大数据需要硬件研发吗

1. 什么是大数据，云计算，是个软件还是什么，一个人可以操作完成吗，需要什么硬件软件来完成

不是软件， 大数据或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

2. 大数据技术就业前景

大数据技术就业前景光明。

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

大数据工作领域

1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用。

2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

3. 大数据产业属于硬科技吗

大数据产业属于硬科技
大数据的发展带动了智能家居，智能家居作为多层领域融合的切入点，是社会家庭管理新亮点。物联网生产大数据，大数据支持智能家居，从智能家居到大数再到智能化。

大数据是智能硬件竞争的制高点，可以帮助厂商挖掘用户，了解用户、由此改变产品策略和市场策略。

4. 新手学习，搭建大数据学习环境，电脑需要什么硬件配置

这要看你的制预算，先写个主流配置给你参考:

英特尔i5 8500处理器，
技嘉B360M-DS3H主板，
威刚 XPG系列 DDR4 2400 16G内存条，
威刚 XPG-SX6000系列 256G M.2接口固态硬盘，
九州风神 玄冰400 CPU散热器，
微星GTX1060 6G暗黑龙爵显卡，
航嘉JUMPER500电源，
金河田预见N15机箱。

5. 计算机大数据涉及到硬件么

不会 没有特别的要求。
不过大数据可视化会用到显卡资源,但常规显卡也就够用了。如果用AI技术处理大数据,显卡最好支持GPU运算

6. 数据产业包括哪些内容

产业分类目前对于大数据产业的分类并没有统一规定，依据不同角度可以总结为以下几种：
（1）二分法。主要依据占有大数据的情况，分为大数据产业和大数据衍生产业。大数据产业主要指自身生产数据或者获取数据的存储、分析、应用类产业。大数据衍生产业主要指从事大数据产业所需要的基础设施和技术支持类产业。
（2）三分法。主要依据数据的营销模式将大数据产业分为3类：①应用大数据进行用户信息行为分析，实现企业自身产品和广告推介的产业；②通过对大数据进行整合，为用户提供从硬件、软件到数据整体解决方案的企业；③出售数据产品和为用户提供具有针对性解决方案的服务产业。
（3）五分法。按照产业的价值模式分为大数据内生型价值模式、外生型价值模式、寄生型价值模式、产品型价值模式和云计算服务型价值模式。

7. 数据科学与大数据技术用电脑做什么

数据科学与大数据技术专业是同学们都比较陌生的一个专业，属于一门交叉学科，需要学习的科目很杂，统计学、数学和医学等等都是需要学习的，日后工作职责也是很多变的。

数据科学和大数据技术专业的工作方向

数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。

数据科学和大数据技术专业的就业前景

随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

所以说数据科学与大数据技术专业的毕业生就业前景还是非常好的。

数据科学与大数据技术专业都学什么呢

数据科学与大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

不同院校开设此专业，培养模式会有差异。有些会更多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;有些会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

8. 大数据的核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据版预处理、分布权式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

9. 大数据都是需要什么技术的

大数据技来术庞大复杂自，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等范畴

查询引擎：Phoenix、Shark、Pig、Hive等

流式计算：storm、Twitter Rainbird等

迭代计算：Apache Hama、Apache Giraph、HaLoop等

离线计算：Hadoop MapRece、Berkeley Spark等

键值存储：LevelDB、RocksDB、HyperDex、Voldemort等

表格存储：OceanBase、Amazon SimpleDB、Cassandra、HBase等

文件存储：CouchDB、MongoDB、HDFS等

资源管理：Twitter Mesos、Hadoop Yarn

10. 中国大数据产业特征包括哪些内容

以公有制为主体、多种所有。