① 大數據前景，急需幫助！
大數據的前景.從AmazonGO無人超市的提出，阿里巴巴無人超市淘寶會員店於7月9日正式營業，無人零售的概念已經進入人們的視野.但是，這些概念的實現與人工智慧無關.人工智慧自誕生以來，理論和技術越來越成熟，應用領域也在擴大，未來人工智慧帶來的科技產品將成為人類智能的容器.人工智慧取得突飛猛進的背景，不能說近年來大數據發展的結果.
人工智慧與大數據有什麼關系？
如果我們把人工智慧擁有無限潛力的嬰兒，某領域專業的大量深度數據是飼養這種天才的奶粉.奶粉的數量決定了寶寶能否成長，奶粉的質量決定了寶寶後續的智力發育水平.
目前全國大數據人才僅46萬人，今後3~5年大數據人才差距達到150萬人，越來越多的人參加大數據訓練，希望在大數據訓練機構學習最先進的知識，找到好工作.
一、大數據就業前景
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、營銷、運營和數據分析是目前中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位.其中研發技術人員需求量最大，數據分析人才最少.領英報告顯示，數據分析人才供應指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺.數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度19.8個月.
據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中行扒國基礎數據分析人才差距達到1400萬，BAT企業招聘的職位中，60%以上招聘大數據人才.
二、大數據就業方向
1.Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓主體，目前IT培訓機構重點
對應崗位:大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等
2.數據挖掘、數據分析&；機器學習方向
學習起點高，難易度高，市場上只有少數研修機構.
對應崗位:數據科學家、數據挖掘工程師、機械學習工程師等
3.大數據運輸&；雲計算方向
市場需求中等，偏向Linux、雲計算學科
對應崗位:大數據運輸技術人員
精通任何方向的人，都是前(錢)之路無限.
三個方向中，大數據開發是基礎.以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已達8K以上，工作一年月薪可達1.2W以上，有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可達30-50萬，一般需要大數據處理的公司基本都是大公司，所以學習大數據專業也是進入大公司的捷徑.
1、基礎人才-數據分析師
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北京數據分析平均工資:.10630/月，從15526個樣本中獲得.與2016年相比，它增加了9%.
2、大數據開發工程師
北京大數據開發平均工資:30230/月.
3、Hadoop開發工程師
北京hadoop平均工資:20130/月，自我取得1734樣本.
4、數據挖掘工程師
北京數據挖掘平均工資:.21740/月，取得了3449份樣本，比2016年增加了20份.3%
5、演算法工程師
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北京演算法工程師的平均工資:2.2640/月，從10176年獲得樣本.
四、大數據職業發展
最後一個問題，哪家公司需要大數據人才？
事實上，從世界500強到BAT等公司，從創業公司，他們都需要數據人才.
目前大數據人才數量較少，所以大部分公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監三個層次.
大公司可能根據應用領域的維度劃分不同的團隊，但小公司需要打工.一些特別強調大數據戰略的互聯網公司將設立另一個最高職位，如阿里巴巴的首席數據官.這個職位的大部分人都向研究方向發展，成為重要的數據戰略人才.
另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解不亞於業務部門的員工，因此也可以轉向產品部或市場部，甚至上升到公司的高級管理層.
馬雲說:我們從IT時代進入了DT時代，將來我們的汽車、燈泡、電視、冰箱等都檔配昌會安裝操作系統，整合數據，數據會使機器聰明.滴滴時賣族代，數據將成為主要能源，離開數據，任何組織的創新基本上都是空殼.
