大數據ba

Ⅰ 想學IT，python和大數據哪個好點

如果你有了大量的數據，你應該去做什麼呢？你可以去做人工智慧，而最適合人工智慧的編程語言是什麼呢？當然是python了，這幾乎已經是公認的，python中的一些可視化庫，都是好看又好用的。
再看一下，如果你有了大量的數據，你應該去做什麼呢？做科學計算？那怎麼做科學計算更方便呢？當然還是python，numpy，pandas，scipy，做起來數學計算簡直爽歪歪，超大矩陣秒出答案，各種數學公式一行代碼解決問題。就一個字，順滑！
當然其他的很多編程語言，也有很多非常不錯的第三方庫支持，不過就現在的趨勢來說，python的佔比份額越來越大。
而且對於初學者來說，python會更加友好，容易學，也容易找工作，用python入門，然後向大數據的方向發展學習，這才是一個更好的選擇！

Ⅱ 生活中有哪些大數據

網路日誌抄、感測器襲網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

(2)大數據ba擴展閱讀：

大數據（big data），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。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

Ⅲ 數據分析非要用到大數據

數據分析非要用到大數據？先用小數據，然後才考慮大數據吧！

隨著移動互聯網的時代到來，大數據運營越來越被人們所提及，很多CMO、COO和數據分析專家都在探索和尋找自己的公司是否可以從大數據中得到最大價值的運用和產出。
如果不能從大數據中得到價值，那它還有什麼價值？不管你所在的行業以及企業大小，從數據得到價值都是一個挑戰。然而，在初期階段，這個挑戰很大程度上與可獲得的數據量沒什麼關系。如果對數據的處理過程和對數據價值提煉的結構設計不合理，那麼至少在現今的標准來看，企業有數據和沒數據幾乎沒有任何差別。所以應該要問：我的公司現在和大數據有關系嗎？否則大數據只會讓你公司更困難、花費更多時間和資源中像無頭蒼蠅一樣尋找價值。
因此我們需要回答以下三個問題來確認「我的公司和大數據有關系嗎？」1.我們是否明確知道需要那些數據來支持公司商業化目標？2.是否已經從現有可掌握的「小數據」中提取出價值？3.通過數據交換的方式是否從大數據中獲取更大的價值？數據價值是由業務目標所決定的，當你的數據分析團隊，知道什麼因素影響你的業務成功？什麼會提高收入和節約成本？那麼你就能從小的數據中獲取價值，只有當一個企業在小數據中獲得有價值的信息後，我們才能去處理好大數據並且從中獲取更高的價值。你的企業准備好通過大數據獲取價值了嗎？看看下面的圖，看看自己的企業處於什麼階段：

對於電子渠道（網站、APP）僅僅只是作為品牌展示功能的企業，那大數據很可能與其沒多大關系！
企業如何才能在大數據中獲取價值？有很多因素顯示你的企業已經准備好從小數據的價值獲取發展到大數據規模的價值獲取，以下是其中的一些主要的顯性因素：專業的數據分析團隊擁有一個100%專業的數據分析團隊，是成功分析數據的關鍵因素，該團隊需要不同結構的知識技能構成（SQL、R、JS、PYTHON等），但技能不是最重要的，而是數據分析團隊是否理解公司業務背後和關聯的數據邏輯或現象，否則大數據可能就是一種浪費。具有清晰可達的業務數據目標企業已經根據業務目標設置了清晰可達數據目標，如不同業務邏輯和場景下的訪問量（visits），訪客（visitors），頁面瀏覽量（page impressions），交互度（engagement）、忠誠度（loyalty），跳出率（bounce rate ）或者轉化率（conversion rate）等數據指標，通過這些數據指標可以快速的知道企業目前業務表現。價值鏈中跨部門（領域）的團隊合作無論是大數據還是小數據，要想從中獲取價值，在一個企業里都需要多個部門協助進行，業務部門需要創造新的營銷機會並設置業務目標，IT部門負責數據採集與存儲，分析團隊需要分析數據。只有當這些跨部門團隊有機會在一起的時候，才有機會從數據中獲取價值。管理者直接參與到數據中去負責管理數據的人只有是企業的高管，那麼才越有可能在數據分析方面取得成功，否則數據分析團隊無法有效與業務部門進行對接時，那任何的數據分析與預判都是該數據團隊無效的獨舞。
每個企業都具有自己的獨特之處，但是在這信息快速發展的時代，都不可避免的與大數據打上交道，但當你的企業有個一個好的數據分析基礎的時候，那麼你將有很大的概率能再大數據中掘到金礦，否則沒有這些基礎，從大數據中提煉價值將是海底撈針。

