大數據思想時間

A. 大數據學習一般要學多久

你好，大數據學習一般的時間是5-6個月左右的時間，具體的時間根據您自己的學習情況來定，現在大數據的前景非常好，推薦給您大數據學習路線：

B. 大數據概念最早是在哪一年提出的

2008年八月中旬
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

C. 大數據培訓需要多長時間難不難學

一般大數據的學習方式有兩種：

線下脫產學習，線上視頻教學。如果是版0基礎學員參加線下脫權產班學習的話，大多數培訓機構都是6個月左右的周期。

大數據的學習有一定難度，對於0基礎的小白來說，一定要細心、耐心，認真聽課，多多練習。大數據的薪資待遇是比較可觀的，目前大數據開發招聘還是以技術為主，大數據需要學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、並發編程等，加米穀的具體如下：

Java，大數據基礎：Linux基礎、Maven基礎

HDFS分布式文件系統

MapRece分布式計算模型+Yarn分布式資源管理器+Zookeeper分布式協調服務

Hbase分布式數據 庫+Hive分布式數據倉庫

FlumeNG分布式數據採集系統+Sqoop大數據遷移系統

Scala大數據黃金語言+kafka分布式匯流排系統

SparkCore大數據計算基石+SparkSQL數據挖掘利器+SparkStreaming流式計算平台

SparkMllib機器學習平台+SparkGraphx圖計算平台

大數據項目實戰

D. 參加大數據學習一般需要多長時間

1.這得看你的年齡和現在的學歷來看的，比如說現在你初中畢業沒多久，那麼你需內要中專容來打撈計算機基礎和學大數據的基礎，先學習JAVA,為學大數據打下基礎。很多學校是讀三年中專，再讀兩年大專，就是大數據學完。
2.若你高中畢業，那麼就可以去學習大數據，高中畢業生讀兩大專，就可以學完大數據。
3.但本校讀兩年中專，一年大專，就可以大數據學完。若高中畢業還是需要讀兩年大專。所以說最少需要兩年，最長需要三年。

E. 大數據的概念

大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。

F. 大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

G. 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的

大數據時代：

最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」

(7)大數據思想時間擴展閱讀

大數據影響

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。

這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。

科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。

A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);

B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

H. 大數據分析培訓時間多久合適

如果你是零基礎，那培訓大數據的時間大概在4-5個月之間，如果你是有基礎的，那學習時間版就會短一些，因權為大數據需要學習的東西很多，涉及到的知識點廣泛，時間短的話學不會這么多專業知識，我是零基礎，在光環大數據，大概學了五個月時間，全天上課晚上做練習，可以說是相當充實了，學習這件事兒不要著急，學到知識才是最總要的！

I. 推動大數據高速發展和數據交易的時間

大數據概念最早的提出者現已不可考，但早在1980年，未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就提到「大數據」一詞。

2001年麥塔集團分析員道格·萊尼指出數據增長的挑戰和機遇有三個方向：量（Volume，數據大小）、速（Velocity，資料輸入輸出的速度）與多變（Variety，多樣性），現在這被認為是大數據的三個特性。

2011年麥肯錫正式定義了大數據的概念。

2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。大數據開始跟時代掛鉤，在當時人們並不以為然，甚至許多人認為這不過是商學院或咨詢公司嘩眾取寵罷了。現在「大數據時代」已經變成了人盡皆知的口頭禪。

2012年維克托·邁爾·舍恩伯的《大數據時代》開始在國內風靡，推動了國內大數據的發展，許多人大數據的啟蒙也是來源於這本書。

2010後雲計算的成熟讓大數據不再是紙上談兵，大數據技術有了真正實現的可能性。

我從三個方面梳理了下大數據發展的時間線：政府推動、大數據技術、大數據價值。

政府推動：

2009——美國政府開放政府數據，這一行動使得從肯亞到英國范圍內的各國政府相繼效仿。

2010——德國聯邦政府啟動「數字德國2015」戰略，將物聯網引入製造業，打造智能工廠，工廠通過CPS（網路物理系統）實現在全球互聯。

2011——工信部把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析等大數據重要組成部分。

2012——美國政府在白宮網站發布《大數據研究和發展倡議》，這一倡議標志著大數據已經成為重要的時代特徵。之後美國政府宣布2億美元投資大數據領域，大數據技術從商業行為上升到國家科技戰略。

聯合國在紐約發布大數據政務白皮書，總結了各國政府如何利用大數據更好地服務和保護人民。

2013——英國政府宣布注資6億英鎊發展8類高新技術，其中，1.89億英鎊用來發展大數據技術。

歐盟實施開放數據戰略，旨在開放歐盟公共管理部門的所有信息。

2014——數據開放運動已覆蓋全球44個國家。國務院通過《企業信息公示暫行條例（草案）》，要求在企業部門間建立互聯共享信息平台，運用大數據等手段提升監管水平。

2015——五中全會的「十三五」規劃中將大數據作為國家級戰略。