② 看得見的未來-10談大數據時代
看得見的未來-10談大數據時代
半年前開始討論大數據時代的到來時，大數據還只是個專業小圈子裡探討的話題。到今天寫到系列文章的最後一篇時，大數據這個概念已經在業界內外和大眾媒體上沸沸揚揚地廣為傳播，並不斷涌現出這個方向上的努力與創新了。正所謂「歷史潮流，浩浩盪盪，順之者昌，逆之者亡」，這個過去只用在政治話題上的說法借過來描述大數據時代的到來與迅猛發展的形勢真是再恰當不過。站在不同角度看大數據，它既可能是大機會，大發展，大創新，也可能是大危機，大破壞，大淘汰。目前，最活躍的領域是網路終端創新和網路基礎設施創新，也就是所謂的大數據產業鏈的前台和後台。從人們所熟知的台式機，筆記本到智能手機和平板電腦，再到即將問世的網路電視，網路相機，網路眼鏡，還有研討中的網路燈泡，自行汽車和各種各樣匪夷所思的網路終端和感測系統，將物質世界和人類社會越來越全面，越來越深入地轉化進數據世界的工作正在順利迅速地進行，好像看不到什麼了不起的理論或實踐上的障礙能夠阻止這一進程。從人們所熟悉的傳統雲計算和數據中心到今天的公有雲，私有雲，開放雲，封閉雲，再到層出不窮的集硬體，軟體，數據存儲和分析工具於一身的基礎設施，大數據的後台正在從軟體即服務（SaaS），平台即服務（PaaS）走向基礎設施即服務（IaaS）。在這條路上，好像也看不到什麼了不起的理論或實踐上的障礙能夠阻止這一進程。真正的決戰還是在大數據的中台也就是網路平台方面，這方面的大創新才是大數據時代真正到來的引爆點（Tipping Point）。無論前台如何豐富多彩，無論後台如何強壯有力，畢竟還需要有一個體系，一個架構，一個服務把人與人，物與物，人與物之間產生的數據按自然邏輯和社會邏輯聯系起來，對接上去，集成到一起，才能夠釋放潛在的經濟和社會價值。這種聯系，對接和集成的方式用戶越喜歡，成本越低，效率越高，數據越多，這個平台的價值就越大，在大數據生態圈裡的地位就越高。就現有的網路平台看，還沒有一個有足夠的能力或潛力完成這一任務，整個產業需要一個或幾個大的創新。就目前產業發展的狀況和大數據時代的內在需要看，未來三五年內會在網路平台層面上有機會產生創新性突破的不外乎以下三大方向：個人數據集成----這是WEB2.0革命的自然深化和擴展，終極目的是創造真正的「數據人」，也就是以個人為中心，將其在互聯網上的言行舉止和世上一切有關此人的所產生的數據匯集起來精準描述，在保護隱私的前提下進行智能化和個性化的服務匹配。在這方面，FACEBOOK和蘋果的基礎最好，走的最遠。「我的數據」（My Data），「自我量化」（Quantified Self），「納米定位」（Nanotargeting）等一系列新概念正在業內出現，一批圍繞個人完整動態數據獲取的服務和機制正在嘗試之中。公共服務數據集成----過去遠遠落後於時代發展的網路公共數據服務近年來異軍突起，從零散，滯後，粗略和被動的狀態開始迅速走向集成，動態，精細和主動的新階段。以DATA.GOV為代表的政府數據服務網站在立法，預算，輿論監督和民眾督促等力量的推動下，正在成為大數據時代一股嶄新而強大的力量，擴展和充實著互聯網服務的空間和深度。一個國家，一個社會乃至一個城市的發展水平和競爭實力將和自身的公共服務數據集成和服務的水平緊密相連。公共服務數據集成水平的高低很快將成為「軟實力」的主要標志之一。物質生產數據集成----物質產品的設計和製造一直遠離互聯網，而現在正以極高的速度和極大的力量與網路業相融合。以「3D列印」這個不甚准確的名詞所代表的網路化和數據化的物質產品設計和生產革命極大地提高了人們對網路世界和數據世界的想像力，極大地拓展了網路業的產業邊界。過去，網路業只能進行完全數據化的產品和服務，或者通過網路平台幫助物質化的產品和服務進行推廣銷售。而新興的網路化和數據化物質產品生產模式展現出由數據到實物的轉化過程開始進入低成本，大規模，打破時空界限和個性化的全新歷史階段。這將重新定義眾多產品製造業的產業鏈和商業模式，使物質產品的設計，製造和流通過程所需的數據集成成為產業上游。這三個方向正好是一個由個人，社會和物質世界三維所組成的空間，這個空間在大數據時代有機地融合起來，為產業發展和社會進步創造機會。在這個空間中任何一維或三維上的任意一點的顯著進步都將是大數據服務產業的福音。這不是空想的神話，而是看得見的未來。
