢索，後來進入網路基礎架構組，搭建了Bai App Engine的早期版本，隨後去Duke大學留學，在攻讀碩士期間，做跟Hadoop大數據相關的研究項目Starfish，之後在Amazon EC2部門實習，了解它們的內部架構，畢業後加入Linkedin，做廣告組的架構，涉及Hadoop調優，Data Pipeline, Offline/Online, 實時系統。最新是在Coursera從事數據工程師工作。在多年工作中，除了對技術的不懈追求，也積累了大量的面試經驗，從國內的一線互聯網網路，阿里巴巴，奇虎，人人，到美國一線公司Facebook，Google，Linkedin，Twitter，Amazon，到熱門Startup，Uber，Pinterest，Airbnb，Box，Dropbox，Snapchat，Houzz，拿到10+ offer，並且在Linkedin期間也面試過100+候選人，參與面試題制定，樂於分享並幫助很多人成功求職，實現目標。
我們看一下這張矽谷地圖，它坐落於美國加州，從聖何塞到舊金山的狹長地帶，中間是San francisco bay，簡稱灣區。它的由來是這邊有計算機核心處理器中離不開的硅，30年來，矽谷就發展成為無數技術性創業公司的搖籃。在20多年前，就有很多硬體公司的輝煌Intel，Oracle，Apple，Cisco成功上市，10年前，互聯網的興起，造就了Yahoo，Google，Ebay的神奇，而如今Tesla，Facebook，Twitter，Linkedin正扶搖直上，成為美股高科技股的領頭羊。這些公司的市值從幾十billion到幾百billion，PE從負數到上千。瘋狂的估值背後也改變了世界。
如果說矽谷成功是有原因的，我覺得有兩點。地理位置是得天獨厚吸引大量人才，這里有Stanford和加州州立高校提供智力庫的支持，在矽谷可以看到來自全世界的最聰明的人，中國人，印度人，猶太人構成這些Engineer的主力。雖然國內做技術自嘲為碼農，但在矽谷成為一個優秀工程師還是收獲頗豐。另一方面創業是一個永恆的話題，在Stanford有個說法空氣中都飄揚中創業的味道，一些早期員工通過上市套現又積累經驗成了天使投資，Y Combinator，各種技術forum，meetup，創業導師，都很活躍。資本的力量功不可沒，早年VC通過投資，收購，上市放大形成一個雪球效應。大家總喜歡問什麼是next big thing，哪一個是下一個facebook，下一個musk，根據統計10年能成就一個千億以上的公司，目前這個進程正在縮短。
我就拿Linkedin作為例子，介紹高科技公司（FLG）是什麼樣子。它是成立2003年的職業社交網站。在10年的發展中，也不是一下子爆發的，目前有3億的全球用戶，雖然跟Facebook，Google 10億＋用戶沒法比，但是它有很好的護城河，用戶定位高端精準，單位價值高。這張照片中左邊這位是創始人Reid Hoffman，是Paypal黑幫成員，在矽谷也是呼風喚雨的大佬，目前是董事和投資人。中間這位是CEO Jeff，2013年被Glassdoor評為最佳CEO，作為職業經理人，成功幫助linkedin高速成長，他最喜歡提到transformation，希望我們每個員工能挑戰自我，在各自崗位上進化。Linkedin提供了員工很好的福利，有號稱灣區最佳的免費食堂，每個月一次的in day，hack day, 幫助員工內部創業的incumbator計劃。它特點是數據驅動的開發產品，比如 People you may know, Job you may be interested, 我做過Sponroed Ads 都是需要很強數據背景和data scientist的支持。它的Biz model也很獨特，有3個line，面向公司的招聘服務，面向廣告商的市場服務，面向個人的訂閱服務，還有最新Sales Solution，因為這么多可能性，成為華爾街的寵兒。
