大数据导论图

⑴ 大数据未来的发展趋势怎么样

随着IT行业的不断发展，大数据会是未来重要的发展趋势，整个IT行业将以大数据为基础来构建新的应用生态，当前大数据技术被广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等，此外大数据是支撑物联网发展的核心技术之一，也会与云计算、人工智能等前沿创新技术进行深度融合。

大数据未来的发展趋势有以下几个方面：

1.大数据推动物联网的发展。

物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。物联网产生大雹模数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被源亩缓称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。

2.大数据推动科技领域的发展。

大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响现在不局限于互联网领域，在金融、教育、医疗等诸多领域也有了不同程度的影响。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，人工智能是能够充分利用大数据的一个领域，大数据为人工智能带来了更多的创新。

大数据会改变很多行业，而对于企业来说，需要提高核心竞争力，而企业的信息化建设是其中的重中之重，但这个建设过程并不是一步到位的，需要统筹规划分步实施耐氏，大数据平台的构建属于企业整体信息化建设中的很重要一环，在构建时，需要先整体后局部，有一个清晰明确的整体架构，这样才能保证业务流程间的相互运转、信息化系统间的合理支撑，再逐步深入推进。

⑵ 大数据导论与人工智能导论有什么区别

人工智能导论和大数据导论的区别
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。

与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

⑶ 大数据专业系列教材，大数据专业应该看什么书

目前，全国高校总数477所“数据科学与大数据技术”专业，累计30所“大数据管理与应用”专业，成功高校总数超过409所。
但由于大数据专业是以软硬件融合、数据科学和大数据技术为特色的新型复合型专业，许多高校在专业建设和人才培养方面面临挑战，教材选用成为许多高校的头疼问题。
在深入调研以上情况后，清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、云创大数据总裁刘鹏教授在业内很早就开始着手策划，联合国内多所高校从事一线教育科研任务的专业教师相继担任主编，《高级大数据人才培养丛书》
在大数据教学中，本科院校实践教学注重系统性，偏重新技术的应用，且对工程实践能力要求较高。
为此，刘鹏教授带领团队花了一年的时间编写了《高级大数据人才培养丛书》( 《云计算》、《大数据》、《深度学习》、《大数据库》、《数据挖掘》、0755-0755 )
其中，《Python程序设计》多年来一直处于我国计算机图书被引量的前列，据网络对微信公众号( cnkipj ) 《大数据可视化》的评价，2010年至2014年《大数据实验手册》
《大数据应用人才培养系列教材》( 《虚拟化与容器》、《云计算》、《【工学】高被引图书前三甲，你读过吗？》、《云计算》、《大数据导论》、0755-79055- )
内容从简单到复杂，既遵循理论到实践的学习过程，也遵循系统而广的原则。
清华大学出版社王编辑说：“刘鹏教授的这个教材选题很独特，考虑到未来高职高专大数据人才的就业需求，他选择了一个非常有特色的选题。
”
从业内高校的大数据教材来看，理论知识过于复杂高深，与教学实际不契合，或者实践部分过于简略，学生学完往往也会感到一头雾水。
《高级大数据人才培养丛书》和《大数据应用人才培养系列教材》大相径庭，符合教师教育实际和学生实践实验，一经推出，就受到高校的广泛关注和采用。
师生们普遍对它给予了很高弯梁的评价。 ——不仅与教学实际相符，理论部分和实践部分比例分配合理，大量实验提高了学生动手能力，大数据学习不再是“纸上谈兵”。
大数据教育特别注重实践，除了两套教材外，针对目前大数据教育实践教学中师资力量不足、实验环境薄弱、实验数据缺乏等问题，刘鹏教授带领云创大数据技术团队，与备受高中老师好评的教师教育和教材进行了配套
师资培训
三年来，云创大数据(工信部教育与考试中心授权的“工业和信息化人才培养工程训练基地”)连续举办了几十期大数据/人工智能实战培训班，培训班全部采用实习方式，大大提高了参训老师的实战能力，各期训练有求必应
全国2000多所亏枣高校的5000多名老师能够参加并接受培训，老师们普遍反馈，对未来的教育和人才培养方面有很大启发，云创举办的大数据实战培训班也在教育领域引起了强烈反响。
此外，云创大数据优秀讲师和技术人员还将定期或不定期赴合作高校开展包括教育、实验人员教育指导在内的培训服务。
2016年12月-2017年1月，多次举办高中(高职)大数据教师免费培训班
2017年1月，百所高中老师齐聚二期高中(高职)大数据教师免埋空运费培训班
2017年4月，全国千所高校大数据教师免费讲习班在南京举行
2018年5月，2018信息技术新工科产学研联盟大数据技术师资培训班举办
2018年9-10月，第二届全国高校大数据人工智能教师实战免费培训班举办三期
2019年1月，2019年全国高校大数据人工智能师资培训实战免费培训班连续举办两期
2019年3月，2019大数据人工智能师资培训班在南京举办
2019年6月，2019云计算免费培训班在南京举办
2019年7月，2019年全国高校大数据人工智能师资培训实战免费培训班(第三期)举办
云创大数据持续的大数据实战训练，一方面为高中老师提供了与专家讨论、同事交流、向实战经验丰富的讲师学习的机会，另一方面也一步步突破了Hadoop、Spark、Python语言、Scala等多个大数据实验
大数据实验室
大数据实验室建设方案基于云提供的大数据实验一体化计算机和大数据实验平台建设，采用Docker容器技术，为用户提供大数据实验服务，实现大量用户同时在线实验避免相互干扰，同时提供实验手册、课程资源、教学视频、考试系统等，方便高校师生在平台上开展大数据教学和实验。
今年5月，大数据实验平台再次迎来更新，改版用户界面，优化系统资源使用，增加实验内容，丰富实验形式，扩充题库，完善教材与实验内容的映射，增录实验操作视频集成了商业智能实践教学子系统，基础镜像速度也得到了极大优化，一键营造环境只需十几秒钟。
目前，大数据实验平台已更新为400个大数据实验。
操作简便，实战效果显著，大数据实验平台依托贵州大学、西北工业大学、山东理工大学、郑州大学、河南农业大学、成都理工大学、西南大学、重庆师范大学、重庆工商大学、陕西师范大学、宁夏大学、南京财经大学、金陵科技学院、天津农学院、郑州升达经贸管理学院
值得一提的是，郑州升达经贸管理学院作为民办三大高校，自天骄数据实验平台落地以来，在课堂教学、实验拓展、课程体系建设等诸多方面屡创新成果。
目前，大数据实验室是该校利用率最高的实验室，一直排到周日。
这所学校信息工程学院的计算机科学和软件工程两个专业分别有250名学生和学院其他专业的800多名学生在这个平台上接受了严格的训练。
使用该平台毕业的学生工资水平远远超过普通专业大学毕业生，直接带动了学生就业率和学校影响力的同步提高。
无论是教材体系、师资培训，还是大数据实验室建设，云创大数据都在教育领域稳步发展，拥有雄厚的技术优势和优质资源。
热忱欢迎广大高校、教育机构及各企事业单位与云创业开展多方面交流合作，共同探讨大数据建设相关领域，培养越来越多大数据优秀人才，为行业发展作出贡献。
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⑷ 大数据导论是学什么

大数据导论开设课程: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等。

“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"天”，并不仅仅在干“容量之大”，更大的意义在干;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。