以上是小編為大家分享的關於數據分析非要用到大數據？的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 大數據管理與應用專業怎麼樣

這個專業還是很不錯的，下面就給大家介紹一下從朋友那裡了解到的吧。

大數據技術是基於計算機技術發展而形成的「互聯網+」前沿科技，其主要內容就是通過對數據的管理和分析來完成信息的收集工作，並為進一步的決策提供重要的依據。大數據技術可以應用於多個科技前沿領域，不僅能夠用於商業分析和食品安全領域，還能與金融及醫療衛生等各行各業產生深刻的聯系，甚至對於計算機技術和人工智慧等技術的發展有著深遠的影響。

大數據技術的思想理念就是要突出數據的重要性，在各項工作中充分體現用數據來說話這樣的時代理念。高校大數據技術與應用專業的培養目標在於幫助學生掌握數據管理方法，培養並提升學生的數據分析能力。具體的課程包括數據統計分析、資料庫技術以及與計算機相關的編程等課程。

就當前而言，大數據技術已經從開發階段逐步走向了應用落地階段，而不同階段的學習內容對於相關人才的要求也各不相同，大數據應用開發領域需要大量的研究型人才，因此對於人才的學歷要求較高，研究生在這方面具備一定的優勢。但是大數據技術的落地和應用過程中，對於應用型人才的需求量往往更高。這就為本科生提供了較多的就業機會。

Ⅳ 西南交通大學研究生方向選信息安全還是大數據

不太清楚你學的是什麼專業。不過我想說根據我的了解，這兩年大數據是很熱門內的專業，未來互聯網會繼續容向著物聯網的方向發展，這需要大數據技術支持的。以後這方面的人才必定是各互聯網公司搶奪的人們人才。我簡單了解了一下金融工程，發現這個發現未來的前景也是很不錯的，特別是隨著國家發展，國民收入增加，金融工程以後也會被更廣泛的需要。

Ⅵ IT行業里什麼崗位比較好啊請大家介紹下

IT行業的崗位大概分為研發類、市場類、技術支持類、生產類、管理類，到招聘會時，可以按照這個分類問問面試官，你們這個職務，是研發職務還是生產職務，可能某些小公司的面試官會被你問住：）

1、研發類崗位
包括軟體研發和硬體研發，在一個公司裡面完成項目開發，或者定製產品，一般說來，軟體研發基本上就算產品的設計者和製造者，硬體研發，只能算設計者。因為後面還有生產環節。

通常研發崗位包括RD，QA，以及配置管理員，架構師，小組長，項目經理，研發助理等，就是研究部分所有的職位。部門經理一般沒有計算在內，部門經理管人，應該算管理崗位。不過有些小公司，部門經理和項目經理，甚至架構師，都不分，因此需要具體情況具體分析。

其中RD，就是我們說得最多的設計人員了。

RD 這個詞有講究，就是設計和實施，是兩個意思，設計，是決定一個東西怎麼做，實施是把它做出來，我們剛開始，可能都是先做實施，慢慢走到設計，模塊設計，系統設計等等，如果做得好，以後慢慢專門做設計，就是架構師了。

軟體人員一般RD不分，設計者通常就是實施者，因為基本上程序敲完，產品也就出來了。硬體人員則不同，一般就是設計者，以及第一輪白盒測試的QA，自己測，當產品測試穩定、定型，就可以交給中試部進行產品測試，最終上線貼片生產。

QA 這裡面一般細分為軟體測試和產品中試，像華為、邁普這類大中型企業，以生產硬體產品為主的公司，都有自己的中試部，中試部簡單說，就是專門測試硬體的，比如各種靜電測試，溫度測試，跌落、震動測試等，為產品最終上線做准備。

