it与大数据分析

㈠ IT技术人员转行大数据应该考虑哪些问题

1、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识内和实战经验容。
2、熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。
3、熟练掌握java语言，MapRece编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。
4、业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
5、深入理解Map-Rece模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。
这五点因素并代表全部，只是为大家罗列出一些基础的技能，但这也能够给一些转行者提供一些方向。

㈡ 大数据与CT，IT的关系

一个做传统培训的人，在看完《大数据时代下的历史机遇及挑战》后，突然发现，这个在13年还刚刚出道的词汇，好像可发引领未来的潮流。所以在机缘巧合之下，报了北航的大数据专业的在职研究生。学完了近两年多的课程，同时也学完了IBM在网络上的大数据课程后。首先，感觉。要搞大数据，势必要有一定的代码基础，其次，你的代码逻辑及编程习惯也是至关重要的。因为无论多大的数据，首先你要有自己对于这些数据的理解，然后再来谈应用。不能光凭拍拍脑袋就去做决定。毕竟，数据摆在那里，如何去运用，如何去使用这些数据才是最为重要的。在这里，个人比较认可的一种观念就是：最有价值的数据是掌握到运营商手中的。这也就牵出今天讨论的主题：大数据与CT,IT的关系？
看到新闻，AT&T要开始新一轮的转型。所有的网络设备要开始向SDN的方向转变。这一点，也许做传统CT的不了解，通俗的来说，也就是BAT这样公司的运维人员现在要开始兼职做网络运维的工作了。对于华为，中兴的用服工程师来说，只是会敲几行代码，传几个新版本，升级设备的日子将一去不复返了。因为自动化运维，以及大数据收集会大大减少维护人员的数量。就像有的时候，我会说在IT界的跨界竞争一样，你会C，他会JAVA，但人家黑客直接用汇编这种底层语言来写你的BUG，那你所会的在人家面前那就是不堪一击。特别是家庭终端ONU上就有体现，利用现有光猫的漏洞，扩展你的功能。
软件改变世界，网络链接世界。而下一个结合点，势必会在ICT融合上，因为运营商掌握到的数据是最有价值的。而基于这些数据的相关分析又可以辅助IT做出相应的产品，更加贴近用户的需求。通信链加速，用户内容分发，数据分析及展现，好像大数据时代下的各样新技术都层出不穷。但是否贴近用户，为用户所接受，才是一个产品发展下去的动力。
罗胖在跨年演讲时说到，这是一个造点的时代。而在大数据时代，如何造点？这一点一直是我所思考的，结合自身这些年所掌握的技术，正是接入这一块的。对于IT来说，是用户家庭的入口。而这一点，最好的结合，就是电信的CDN，还有就是迅雷快鸟这类产品。把加速的事留给运营商，收费的事留给专业的迅雷。实际上，这种结合的点，在16年还会有许多。再往下去思考，用户产生的相关数据，如何收集，如何分析，推送相关的产品........这一点，相信还是要用到数据挖掘及分析。
总之，IT与CT正在逐步融合，而大数据在其中将会产生后发动力。相应的技术创新会以跨界的形式突破与改变我们原来的认知观念。对于这种变革，重要的不是你会什么，而是你是否能够在短时间内学会相应的内容。还是那一点，真正在工作中的学习是以你专注的程度及克服困难的大小来计算的，而不是你学习时间的长短。
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㈢ it行业里面的大数据好吗，能学吗

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㈣ IT和大数据有什么区别啊

IT包括有大数据。IT这行业范围很广。大数据是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
就业岗位选择挺多的，有数据分析师、大数据可视化工程师、数据挖掘工程师、Hadoop开发工程师等

㈤ it和大数据，有什么联系两者！！

大数据是it行业里面的一个技术领域。

㈥ 现在IT行业中，大数据是什么啊有啥用

关于抄大数据，麦肯锡袭全球研究所给出的定义是：
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
简单理解为：
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
如果你对这方面感兴趣的话，可以去叩丁狼搜索相关的资料，自己看看这样自己会更深刻的！

㈦ 大数据分析前景好吗

大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结版合，然后大数据权分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。

㈧ it工作和数据分析比较

IT的更有前途，IT的工作范围包括的比较大。数据分析和大数据的区别也是很大的。大数据是需要学习java，linux，mysql的，而数据分析只是分析数据就行了。柠檬学院大数据，注册就能学习java，linux，mysql，大数据，html5的课程了。

㈨ 在当前大数据的新环境下it企业面临哪些机会与挑战

1. 挑战一：数据来源错综复杂，丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧。

2. 挑战二：数据挖掘分析模型建立，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。

3. 挑战三：数据开放与隐私的权衡，目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。

4. 挑战四：大数据管理与决策，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。

5. 挑战五：大数据人才缺口，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。