說矽谷，除了那些已經成功的大公司，不得不說現在最新的創業動向，這些代表了未來下一個FLG。我總結了一些領域和代表公司：雲計算(box, dropbox)，大數據(cloudera)，消費互聯網(pinterest)，健康(fitbit)，通訊(snapchat)，支付(square)，生活(uber)。 這里是華爾街網站更新的最新融資規模，比如Uber就達到18Billion的估值，我當時拿到offer沒去，還是覺得很瘋狂，如果細看這張表，大家可以看到矽谷（藍色）尤其是舊金山它們的融資規模遠遠大於其他地區，還是地理決定論。而在國內的兩家xiaomi，jingdong都是在北京，而最近大家看到一些泡沫論，說什麼阿里巴巴上市是否美股到頂，經緯VC創始人也提醒我們泡沫的風險，我無法判斷。如果能參與到下一波浪潮裡面去是很過癮的。我推薦大家去看看 <浪潮之巔>，<奇點臨近>，我還是很期待未來20年的技術革命。
我個人熱愛大數據，在矽谷這也是大家津津樂道的，有個笑話，big data is like teenage talking about sex, nobody know how to do it. 其實大家還是興趣驅動就好，不要那麼功利，大數據技術涉及太多，平常工作中也是慢慢積累，有無數的坑和技術細節需要克服。並不是說那個技術最熱就要用哪個，如果你用不好，你的壓力很大的，舉個例子，你用某個開源資料庫，發現它偶爾有數據丟失怎麼辦，如果這是線上服務，你不斷收到報警，這時候你當時選用它的優點 scalable，容錯性都沒意義了。接著說大數據，這裡面Hadoop作為行業標准，我面過的除了Google，微軟不用，幾乎所有的公司都在用，建議大家利用這個機會。這裡面有三巨頭，cloudera是老牌Hadoop咨詢公司，Hadoop的創始人做CTO，Hortonworks也是很多Hadoop的committee，MapR是提出hdfs的erasure 編碼方式高效而著名，它們都是融了巨資，模式也很像，先推出社區免費版，但有個商業版提供更好的管理。 而今年出現一匹黑馬，Spark，簡單說就是內存級別的計算，比Hadoop框架里能節約IO，利用緩存，能適應批處理，迭代，流式計算。
這里看一下它的生態系統，如何學Hadoop是個循序漸進過程，先要理解學習它的core系統，HDFS, MapRece, Common，在外圍有無數的系統工具方便開發，我個人用過的是 Avro作為數據格式，Zookeeper作為選主的高可靠性的組件，Solr作為搜索介面，Pig搭建工作流，Hive 數據倉庫查詢，Oozie管理工作流，HBase 作為KV 分布式存儲，mahout數據挖掘的庫，Cassandra nosql 資料庫。我建議初學的考慮Chinahadoop的課程。
而Hadoop本身也是個進化過程，幾年前0.19版本，到0.20, 0.23分流成Yarn架構最後進化成Hadoop2.0, Hadoop1.0 和 2.0 它們的介面和組件是完全不同的，但總體上Hadoop 2.0 是趨勢，因為它有Yarn這樣分離的資源管理平台，可以以插件的方式開發上面的Application，解放了生產力，而像Spark，Storm這些新型處理器也是支持Hadoop 2.0的。這里是Hortonworks它們提出來的社區版本架構，可以說標準的制定者，一流的公司制定標准，其他的公司一般用只能用它們提供的穩定版，沒有多少話語權。但從事大數據，並不見得是要去這些制定標準的公司，大量的應用也是非常考驗架構的靈活性。並且能看到實際的產品，很有成就感。
