① 大数据前景，急需帮助！
大数据的前景.从AmazonGO无人超市的提出，阿里巴巴无人超市淘宝会员店于7月9日正式营业，无人零售的概念已经进入人们的视野.但是，这些概念的实现与人工智能无关.人工智能自诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域也在扩大，未来人工智能带来的科技产品将成为人类智能的容器.人工智能取得突飞猛进的背景，不能说近年来大数据发展的结果.
人工智能与大数据有什么关系？
如果我们把人工智能拥有无限潜力的婴儿，某领域专业的大量深度数据是饲养这种天才的奶粉.奶粉的数量决定了宝宝能否成长，奶粉的质量决定了宝宝后续的智力发育水平.
目前全国大数据人才仅46万人，今后3~5年大数据人才差距达到150万人，越来越多的人参加大数据训练，希望在大数据训练机构学习最先进的知识，找到好工作.
一、大数据就业前景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、营销、运营和数据分析是目前中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位.其中研发技术人员需求量最大，数据分析人才最少.领英报告显示，数据分析人才供应指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺.数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度19.8个月.
据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中行扒国基础数据分析人才差距达到1400万，BAT企业招聘的职位中，60%以上招聘大数据人才.
二、大数据就业方向
1.Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训主体，目前IT培训机构重点
对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等
2.数据挖掘、数据分析&；机器学习方向
学习起点高，难易度高，市场上只有少数研修机构.
对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机械学习工程师等
3.大数据运输&；云计算方向
市场需求中等，偏向Linux、云计算学科
对应岗位:大数据运输技术人员
精通任何方向的人，都是前(钱)之路无限.
三个方向中，大数据开发是基础.以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已达8K以上，工作一年月薪可达1.2W以上，有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可达30-50万，一般需要大数据处理的公司基本都是大公司，所以学习大数据专业也是进入大公司的捷径.
1、基础人才-数据分析师
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北京数据分析平均工资:.10630/月，从15526个样本中获得.与2016年相比，它增加了9%.
2、大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资:30230/月.
3、Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资:20130/月，自我取得1734样本.
4、数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资:.21740/月，取得了3449份样本，比2016年增加了20份.3%
5、算法工程师
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北京算法工程师的平均工资:2.2640/月，从10176年获得样本.
四、大数据职业发展
最后一个问题，哪家公司需要大数据人才？
事实上，从世界500强到BAT等公司，从创业公司，他们都需要数据人才.
目前大数据人才数量较少，所以大部分公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监三个层次.
大公司可能根据应用领域的维度划分不同的团队，但小公司需要打工.一些特别强调大数据战略的互联网公司将设立另一个最高职位，如阿里巴巴的首席数据官.这个职位的大部分人都向研究方向发展，成为重要的数据战略人才.
另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解不亚于业务部门的员工，因此也可以转向产品部或市场部，甚至上升到公司的高级管理层.
马云说:我们从IT时代进入了DT时代，将来我们的汽车、灯泡、电视、冰箱等都档配昌会安装操作系统，整合数据，数据会使机器聪明.滴滴时卖族代，数据将成为主要能源，离开数据，任何组织的创新基本上都是空壳.
