❶ 大数据专业,是什么样的专业
大数据是计算机类的专业。大数据学习的课程主要有数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
❷ 大数据的英文是什么
译文:big data
重点词汇:data
英['deɪtə]
释义:
n.数据;资料
n.(Data)(日)驮太(姓);(印、葡)达塔(人名)
短语:
Big Data大数据;海量资料;海量数据
(2)大数据全称扩展阅读:
词语使用变化:big
adj.(形容词)
1、big作“大”解时,形容物时指体积、面积、范围、容量和重量等“大”;形容人时侧重指身大体胖或辈分大,用于儿童则含“长大成熟”之义,有时也指大人物。当抽象名词不表示一般概念而表示某一具体内容时也可用big修饰。big用在口语中还可表示“宽宏大量的”。
2、big与on连用意思是“精于,热衷于”;与with连用有“充满…的”意思,引申可表示“快要生育”。
3、big and可修饰后面的形容词,其意思不是“大得和…”,而是“非常”,即very。
❸ 大数据是什么专业
大数据是培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才的专业。
大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术(虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理)、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。
❹ 什么是大数据,看完这篇就明白了
什么是大数据
如果从字面上解释的话,大家很容易想到的可能就是大量的数据,海量的数据。这样的解释确实通俗易懂,但如果用专业知识来描述的话,就是指数据集的大小远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据。
大数据的特点
海量化
这里指的数据量是从TB到PB级别。在这里顺带给大家科普一下这是什么概念。
MB,全称MByte,计算机中的一种储存单位,含义是“兆字节”。
1MB可储存1024×1024=1048576字节(Byte)。
字节(Byte)是存储容量基本单位,1字节(1Byte)由8个二进制位组成。
位(bit)是计算机存储信息的最小单位,二进制的一个“0”或一个“1”叫一位。
通俗来讲,1MB约等于一张网络通用图片(非高清)的大小。
1GB=1024MB,约等于下载一部电影(非高清)的大小。
1TB=1024GB,约等于一个固态硬盘的容量大小,能存放一个不间断的监控摄像头录像(200MB/个)长达半年左右。
1PB=1024TB,容量相当大,应用于大数据存储设备,如服务器等。
1EB=1024PB,目前还没有单个存储器达到这个容量。
多样化
大数据含有的数据类型复杂,超过80%的数据是非结构化的。而数据类型又分成结构化数据,非结构化数据,半结构化数据。这里再对三种数据类型做一个分类科普。
①结构化数据
结构化的数据是指可以使用关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,DB2)表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助。
但是,它的扩展性不好。比如,如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的,这也容易导致后台接口从数据库取数据出错。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。
②半结构化数据
半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。半结构化数据,属于同一类实体可以有不同的属性,即使他们被组合在一起,这些属性的顺序并不重要。常见的半结构数据有XML和JSON。
③非结构化数据
非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的,而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术,比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。
快速化
随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,全球大数据储量迅猛增长,成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示,2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘),2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB,2018年全球大数据储量达到33.0ZB。预测未来几年,全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下,大数据产业将会不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,具有广阔的发展空间。
核心价值
大数据的核心价值,从业务角度出发,主要有如下的3点:
a.数据辅助决策:为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营,产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验,运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向,管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况,从而进行一些战略决策;
b.数据驱动业务:通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化,从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务,等等。
c.数据对外变现:通过对数据进行精心的包装,对外提供数据服务,从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据,提供风控查询、验证、反欺诈服务,提供导客、导流、精准营销服务,提供数据开放平台服务,等等。
大数据能做什么?