說到今年火的，還是要看Spark。從去年至今，已經開了2屆Spark大會，上千人的規模，無數人對比Hadoop 100倍的性能提升而興奮。這里說它的背景是誕生於Berkeley的Amplab，它們有個很有名的BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)，目前Spark已經成為Apache的頂級項目。去年這個實驗室的教授跟學生出去成立Databricks公司，拉到兩輪上千萬的風投，有人成Spark是Hadoop的終結者嗎？我看今年Spark大會上，所有的Hadoop大佬公司都是鼎力支持，像Cloudrea甚至放棄impala的一線支持而轉變成Spark。如果這么發展下去，星星之火可以燎原啊。它裡面用到Scala是一種函數式語言。裡面的組件也很多，有Shark支持SQL類似Hive，有Spark Streaming，MLlib，Graphx，SparkR，BlinkDB。它的核心數據結構是RDD，可以跑在各種分布式系統上。總體上是個包容性＋侵略性的系統。我個人也很看好它們的發展。
⑸ 大數據工程師是干什麼的
據統計，我國電子商務企業已達到1000多萬家，其中大中型企業就有10萬多家，初步估計，未來我國對電子商務人才的需求每年約80萬人，而我國目前包括高校和各類培訓機構每年輸出的人才數量不到10萬人。人才缺口巨大已成為制約我國電商行業發展的一大瓶頸。
選擇江西新華電腦學院雲電商工程師專業，你將學習：
電子商務概論與政策法規、Photoshop圖像處理、電子商務物流管理、HTML5+CSS3、WEB和移動界面商業案例、Windows Server2003伺服器操作系統、動態網頁設計PHPMYSQL、網路資料庫基礎(SQLServer）、JavaScript、電子商務安全與網上支付、網路SEM、SEO優化與推廣、網路營銷及綜合實踐等。
⑹ 美國哪些大學的大數據相關專業好
美國開設的大數據專業主要有，商業分析方向(Business Analytics)，數據科學(Data Science)和機器學習(Machine Learning)方向，專應用統計等
南加屬大，斯坦福大學，加州伯克利，紐約大學和哥倫比亞大學等都是有大數據專業的美國名校
⑺ 大眾侃車到千城數智 背後是汽車大數據的野心
2017年11月16日， 大眾 侃車發布了主題為"數字生活，智領未來"暨"千城數智2018戰略"，大眾侃車也正式更名為千城數智（ 北京 ）網路科技有限公司。來自美國矽谷、亞馬遜等大數據科學家、中美汽車行業大伽、中美主流媒體和汽車大數據發燒友120多人蒞臨現場，見證了這一重要時刻。
千城數智2018戰略包含品牌戰略、企業戰略、市場戰略、用戶戰略、服務戰略、人才戰略和競爭戰略，劍指"汽車用戶及行業大數據"。
據創始人郭登禮博士介紹，2018年千城數智將在全球建成三大汽車大數據中心，即：以人才為核心的北美西雅圖汽車大數據實驗室，以分析和處理為目標的重慶大數據中心，以運用和轉化為方向的北京大數據營運中心。同時千城數智將圍繞全國18個省三四五線城市布局與營運，通過現有品牌市場佔用率，用戶消費趨勢和能力的分析，以精準的數據分析結果引進到產品和營銷內容對接用戶，鏈接用戶，服務用戶，幫助用戶解決購車痛點，從而提升和提速用戶在消費效率上的轉變。
發布會上，千城數智與北美中文傳媒集團(AC MG )簽訂了"千城特賣落戶美國"的戰略合作協議。據ACMG 總裁 白雪楓透露，協議包括千城特賣落戶美國、在西雅圖建立汽車大數據實驗室等一系列內容。
與會汽車企業嘉賓表示，大眾侃車&千城特賣創新的營銷模式已經解決了渠道下沉的痛點，今天又發布品牌升級戰略，藉助互聯網、大數據和人工智慧能節約營銷成本，體驗、服務更到位。
品牌升級，汽車大數據獨角獸的野心
