知乎科多大數據

❶ 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……

❷ 知乎核心用戶大數據報告

最近寫了個爬蟲，將知乎 3W 核心用戶的公開資料爬了下來。雖然知乎聲稱注冊用戶有 6500 萬，日活躍用戶有 1850 萬，但其中很大一部分用戶是三無用戶。由於該部分用戶公開的數據並不多，再且新版知乎伺服器對於單 IP 最大請求量有限制（大概每秒一次左右），所以我只爬了最核心的 3W 用戶。

我的爬蟲規則是這樣的：從關注量上萬的知乎大 V 中隨機抽取 10 個作為種子，依次爬取其關注的人，再從其關注的人爬取關注的人的關注的人，如此遞歸。也就是說爬蟲的規則保證了進入資料庫的每一個人至少有一個關注者。以下的數據分析均來自於爬蟲所得到的資料，所以要是報道上面出了偏差，還請大家見諒。

首先是對知乎用戶的職業描述進行詞雲分析，列出前一百的高頻詞，結果如下。

在職業描述中進行高頻詞分析，「互聯網」以 4552 次頻率完勝，然後是」大學「緊隨其後，其頻率是 2163 。這和我們平時所看到的互聯網從業者和名校學生佔領內容輸出的主力一致。這一百個高頻詞也囊括了知乎用戶的興趣，居住地等信息，不過這些我們以後還會仔細分析。

我們先來看看知乎的各種「最」。最高贊同數，最多關注者，寫得最多答案，分別是哪些呢？

首先是最高贊同數的排行榜。

在贊同數上面， @張佳瑋 老師以一己之力超越了第二名一倍不止，可謂是穩拿的冠軍。然後前五名是 @肥肥貓 ，@朱炫 ，@唐缺 ，@馬前卒 。輪子哥排在了第六名。

然後我們來看最多關注者排行榜。

在關注者排行榜上， @張佳瑋 老師還是遙遙領先於 @李開復 老師。再往後走就是知乎的大佬 @黃繼新 和 @周源 ，再往後是 @yolfilm 。

我們再來看寫的答案最多排行榜。

@Phil 以極高的產量勇奪答案數最高 Top1，而素有」輪帶逛「之稱的 @vczh 只能屈居第二。排行前五的有 @王若楓 、@柴健翌 、@zhen-liang 等大 V 。

再來看看提問最多排行榜。

@David Chang 以 2684 個提問排行第一，以未來知識圖譜聞名的 @圖靈Don 排行第二。排行前五的還有 @歆鹽 ， @程瀚 、 @張亮 。

然後是 BAT 三廠的員工數量比較，這個比較基於爬取到的的用戶職業描述詞頻進行統計。

可以看到鵝廠員工在知乎比例最高，阿里次之（詞頻： 0.004554 ），熊廠稍稍落後。

都說知乎是 985 / 211 滿天飛的地方，那麼清北復交浙到底哪家強呢？

可以看到北京大學和清華大學的詞頻不相上下，後面那三位還需加把勁啊。

在移動智能時代，Android 、iOS 、WEB 前端工程師在當今軟體開發中簡直大放異彩。那麼知乎哪一種程序員最多呢？

結果是前端詞頻遠高於 Android 和 iOS ，其實差那麼一點點就是 Android 和 iOS 的和了。這么說吧，你可能是堅定喬布斯 less is more 信念的果粉，也可能是擁抱開源的 Android 粉，可是所有人都需要瀏覽網頁，不是嗎：）

然後我還比較好奇知乎用戶的普遍興趣愛好是什麼。

結果發現健身獨占鰲頭般佔領榜首。看來知乎上還是普遍推崇健身提高顏值提高自身吸引力。可是為什麼閱讀的比例是最底的呢？為此我只能假設知乎上的同學學習效率都比較高，在完成基本的閱讀任務後去了另外的領域探索更大的世界。又或者說閱讀，相對於旅遊健身攝影來說，對於提升自身的價值性價比並不是很高，因而大家更傾向於去健身房，去旅遊，去拍照吧。

知乎用戶地域分布。

詞頻集中分布在北上廣深杭四川浙江江蘇等地方。和個人的主觀印象是相似的。畢竟以上顏色較深的都是互聯網行業比較發達的省份。

然後就是大家最關心的知乎男女比例問題了。

在爬到的用戶數據中，男性比例佔了67.8%，女性只佔了32.2%。也就是說男女比例比2：1還要大。

看到這里，你可能會反駁我說知乎初始用戶的性別就是男性啊，這樣子搞個大新聞是不行的。我也覺得挺有道理的，於是進一步篩選了核心中的核心部分用戶，篩選條件為粉絲數大於200且贊同數大於400的用戶，這下采樣應該准確了吧。然後有了下圖。

女性的比例降到了30.1%，男性比例相應為69.9%。這個數據比之前的數據更為不平衡。所以說女性用戶在知乎更為稀缺，也顯得更為珍貴。

所以，與其說知乎是一個高質量的問答社區，還不如說：

作者：彭家進 來源：知乎

❸ 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學科目如下：

數據科學與大數據技術（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，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

❹ 知乎是一個什麼樣的平台

知乎是中文互聯網高質量的問答社區和創作者聚集的原創內容平台。

知乎以問答業務為基礎，經過近十年的發展，已經承載為綜合性內容平台，覆蓋「問答」社區、全新會員服務體系「鹽選會員」、機構號、熱榜等一系列產品和服務，並建立了包括圖文、音頻、視頻在內的多元媒介形式。

截至2020年12月，知乎上的總問題數超過4400萬條，總回答數超過2.4億條。在付費內容領域，知乎月活躍付費用戶數已超過250萬，總內容數超過300萬，年訪問人次超過30億。

知乎的產品服務：

2018年6月，知乎至今已提供15000個知識服務產品，生產者達到5000名，知乎付費用戶人次達到600萬。每天，有超過100萬人次使用知乎大學，知識服務矩陣由「課程體系」、「書的體系」和「訓練營」共同組成。

課程體系包含「Live小講」和「私家課」，完成從音頻到視頻、從小體量到大體量、從短時分享到長期體系化的初步覆蓋。「書的體系」則包含「知乎書店」的電子書、有聲書、知乎·讀書會。

與此同時，知乎宣布「超級會員」啟動正式售賣，標價348元，購買的用戶可一站獲取知乎站內超過3000場知乎 Live、600多本由知乎各領域優秀回答者所領讀的「讀書會」音頻、超過700本熱門電子書等。

以上內容參考：網路—知乎

❺ 大數據學習有什麼要求

從通常的情況下來講，要求大數據學習最好是理工科基礎，數學比較好，然後邏輯思維比較強。但是這些都是從比較官方的角度來進行闡述的，最重要的是你需要對它有濃厚的興趣有強烈的好奇心。
從現在企業的要求來看，至少要專科以上的學歷，並且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等編程語言以及系統。大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要一段時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，學習大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用，大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機；大數據平台知識：是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主。
除此之外，你可以打開招聘軟體，看看各大企業具體的用人要求，你可以根據企業的用人要求來針對性的提升技術。