③ 如果給你10個人，如何把一個城市的所有燈泡統計出來
首先，都說了是統計，當然要用統計學思維。第一步研究燈泡與什麼最相專關，自然是與家庭屬和企業。所以要找家庭和企業為樣本了，先拿到全地區的企業總數和家庭總數，最簡單的就是隨機抽取一定數量，這個最少數量是由統計學公式決定的，最多不用超過2000戶。當然也可以先研究下燈泡數量與家庭和企業的關系，然後再選擇抽樣策略了。這些事一個人搞定，剩下九個人就是按照你的抽取樣本數量去登門拜訪數每家每戶燈泡了。最後在進行結果統計。
④ 大數據時代，不管你怎麼折騰，總有辦法搞定你—千萬不要違法呦
大數據相信大家一定會或多或少地聽說過，下面我給大家講講大數據應用的四個真實案例，喜歡的老鐵加個關注。
在家吸毒是怎麼被發現的呢？種植大麻是怎麼被發現的呢？大數據時代除了無人機航測非法種植罌粟，毛發毒品檢測儀等常規手段，還有哪些不為人知的 科技 手段呢？
智能電網，污水檢測等高 科技 手段層出不窮。
根據大麻的生活習性，及其喜歡光照。偷偷的非法種植只能用燈光模擬日光，而智能電網最大的特點就是雙向互通，它喜歡收集並分析家用電器的用電量、用電時間等等，原意是為了提高電網終端用電效率等。
智能電網系統但是當它發現你家別的地方用電量都正常，唯獨一個地方用電量大有穩定，一大推燈泡每天亮18個小時，你猜他會幹啥呢？
樓下的警報已經響起，估計會把牢底坐穿吧，還是老實本分地做點正事吧！
污水檢測吸毒者的尿液中含有毒品的代謝成分，而這些尿液最終流入了城市下水道通過下水道污水的逐步溯源，可以追蹤到一個小區一棟樓乃至於一個單元。
2021年我國在全國范圍內建立了多個國家級毒品實驗室，進行全方位把控，以廣東的分中心為例，污水檢測的毒品種類多達31種，既包含海洛因、病毒、K粉也包含芬太尼、卡西酮等近年來濫用的新型精神活性物質，檢測范圍覆蓋7800萬常駐人口。
污水檢測的靈敏度高到什麼程度呢，說出來令人毛骨悚然。
理論上把5克病毒倒進西湖裡充分稀釋後都能檢測出來，以上只是一門不公開的禁毒技術手段，我們不知道的高 科技 技術手段還有很多，還有廣大的朝陽群眾時刻監督，永遠不要低估中國政府和人民禁毒的決心。
新一代的衛星技術觀察已達到納米級別，這意味著能從萬米高空看到幾十厘米的物體，結合高解析度衛星影像，大數據演算法正在悄無聲息地影響著我們每天的生活。
以北京最大的農產品交易市場為例，這里每天為幾千萬人提供新鮮的水果蔬菜，這些食物70%來自山東壽光。
這是通過衛星影響切出來的一塊地方，就是山東壽光，通過衛星影響可以看到壽光縣所有的231764個大棚，這個精確數字能夠預估壽光的蔬菜供應量降低了市場波動的風險，最終影響著500公里外北京的蔬菜價格，這個世界早已步入高 科技 的時代。
近日，浙江省杭州市稅務部門通報，經稅收大數據分析網路主播黃薇（網名薇雅）涉嫌偷逃稅款，通過隱匿個人收入虛構業務轉換收入性質，虛假申報等方式偷逃稅款6.43億元，被追繳並處罰13.14億。引發上千名網路主播主動自查補繳稅款。
還有前段時間被上海稅務部門追繳稅款加滯納金高達3億的鄭爽，追繳稅款加滯納金近9億的范冰冰，無一例外，都是通過稅務稅收大數據分析發現的。
稅收大數據真是功不可沒，通過大數據不難發現，我們的收款記錄轉賬肯本不可能作假，只要是通過銀行賬戶或者是第三方支付所有的行為都是在稅務局和銀行的監管下的，如果想通過虛構業務的形式獲得發票，就會牽扯到轉賬，還會牽扯到回款，所以的操作都是在銀行跟稅務局的眼皮下進行的。
現在早已進入「以數控稅」的階段，無論是誰，做事情都要規規矩矩的，不要存在僥幸心理，出來混早晚是要還的！
2021年10月21日李雲迪嫖娼案，2014年黃海波、王全安嫖娼案，這些明星案例中，不僅要感謝朝陽群眾的舉報，還有大數據的功勞。
大數據抓嫖就是通過大數據分析，性別為女，收款事件為半夜11：30-3：00，地點一般為酒店公寓、足浴會所或者發廊還有居民住所等，金額特定的599或者是999，這種特定金額的女性列為重點關注對象，並把跟其有過交易或者是交談的男性同樣列為次重點的對象，對這些終點對象進行打擊。
數字經濟背景下，數據成為推動經濟發展的重要生產要素。大數據技術對海量數據進行採集、加工、整合，與雲計算、人工智慧、區塊鏈等新一代信息技術深入融合發展，共同推動我國 社會 全面數字化、智能化升級。