軟體研發通常還有個角色很重要，就是配置管理員，一般小公司沒有這個角色，由負責的測試人員兼任，大公司會專門設置這個角色，並且這個角色還有商業秘密保全的功能。

軟體人員開發的產品，在自己的機器上，一般叫測試版，只有提交到CVS或SVN等版本管理系統，才叫產品，測試部不是從軟體人員手裡拿軟體去測，而是由配置管理員在中心伺服器上，將軟體產品從源代碼編譯成可執行文件，生成安裝程序包，然後發給測試部，測試部測試完畢，返回測試報告，公司領導簽字後，以後軟體產品的發貨，就是配置管理員負責發貨。

在大公司，軟體一旦投測，如果RD發現有個小bug，小公司可能打個招呼就改了，項目控制流程上看不出來，但在大公司，必須發文，說明上一版本作廢，然後重新發測試申請，重新提交代碼走流程，項目流程上就記錄，廢版一次，以後就是扣工資的依據。因此，大公司的程序員一般比較嚴謹，發版測試很謹慎，就是怕出現這類bug，這樣的缺點是對市場的反應不夠靈敏，可能客戶提交一個bug，RD改只要幾分鍾，但是流程要走一兩天，但是好處是產品質量有保證，每個人的工作結果都記錄在案，便於管理，且程序外泄幾乎不可能。

國外很多程序員，可能在一個公司工作一輩子，都沒有見過自己服務的計算機，RD都在終端工作，自己本地測試好了，提交到中心伺服器，由配置管理員負責最後的編譯和提交。

2、市場類崗位
這大約是最多的，往低里說，電腦城的談單員，就是市場，往高里說，華為、Cisco的地區總裁，其實也是市場角色。市場根據個人經驗，又分為Sales和Marketing，前者是簡單的客戶成交服務者，即客戶准備購買，完成買賣手續，協助送貨什麼的，Dell那邊的電話銷售小姐，大約就是這個角色，由於Dell是定製，因此她們還需要下訂單。後者就是屬於較高層級的銷售人員了，可以引導市場，引導客戶，促成交易。

一般說來，市場其實也是個技術活，很少有朋友是天才，上來就可以做到Marketing的，都是從Sales先入手，慢慢練，這個過程，可能比一個程序員走到架構師還難，很多銷售人員，做一輩子，都做不到Marketing的，不信，去商場看看售貨員，公交車的售票員，都是Sales。

我們經常說，每個行業都有英雄，其實市場中，Marketing就是英雄，一般說來，走到這一步，就可以站在這個行業的巔峰，出去講課，拿最高的傭金，享受獵頭挖角的快感等等。不過，很難的，有句話請大家注意，「這個世界上，99%的銷售人員，都不知道自己在干什麼，說的就是這個問題」，那1%才是Marketing。

通常情況下，開發人員瞧不起市場人員，總覺得對方是耍嘴皮子的，但市場人員同樣也瞧不起開發人員，總覺得這幫書獃子不創造價值。呵呵，大家別生氣，大多數公司，把研發單位，看做最大的成本單位，只花錢，不創造價值的，雖然我們設計了產品，但公司的財務上，這部分是沒有價值的，產品價值是在銷售出去以後才體現出來，因此，財務上看，研發部門總是赤字一片。

其實，真正厲害的市場人員，我們研發人員還是要尊重的，要知道，一個研發人員要成名成家，其實很容易，隨便什麼東西，攻克一個難點，出幾篇論文，出一個產品，這個研發人員就可以在公司裡面牛起來了，一個研究院，至少20%~30%都是這種牛人。但是，市場要能做到Marketing，前面說過，1%，可能都不到，你說這幫人算不算精英？

3、技術支持類崗位
技術支持，往低里說，電腦城的拼機器的，也是技術支持人員，通常由談單員兼任，談單員通常由大學生勤工儉學兼任，呵呵，一起練了。再往上，客戶那邊送貨，把包裝拆開，技術，聯網，技術，調試網路，技術，再大了，這里說句話，希望大家不要見怪，網路管理員，其實也是技術支持。

以前有段時間，MCSE很流行，後來發現，研發單位招人，根本不看這個，因為這個學習的是如何操作機器，而研發是設計機器以及操作模式，讓別人操作。CCIE也是啊，因此，當時很多說法其實是有點誤導，說學了這些證書可以不上大學，成都還出現過一個娃娃，高三畢業考過了MCSE，就不上大學了的事情，現在不這么說了，因為畢竟上大學才是王道。光靠這個證書，是吃不了一輩子飯的。