據介紹，千城數智定位於汽車大數據營銷智庫，立足國內、瞄準國際，以汽車產業為基，掌握大數據資源，提供泛汽車服務，最終為用戶提供智慧汽車生活服務，新的戰略目標是汽車大數據獨角獸。
千城數智顧問、美國密蘇里大學博士、華盛頓大學教授、大數據和人工智慧科學家何曉鋒說，千城數智已有大規模的基礎數據，並將逐漸布局到北美和東盟等國家和地區，加上已在全球大數據及人工智慧之都西雅圖建立汽車大數據實驗室，有望在未來兩三年成長為汽車營銷大數據的"獨角獸"。
營銷升級，數據收集和營運的典範
過去兩年，大眾侃車通過旗下各產品和平台搜集到了大量用戶數據。包括：千城特賣的400callceter+10萬購車經紀人+每年300場以上的O2O周末車展+全國210家汽車連鎖生活體驗館+1900個加盟店（場景營銷）；和衍生數據，如汽車生活+汽車金融+汽車置換（保險和個人消費貸款）。其中，數據增量最快的是"千城特賣"以三四五線城市為主的2萬個購車經紀人，這些經紀人每周都有3—5次獲得汽車潛客的機會。
其次，千城數智正在整合和挖掘的數據包括網路+今日頭條+滴滴/京東+大眾侃車網+千城雲媒（7000家）+北美中文網等。"千城特賣"落戶美國及東盟等國家和地區，不僅會豐富數據樣本，也會有小規模數據增量。
海量大數據有什麼用途？據郭登禮博士介紹，這將有助於解決用戶在汽車消費中的決策效率和汽車企業的銷售轉換效率問題；從價格、信息、配置、保險、養護等方面提供數據支持，保證精確信息的投遞，提高信息價值；對未來全球品牌在中國市場的發展提供精準數據及數據分析、決策支持服務；對車輛的個性化定製，智能化解決方案提供數據支持和決策基礎；為汽車金融服務提供精準客戶信息。這正是西雅圖汽車大數據實驗室要解決的問題，也是將實驗室建在全球大數據、人工智慧之都的原因，因為那裡不缺人才，不缺技術，缺的只是原生數據，而這正是"千城數智"的優勢。
成立僅僅兩年多的大眾侃車公司在給企業提供三四五線城市營銷解決方案方面獨樹一幟，切實解決了渠道下沉難的問題，也受到了消費者的極大認可，並在資本市場獲得了兩輪融資，這次戰略發布預示著在升級轉型之後將進入發展快車道。 @2019
⑻ 大數據「點將」，這些世界級大咖牛在哪
國際大咖全能王：柯克·伯爾尼(Kirk Borne)25位全球頂尖大數據科學家之一、博思艾倫高級數據科學家、天體物理學家和空間科學家柯克·伯爾尼現擔任博思艾倫（Booz AllenHamwuilton）公司高級數據科學家。被媒體評為25位全球頂尖大數據科學家之一，並在2014年被評為IBM大數據與分析英雄。除了任職於博思艾倫，他還是很多其它公司的顧問委員會成員。他在加州理工學院獲得了天體物理學博士學位，是一名天體物理學家和空間科學家，不愧為一個全能王。塔尖人物：馬克·范·雷蒙南(Mark van Rijmenam)全球十大頂尖大數據影響人物之一、知名大數據網站Datafloq創始人馬克·范·雷蒙南，全球十大頂尖大數據影響人物之一、著名演講家、博士。在大數據、數據區塊鏈、物聯網和顛覆性創新方面有很高的建樹：知名大數據網站Datafloq創始人、數字化領導力實驗室創建合夥人、荷蘭Data Donderdag大數據論壇聯合創始人，著有《Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for YourBusiness》。前瞻：傑克·肖(Jack Shaw)美國BBT公司總裁，美國數據區塊鏈委員會高級負責人、全球區塊鏈委員會高級顧問、高級戰略咨詢專家傑克·肖，作為當今世界極具前瞻性的世界著名未來學專家，傑克•肖致力於通過定量、定時、定性和其他科學方法，探討現代工業和科學技術的發展對人類社會的影響，擁有超過30年探索未來社會發展預測的研究經驗，專注領域包括新生技術，如大數據、AI、物聯網、3D列印技術、移動商務、數據分析等等，是世界5大頂尖科技未來學專家之一。