大数据方向知乎

A. 大数据的意义知乎

问题一：大数据最核心的价值是什么 知乎 核心价值，当然是透过分析而得出的藏在数据之中的规律
大数据，要经过数据分析，才能展现出它的价值所在

问题二：大数据和云计算之间有什么关系 知乎 两者都是以庞大的数据为依托，但后者更加注重分析结果！

问题三：博士+交通大数据都研究什么 知乎 博士和硕士就学位等级来说，博士高于硕镇配士；硕士需要继续学习才能获得博士学位。
1、我国高等学历教育分为三个学历层次:分别为专科，本科，研究生，而研究生学历为最高学历，但研究生可以根据学位分为硕士研究生和博士研究生，博士研究生是高等学历教育中最高的教育等级。博士研究生毕业时，可以获得全日制博士生毕业证书和相应的博士学位证书。而以同等学历在职攻读博士学位的，则不能取得学历证书只能取得学位证书，其学历仍然是原学历，如本科或硕士研究生。
2、硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位，拥有硕士学位者通常象征具有对其专注、所研究领域的基础的独立的思考能力。硕士课程通常安排在学士之后，一般而言全职的硕士课程需要二年的时间，但根据国家及科系不同，有的硕士只要一年就能取得，有的则御孙指需要三至四年。
3、博士研究生即攻读博士学位的研究生，简称博士生，是研究生学历的最高一级。人们日常生活中所说的考上了博士，读博士等，正是指博士研究生。正在读的还没有获得博士学位的学生，严格来讲只能称为博士研究生;已经获得博士学位的人员，才是真正意义上的博士。因此，按照国际惯例，在正式场合，只有已经获得博士学位的人才能冠之以Dr.称呼;在非正式场合可以不受此限制。

问题四：大数据 硬件给人什么感觉 知乎 请问你到底问的什么？
是大数据还是硬件，还是知乎？？

问题五：零基础怎么进入大数据行业 知乎 趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

问题六：零基础怎么进入大数据凯缺行业 知乎 首先对大数据进行了解
其次学习相关知识
最后进入大数据行业

问题七：大数据开发一定要学习java吗或者其他语言吗？ 去知乎问吧。

问题八：r+hadoop大数据方案有哪些坑 知乎 public void save(){ try {
FileOutputStream outStream=this.openFileOutput(a.txt,Context.MODE_WORLD_READABLE);
outStream.write(text.getText().toString().getBytes());
outStream.close();
Toast.makeText(MyActivity.this,Saved,Toast.LENGTH_LONG).show();
} catch (FileNotFoundException e) {
return;
}

问题九：大数据是不是侵犯个人隐私 知乎 我是大魔王 应该分行业领域，我了解些通信方面的，多少会侵犯隐私。
运营商的CEM系统（客户体验管理系统）能够获取到用户在什么时间、什么地点（景区到数十米~数百米范围）给什么人打了电话、发了短信（短信内容可以查到，不过现在国家规定不允许查此方面内容）、上了什么网页。再加上现在实名制了，你说算不算侵犯隐私呢……

B. 大数据专业的就业方向

大数据专业的就业方向有：大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师、数据可视化工程师、数据安全研发人才等方面。具体介绍如下：

5、数据安全研发人才：陵答烂

此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、举宏信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就尺漏更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地确保大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。

C. 如何利大数据，事件来做外汇交易 知乎

大数据是利用以往的交易数据、事件数据来推测可能发生的外汇交易波动状况。但回利用大数据做外汇交答易的难度很大，不同于其他的大数据应用。原因是市场瞬息万变，影响市场的因素太多了，除了基本面、技术面，还有很多特定因素，如气候、人文习俗、政治因素、地缘危机，也可能是黑天鹅，也有可能是灰犀牛，这些特定因素虽然平时遭到忽视，但一旦起了作用，就会实实在在地影响市场。大数据只能把握过往的数据，但并不能以过往的数据来推测将要发生的交易，因为上述特定因素活性太大，难以把握。另外一个原因是交易和投资者情绪有关，情绪也较难以推测。虽然如此，大数据还是可以用来做部分预期，针对一个事件做出预期，但同时需做好止损的准备。

D. 大数据专业就业方向

大数据的就业方向
大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下孝散弯十大职位：

一、ETL研发
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，巧闷成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

E. 感觉大数据很难，但还有很多人学，为啥

可以针对性去了解和掌握这些知识。
①概率论与数理统计
概率论与数版理统计当中的条件概权率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等知识，在大数据建模、大数据挖掘当中可以起到一定的帮助作用。
②线性代数
线性代数当中的矩阵、转置、秩分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等相关知识，在大数据建模、大数据分析当中会有一定的运用。
③最优化方法
在大数据分析挖掘当中，最优化方法会有一定的运用，如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。
④离散数学
离散数学作为计算机学科的基础，也是大数据的基础，重要性也比较高。
关于数学特别差能学大数据吗，数学不好学大数据难吗，我们的建议是，数学好可以起到一定的帮助理解和运用的作用，但是并非说大数据就一定要数学好才可以学，并且，大数据的运用最终还是要落到实际的项目运用当中，才能得到真正的巩固和融会贯通。

F. 大数据专业学什么课程

大数据专业主要学科目如下：

数据科学与大数氏亏据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

应用时间序列分析，统计计算，梁核颂统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。

数据科橡郑学与大数据技术（工学学位），以中国人民大学为例， 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课，为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。

主要课程包括：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。

以上内容参考：知乎

G. 大数据就业方向及前景

大数据的就业前景目前来看是不错的。

大数据目前有以下几个就业方向：

1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

从近几年招聘情况来看，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。

H. 大数据都有哪些就业方向

1. 数据工程方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、等各种相关领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作，也可以就在IT领域从事计算机应用工作

2. 数据分析方向

缺啊，数据分析师一出手！市场导向全在手，大数据毕业生做数据分析，多理所应当的一件事情！数据分析方向还可以分得更细，数据存储和管理、数据清理、数据挖掘、数据可视化，大数据很难的你们晓得吧，这些岗位也都是分开招人的，所以说，你就得逮着一个方向使劲儿学，不然你跟不是大数据专业的计算机毕业生之间有啥子区别哦！

3. 大数据运维方向

这个嘛！云计算和大数据是紧密相连的吗，一个负责搞出来数据，一个负责计算数据，还是抢手的嘞！运营工程师基本是负责服务的稳定性，维护并确保整个服务的高可用性，同时做优化。

I. 大数据的就业方向

总的来说大数据领域有几大细分 1 数据清洗、收集、爬虫 //偏脚本、爬虫能力 2 数据回分析 //偏业务答，偏SQL，偏分析能力 3 数据开发 //偏平台，偏工程化、后端开发能力 4 数据挖掘 //偏算法，偏挖掘能力 一般来说，数据分析的门槛最低，其次数据开发和爬虫类，门槛最高的是挖掘，当然薪酬也是相对较高的。 从应用开发入手，你可以往两个方向房展： 1 进一步熟悉架构，提升开发能力，往数据架构师转； 2 从应用工程化往挖掘工程师转，需要自己多学算法相关的知识；

J. 大数据都有哪些就业方向

大数据就业方向一、数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。

大数据就业方向二、数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。

在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

大数据就业方向三、数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以通过数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。