在華為，邁普，技術支持是一個專門的職業，負責給客戶送貨，因為他們出路由器，安裝配置有一大堆事情，電信局又是大牛，人家才不會去管這個事呢，廠家來人解決。順便說一句，電信局守機房的，也是技術支持。

原來沒這個職業，就要研發人員兼任，因為這畢竟是個技術活，不過，久了研發人員不幹了，天天出差，還做什麼研發，老闆也不幹了，因為研發人員工資高，在大家看來，連連線，配置幾個IP地址，這不復雜，如果用研發人員干，成本太高了。

喏，就這樣，一個獨有的職業，技術支持，在IT企業被定義出來，許多年輕的朋友，希望進入IT業，沒有本錢，不會做老闆，也進不去一些大型公司的門，一般選擇，就是在電腦城做技術支持起步。

現在很多系統集成公司，他們定義的項目經理，和研發單位的項目經理不太一樣，其實也是技術支持，這類公司一般都是經銷商，不是製造商，自己沒有產品，靠代理別人的產品再銷售來獲取利潤，一般說來，渠道這個詞，就是指這類公司。這些公司的技術支持人員，主要工作就是看，我代理了哪些產品，哪些產品利潤高，我怎麼給客戶報方案，把利潤高的產品設計進去，等等。

這裡面其實也有設計工作，但是，顯而易見，這部分設計工作和前面的研發架構師的設計，是兩個層面。

當然，這里有兩個特例，一個是目前很多中小型，做網路應用的架構師，他們也有這個設計部分，這些企業一般都是項目制，沒有自己的產品，每一單都要定製開發，這類和前面的系統集成設計有一定類似，因為很多項目包括了設備采購什麼的。

另外一個特例就是系統集成設計，通常就是Marketing的活，因為自從IBM提出賣服務的概念以後，給客戶交鑰匙工程成為主流，大家都說自己是解決方案提供商，因此，Marketing通常就是採集需求，利用本公司產品或者代理的產品，組成解決方案，一體化提供給客戶。

因此，從職業發展途徑，技術支持一般說來，也可以走到Marketing。通常Marketing有兩個產生渠道，Servicer技術支持，或Sales銷售。

當然，這里也看出技術支持這個職業的短板，因為Marketing畢竟是銷售為主，因此，銷售能力佔主導，技術支持人員由於長期和機器打交道，因此，恐怕也是機器臉居多，賣東西能力很差，因此，技術支持能轉成Marketing的，更少。
當然，也有技術支持人員轉回來做研發的，不過，也很少。

4、管理類崗位
一般說來，管理本身是抽象的，並不是IT業的管理，一定只能從IT業產生，或者一定只能管IT業，IBM的總裁郭士納，就不是IT業出生，管理的英雄們，例子就太多了，他們有個統一的稱呼，職業經理人。
前面說的幾種，總的來說，都可以最終成長為管理，不過，管理也是最難的，一來人是最復雜的，不像機器那麼好打交道，二來，管理要看運氣，單純說水平不行，得老闆看得上才行，你說是吧？
因此，研發，銷售，技術，要想成為管理，這個成功率，一般不高於1%的，不信，數數你們公司管理人員和普通員工的比例，或者，學校裡面老師和學生的比例，雖然這不準，但基本能說明一點問題。

5、生產類崗位
這個崗位其實各公司都有，不過大多數老闆不承認，員工也不願意承認，呵呵。
大型公司，如華為、邁普，Intel等，以生產硬體產品為主的，基本上都有生產部，記住啊，這個生產部很重要，生產，倉儲，物流，基本都在這一塊。
千萬別小看生產，目前生產線上的工人，由於要開貼片機什麼的，基本上都要大專學歷，還要培訓的，有些目前找工作特別困難的同學，不妨考慮一下這類大型企業的生產崗位。
大型製造業，如美的，海爾等，他們很多管理層都是生產線上下來的，生產線上也不都是工人崗位，很多生產工藝師，工裝設計師什麼的，都需要設計這門工作，如果一個學歷較高的人進入這個部門，只要自己肯努力，其實也很容易出頭，畢竟周圍的競爭對手太低了，呵呵，比起研究院來說，要容易得多。

6、其他類崗位
這就太多了，老闆就屬於其他了，呵呵，創業也屬於其他，由於這部分不帶普遍性，就不多說了。各級行政人員，如財務，秘書，都算其他吧