1、海量数据快速查询(离线)
能够在海量数据的基础上进行快速计算,这里的“快速”是与传统计算方案对比。海量数据背景下,使用传统方案计算可能需要一星期时间。使用大数据 技术计算只需要30分钟。
2.海量数据实时计算(实时)
在海量数据的背景下,对于实时生成的最新数据,需要立刻、马上传递到大数据环境,并立刻、马上进行相关业务指标的分析,并把分析完的结果立刻、马上展示给用户或者领导。
3.海量数据的存储(数据量大,单个大文件)
大数据能够存储海量数据,大数据时代数据量巨大,1TB=1024*1G 约26万首歌(一首歌4M),1PB=1024 * 1024 * 1G约2.68亿首歌(一首歌4M)
大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T,将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件,甚至更大。
4.数据挖掘(挖掘以前没有发现的有价值的数据)
挖掘前所未有的新的价值点。原始企业内数据无法计算出的结果,使用大数据能够计算出。
挖掘(算法)有价值的数据。在海量数据背景下,使用数据挖掘算法,挖掘有价值的指标(不使用这些算法无法算出)
大数据行业的应用?
1.常见领域
2.智慧城市
3.电信大数据
4.电商大数据
大数据行业前景(国家政策)?
2014年7月23日,国务院常务会议审议通过《企业信息公示暂行条例(草案)》
2015年6月19日,国家主席、总理同时就“大数据”发表意见:《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》
2015年8月31日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。国发〔2015〕50号
2016年12月18日,工业和信息化部关于印发《大数据产业发展规划》
2018年1月23日。中央全面深化改革领导小组会议审议通过了《科学数据管理办法》
2018年7月1日,国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》
2019年政府工作报告中总理指出“深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。”
总结
我国著名的电商之父,阿里巴巴创始人马云先生曾说过,未来10年,乃至20年,将是人工智能的时代,大数据的时代。对于现在正在学习大数据的我们来说,未来对于我们更是充满了各种机遇与挑战。
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❺ "大数据"怎样用英文表述呢
大数据的英文翻译是big data。
释义:大数据;巨量资料;海量资料;海量数据
big block data称为大区块资料 ; 大区块资料
Big Bang Data数据大爆炸
Big Earth Data地球大数据
Big Brain Data大脑巨量资料
Big Complex Data大型复杂数据
1、?
大数据将如何改变您的做事方式?
2、.
但是庞大数据还会产生远比这更为严重的后果。
3、 themselves.
在庞大数据的世界中,相关数据几乎是自行浮出水面。
4、Ifyourservicedeals withbigdata,that's howthey'rerelated.
如果你的服务要处理大数据,那正是它们相关的东西。
5、Whatis therelationshiptoSOA?Related tothisisBigData, how isitrelatedtoSOA?
它与SOA之间有什么关系吗?与之关联的是大数据,那么它又是怎样和SOA关联起来的呢?
❻ 大数据是什么专业学的是些什么
大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
1、行业现状:现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。
2、课程设置:大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术:
(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Rece计算模型和Hadoop Map/Rece技术的原理与应用。
(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
❼ 大数据专业是个什么东西啊,具体是干什么的啊
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
“
大数据”(Big Data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”,并不仅仅在于“容量之大”,更大的意义在于:通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案,给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况,我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术,解决他们的难题,灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
大数据专业未来就业方向解析:
一、ETL研发
二、Hadoop开发
三、可视化工具开发
四、信息架构开发
五、数据仓库研究
六、OLAP开发
七、数据科学研究
八、数据预测分析
❽ 大数据专业是个什么专业啊,干什么的
大数据属于大数据采集与管理专业,在大学中可以选择这个专业。. 大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。. 但是在大学中学习本专业会有一个问题那就是实战经验不足,企业对于大数据专业的人才需求点很大程度上在于实战经验,如果要学习本专业那大学期间一定要多参加项目, 重视实习。. 大数据专业在目前属于前景比较好的专业,但是还是那个问题,如果学习期间没有得到实战锻炼,那将来就业时肯定收到很大影响。. 如果真的对大数据专业感兴趣的话,可以考虑关联度较大专业比如计算机、统计学等,因为在大数据学习过程中也需要一定的计算机基础,比较推荐计算机专业。