② 看得见的未来-10谈大数据时代
看得见的未来-10谈大数据时代
半年前开始讨论大数据时代的到来时，大数据还只是个专业小圈子里探讨的话题。到今天写到系列文章的最后一篇时，大数据这个概念已经在业界内外和大众媒体上沸沸扬扬地广为传播，并不断涌现出这个方向上的努力与创新了。正所谓“历史潮流，浩浩荡荡，顺之者昌，逆之者亡”，这个过去只用在政治话题上的说法借过来描述大数据时代的到来与迅猛发展的形势真是再恰当不过。站在不同角度看大数据，它既可能是大机会，大发展，大创新，也可能是大危机，大破坏，大淘汰。目前，最活跃的领域是网络终端创新和网络基础设施创新，也就是所谓的大数据产业链的前台和后台。从人们所熟知的台式机，笔记本到智能手机和平板电脑，再到即将问世的网络电视，网络相机，网络眼镜，还有研讨中的网络灯泡，自行汽车和各种各样匪夷所思的网络终端和传感系统，将物质世界和人类社会越来越全面，越来越深入地转化进数据世界的工作正在顺利迅速地进行，好像看不到什么了不起的理论或实践上的障碍能够阻止这一进程。从人们所熟悉的传统云计算和数据中心到今天的公有云，私有云，开放云，封闭云，再到层出不穷的集硬件，软件，数据存储和分析工具于一身的基础设施，大数据的后台正在从软件即服务（SaaS），平台即服务（PaaS）走向基础设施即服务（IaaS）。在这条路上，好像也看不到什么了不起的理论或实践上的障碍能够阻止这一进程。真正的决战还是在大数据的中台也就是网络平台方面，这方面的大创新才是大数据时代真正到来的引爆点（Tipping Point）。无论前台如何丰富多彩，无论后台如何强壮有力，毕竟还需要有一个体系，一个架构，一个服务把人与人，物与物，人与物之间产生的数据按自然逻辑和社会逻辑联系起来，对接上去，集成到一起，才能够释放潜在的经济和社会价值。这种联系，对接和集成的方式用户越喜欢，成本越低，效率越高，数据越多，这个平台的价值就越大，在大数据生态圈里的地位就越高。就现有的网络平台看，还没有一个有足够的能力或潜力完成这一任务，整个产业需要一个或几个大的创新。就目前产业发展的状况和大数据时代的内在需要看，未来三五年内会在网络平台层面上有机会产生创新性突破的不外乎以下三大方向：个人数据集成----这是WEB2.0革命的自然深化和扩展，终极目的是创造真正的“数据人”，也就是以个人为中心，将其在互联网上的言行举止和世上一切有关此人的所产生的数据汇集起来精准描述，在保护隐私的前提下进行智能化和个性化的服务匹配。在这方面，FACEBOOK和苹果的基础最好，走的最远。“我的数据”（My Data），“自我量化”（Quantified Self），“纳米定位”（Nanotargeting）等一系列新概念正在业内出现，一批围绕个人完整动态数据获取的服务和机制正在尝试之中。公共服务数据集成----过去远远落后于时代发展的网络公共数据服务近年来异军突起，从零散，滞后，粗略和被动的状态开始迅速走向集成，动态，精细和主动的新阶段。以DATA.GOV为代表的政府数据服务网站在立法，预算，舆论监督和民众督促等力量的推动下，正在成为大数据时代一股崭新而强大的力量，扩展和充实着互联网服务的空间和深度。一个国家，一个社会乃至一个城市的发展水平和竞争实力将和自身的公共服务数据集成和服务的水平紧密相连。公共服务数据集成水平的高低很快将成为“软实力”的主要标志之一。物质生产数据集成----物质产品的设计和制造一直远离互联网，而现在正以极高的速度和极大的力量与网络业相融合。以“3D打印”这个不甚准确的名词所代表的网络化和数据化的物质产品设计和生产革命极大地提高了人们对网络世界和数据世界的想象力，极大地拓展了网络业的产业边界。过去，网络业只能进行完全数据化的产品和服务，或者通过网络平台帮助物质化的产品和服务进行推广销售。而新兴的网络化和数据化物质产品生产模式展现出由数据到实物的转化过程开始进入低成本，大规模，打破时空界限和个性化的全新历史阶段。这将重新定义众多产品制造业的产业链和商业模式，使物质产品的设计，制造和流通过程所需的数据集成成为产业上游。这三个方向正好是一个由个人，社会和物质世界三维所组成的空间，这个空间在大数据时代有机地融合起来，为产业发展和社会进步创造机会。在这个空间中任何一维或三维上的任意一点的显著进步都将是大数据服务产业的福音。这不是空想的神话，而是看得见的未来。
③ 如果给你10个人，如何把一个城市的所有灯泡统计出来