對於以上觀點各位看官有何看法，歡迎交流討論，喜歡的加個關注！#網紅主播薇婭偷逃稅被罰13.41億元# #每日八卦 娛樂 熱點# #冬日鑒片官#
⑤ 大數據:不再僅僅是一個流行詞
大數據:不再僅僅是一個流行詞
大數據對很多人來說意味著許多東西，但它的影響到底有多廣？想像一下大數據的這些特性，以及將它拼接在一起的大師們。
不再僅僅是一個流行詞
大數據，無論你如何定義它，都已經被大肆盛贊過，也被惡意中傷過。它對很多人來說意味著許多東西：對科學家和零售店主來說是一種福利，同時也是應對大量隱私和安全威脅時的一種可用技術。
無論是救世主還是騙局–甚至可能是兩者的結合-，大數據仍在權威人士、預言家、營銷者和安全愛好者中間成為一個流行話題。它的非官方定義也在逐漸演變。那麼，它到底是什麼呢？Wikipedia（維基網路）的定義開了個好頭：「任何數據的收集，數據的數量如此龐大、形式如此復雜，以至於很難採用手上的數據管理工具或傳統的數據處理軟體進行處理」。
但是，當數據分享設備呈幾何級數增長的時候，管理大批量、各式各樣、高速（經典的3V定義）涌來的數據集所面臨的挑戰內容正在改變。這些設備，我們統稱為物聯網（IoT），包括機器感測器和面向消費者的設備（例如相互連接的恆溫器）、電燈泡、冰箱和可穿戴的健康監測儀。IDC預測IoT（物聯網）市場將在未來數年爆發式增長，從2013年底的91億部安裝設備增長到2020年的281億部。
對大數據的有用洞察可以幫助企業獲得很多潛在的好處，不僅是可以銷售更多地產品和服務，還能更好地管理健康、阻止假葯泛濫、追蹤恐怖分子，甚至可能跟蹤你的通話記錄。因此我們知道，大數據並沒有天生的好壞之分，重要的是你怎麼用它。
具有諷刺意味的是，無論大數據在增進人類經驗方面的潛力有多大，它通常還是很難收集、篩選、分析和解釋來獲得那些珍貴的思考和見解。這個幻燈片審視了大數據面臨的挑戰及其應對能力。確鑿的事實會讓你感到吃驚。我們該有什麼樣的期待？好吧，看起來Hadoop這個領先的大數據平台的未來一片光明。數據科學家和相關的大數據專家們應該在來年獲得收入豐厚的工作。
業內人士已經預計熱門詞「大數據」將逐漸淡出。Hortonworks總裁Herb Cunitz在2012年12月的一篇博文中寫道：「終究全都歸於數據。大數據和對這個空間的所有預測都將瓦解，被分析師和所有那些緊隨其後的人（包括很多「大」供應商）導向「數據管理」」。
Cunitz可能過早地預見了「大數據」的終結，但他准確地指出：終究全都歸於數據。只有用於管理的工具將要改變。現在，請深入研究我們的幻燈片，並觀看一些展示的統計分析和研究報告。
有多少數據被忽視？
根據Forrester公司最近的一項研究，大多數公司都預計它們分析了大約12%的現有數據。這是好還是壞？好吧，這些公司可能會錯過隱藏在它們忽視的88%數據里的洞察和思考。或許它們明智地避開了資源耗竭、試圖將海水煮沸的戰略。Forrester認為，分析工具的缺乏和「強制性」的數據孤島是公司忽視自己絕大部分數據的兩個原因，原因還包括一個簡單的事實：對公司來說，常常很難判斷哪些信息有價值，哪些信息最好是置之不理。
大數據暴增
瘋狂的大數據對擁有一定技能的技術工人來說是個利好消息。按照Dice的說法，在一個技術和工程師專業人才網站上，對數據專家的需求呈猛增的態勢。該網站4月份的報告中提到，NoSQL專家的職位發布數量比上年增長了54%，「大數據人才」的職位則增長了46%。類似的Hadoop和Python人才職位則分別增長了43%和16%。當然，這跟數據安全專家的職位發布比起來是小巫見大巫了，根據一項令人印象深刻的統計，後者在過去的一年裡飆升了162%。
大數據到底有多大？
數字世界的體量將在僅6年內從今天的3.2ZB增長到40ZB（1ZB大致相當於10億TB）。Hortonworks公司CEORob Bearden 在加州聖何塞2014Hadoop峰會的主題演講中說到：「我們十分興奮地看到身邊的數據數量在爆發，企業數據的數量從現在到2020年將增長50倍。最重要的是，這些數據的85%來自全新的數據來源」。Bearden指出，這些來源包括移動設備、社交媒體和聯網機器生成的數據，對全球的企業來說，既是挑戰也是機遇。