❶ 2017年大數據產業將迎來哪些變化
2017年大數據的變化個人認為將主要在如下幾點：
1.物聯網(IoT)
公司日益期望從所有數據中獲得價值，企業組織將不得不改動技術，以便與物聯網數據銜接起來。這在數據治理、標准、健康保障、安全和供應鏈等方面帶來了無數新的挑戰和機遇。
物聯網和大數據是同一枚硬幣的兩面，數十億與互聯網連接的「物件」將生產大量數據。然而，這本身不會引發另一場工業革命，不會改變日常的數字化生活，也不會提供拯救地球的預警系統。來自設備外部的數據才是企業讓自己與眾不同的方面，結合上下文來捕獲和分析這種類型的數據為公司帶來了新的發展前途。
2.深度學習
深度學習主要用於從大量未標記/未監督的數據當中學習，因而對於從大數據中提取有意義的標識和模式頗具吸引力。比如說，它可以用來識別許多不同類型的數據，比如視頻中的形狀、顏色和對象，或者甚至是圖像中的貓，就像谷歌研製的一個神經網路在2012年所做的那樣。因此，企業可能會看到更多的注意力投向半監督式或未監督式訓練演算法來處理進入的大量數據。
3.內存中分析
不像常規的商業智能(BI)軟體對存儲在伺服器硬碟上的數據運行查詢，內存中技術查詢的是載入到內存中的信息，這可以通過減少或甚至消除磁碟輸入/輸出瓶頸來顯著提升分析性能。就大數據而言，正是由於TB級系統和大規模並行處理，讓內存中分析技術更令人關注。
在現階段，大數據分析的核心其實是發現數據。要是沒有毫秒級延遲，面對數百萬次/數十億次的迭代，運行迭代以查找數據點之間的關聯就不會成為現實。在內存中處理的速度比磁碟上處理要快三個數量級。
4.雲計算
混合雲和公共雲服務越來越受歡迎。大數據成功的關鍵是在彈性基礎設施上運行(Hadoop)平台。我們會看到數據存儲和分析趨於融合，帶來新的更智能的存儲系統，它們將經過優化，用於存儲、管理和排序龐大的PB級數據集。展望未來，我們可以預計會看到基於雲的大數據生態系統將繼續迎來發展，不僅僅局限於「早期採用者」。
5.Apache Spark
Apache Spark在點亮大數據。流行的Apache Spark項目提供了Spark Streaming技術，通過主要採用一種在內存中微批量處理的方法，近實時地處理數據流。它已從Hadoop生態系統的一部分，變成許多企業青睞的一種大數據平台。
❷ 目前大數據發展面臨哪些問題
隨著2017年大數據應用的發展，大數據價值得以充分的體現，大數據在企業和社版會層面成為重要的戰略權資源，數據成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點。一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求，大數據的出現也將推出一批新的就業崗位，例如，數據產品經理、大數據演算法工程師、大數據分析師、數據管理專家等等。具有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。去 大 講台咨詢下，推出在線運用科學混合式自適應學習系統組織線上教學，希望可以幫助到你。
❸ 2017年度大數據時代的互聯網信息安全 請分析，以下哪些是高級持續性威脅的特
高級持續性威脅(Advanced Persistent Threat)是當前信息安全產業界的熱點，在最近兩年的RSA大會中，APT都成為了大會上最受矚目的關鍵詞之一。
作為一種有目標、有組織的攻擊方式，APT在流程上同普通攻擊行為並無明顯區別，但在具體攻擊步驟上，APT體現出以下特點，使其具備更強的破壞性：
(1) 攻擊行為特徵難以提取：APT普遍採用0 day漏洞獲取許可權、通過未知木馬進行遠程式控制制，而傳統基於特徵匹配的檢測設備總是要先捕獲惡意代碼樣本，才能提取特徵並基於特徵進行攻擊識別，這就存在先天的滯後性。
(2) 單點隱蔽能力強：為了躲避傳統檢測設備，APT更加註重動態行為和靜態文件的隱蔽性。例如通過隱蔽通道、加密通道避免網路行為被檢測，或者通過偽造合法簽名的方式避免惡意代碼文件本身被識別，這就給傳統基於簽名的檢測帶來很大困難。
(3) 攻擊渠道多樣化：目前被曝光的知名APT事件中，社交攻擊、0day漏洞利用、物理擺渡等方式層出不窮，而傳統的檢測往往只注重邊界防禦，系統邊界一旦被繞過，後續的攻擊步驟實施的難度將大大降低。
(4) 攻擊持續時間長：APT攻擊分為多個步驟，從最初的信息搜集，到信息竊取並外傳往往要經歷幾個月甚至更長的時間。而傳統的檢測方式是基於單個時間點的實時檢測，難以對跨度如此長的攻擊進行有效跟蹤。
❹ 什麼是「大數據,如何理解「大數據
大數據領域崗位職業發展你知道嗎
方法/步驟
國家信息中心《2017中國大數據產業發展報告》對我國大數據產業發展的人才、政策、投融資、創新創業、產業發展、區域潛力、機構和人物影響力等多個維度進行了全面分析。結果顯示，我國大數據發展總體處於起步階段。乎沖旦但大數據領域資本熱度依然堅挺，並逆勢上揚，大數據企業融資總額及單個項目平均融資金額呈加速上升態勢，大數據領域成為資本藍海。
從崗位來看，由大數據開發、挖掘、演算法、分析、到架構。從級別來看，從工程師判敗、高級工程師，再到架構師，甚至到科學家。而且，契合不同的行業領域，又有專屬於這些行業的崗位衍生，如涉及金融領域的數據分析師等。
大數據的相關工作崗位有很多，有數據分析師、數據挖掘工程師、大數據開發工程師、大數據產品經理、可視化工程師、爬蟲工程師、大數據運營經理、大數據架構師、數據科學家等等，下面就講講其中的幾個崗位。
數據分析師：日常工作內容有三個方面，第一是臨時取數,第二是報表的需求分析，第三是業務專題分析。
數據挖掘工程師：日常工作內容主要有五類。第一是用戶基礎研究,第二是個性化推薦演算法,第三是風控領域應用的模型,第四是產品的知識庫,第五是文本挖掘、文本分析、語義分析、圖像識別。
數據產品經理：日常工作內容：第一是大數據平台的建設，讓獲取數據、使用數據更加容易，構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控，提高決策效率，降低運營成本，提升應收水平；第二是數據需求分析，形歲擾成數據產品，對內可以提升效率，控製成本，對外增加創收，最終實現數據價值的變現。
大數據研發工程師：這個崗位是需求量最大的，日常工作內容有三個方面：第一是數據的採集，比如爬蟲、日誌採集等；第二是數據預處理、ETL工作，比如數據清洗、轉換、集成、規約等；第三是大數據應用和可視化的開發。
此外，現在越來越多的行業領域也涉獵大數據,通常來說它們可以被大致分為兩類：大數據工程與大數據分析。而這些領域互相獨立又互相關聯。
而隨著AI（人工智慧）的到來，未來大數據需要依賴於雲計算平台海量的計算能力，同時通過大數據給人工智慧提供內容。所以在未來十年，雲計算，大數據，人工智慧是這個時代對社會影響最深遠的技術，為此我們需要提前做好准備。
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