首先，都说了是统计，当然要用统计学思维。第一步研究灯泡与什么最相专关，自然是与家庭属和企业。所以要找家庭和企业为样本了，先拿到全地区的企业总数和家庭总数，最简单的就是随机抽取一定数量，这个最少数量是由统计学公式决定的，最多不用超过2000户。当然也可以先研究下灯泡数量与家庭和企业的关系，然后再选择抽样策略了。这些事一个人搞定，剩下九个人就是按照你的抽取样本数量去登门拜访数每家每户灯泡了。最后在进行结果统计。
④ 大数据时代，不管你怎么折腾，总有办法搞定你—千万不要违法呦
大数据相信大家一定会或多或少地听说过，下面我给大家讲讲大数据应用的四个真实案例，喜欢的老铁加个关注。
在家吸毒是怎么被发现的呢？种植大麻是怎么被发现的呢？大数据时代除了无人机航测非法种植罂粟，毛发毒品检测仪等常规手段，还有哪些不为人知的 科技 手段呢？
智能电网，污水检测等高 科技 手段层出不穷。
根据大麻的生活习性，及其喜欢光照。偷偷的非法种植只能用灯光模拟日光，而智能电网最大的特点就是双向互通，它喜欢收集并分析家用电器的用电量、用电时间等等，原意是为了提高电网终端用电效率等。
智能电网系统但是当它发现你家别的地方用电量都正常，唯独一个地方用电量大有稳定，一大推灯泡每天亮18个小时，你猜他会干啥呢？
楼下的警报已经响起，估计会把牢底坐穿吧，还是老实本分地做点正事吧！
污水检测吸毒者的尿液中含有毒品的代谢成分，而这些尿液最终流入了城市下水道通过下水道污水的逐步溯源，可以追踪到一个小区一栋楼乃至于一个单元。
2021年我国在全国范围内建立了多个国家级毒品实验室，进行全方位把控，以广东的分中心为例，污水检测的毒品种类多达31种，既包含海洛因、病毒、K粉也包含芬太尼、卡西酮等近年来滥用的新型精神活性物质，检测范围覆盖7800万常驻人口。
污水检测的灵敏度高到什么程度呢，说出来令人毛骨悚然。
理论上把5克病毒倒进西湖里充分稀释后都能检测出来，以上只是一门不公开的禁毒技术手段，我们不知道的高 科技 技术手段还有很多，还有广大的朝阳群众时刻监督，永远不要低估中国政府和人民禁毒的决心。
新一代的卫星技术观察已达到纳米级别，这意味着能从万米高空看到几十厘米的物体，结合高分辨率卫星影像，大数据算法正在悄无声息地影响着我们每天的生活。
以北京最大的农产品交易市场为例，这里每天为几千万人提供新鲜的水果蔬菜，这些食物70%来自山东寿光。
这是通过卫星影响切出来的一块地方，就是山东寿光，通过卫星影响可以看到寿光县所有的231764个大棚，这个精确数字能够预估寿光的蔬菜供应量降低了市场波动的风险，最终影响着500公里外北京的蔬菜价格，这个世界早已步入高 科技 的时代。
近日，浙江省杭州市税务部门通报，经税收大数据分析网络主播黄薇（网名薇雅）涉嫌偷逃税款，通过隐匿个人收入虚构业务转换收入性质，虚假申报等方式偷逃税款6.43亿元，被追缴并处罚13.14亿。引发上千名网络主播主动自查补缴税款。
还有前段时间被上海税务部门追缴税款加滞纳金高达3亿的郑爽，追缴税款加滞纳金近9亿的范冰冰，无一例外，都是通过税务税收大数据分析发现的。
税收大数据真是功不可没，通过大数据不难发现，我们的收款记录转账肯本不可能作假，只要是通过银行账户或者是第三方支付所有的行为都是在税务局和银行的监管下的，如果想通过虚构业务的形式获得发票，就会牵扯到转账，还会牵扯到回款，所以的操作都是在银行跟税务局的眼皮下进行的。
现在早已进入“以数控税”的阶段，无论是谁，做事情都要规规矩矩的，不要存在侥幸心理，出来混早晚是要还的！
2021年10月21日李云迪嫖娼案，2014年黄海波、王全安嫖娼案，这些明星案例中，不仅要感谢朝阳群众的举报，还有大数据的功劳。
大数据抓嫖就是通过大数据分析，性别为女，收款事件为半夜11：30-3：00，地点一般为酒店公寓、足浴会所或者发廊还有居民住所等，金额特定的599或者是999，这种特定金额的女性列为重点关注对象，并把跟其有过交易或者是交谈的男性同样列为次重点的对象，对这些终点对象进行打击。
数字经济背景下，数据成为推动经济发展的重要生产要素。大数据技术对海量数据进行采集、加工、整合，与云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术深入融合发展，共同推动我国 社会 全面数字化、智能化升级。
对于以上观点各位看官有何看法，欢迎交流讨论，喜欢的加个关注！#网红主播薇娅偷逃税被罚13.41亿元# #每日八卦 娱乐 热点# #冬日鉴片官#
⑤ 大数据:不再仅仅是一个流行词
大数据:不再仅仅是一个流行词
大数据对很多人来说意味着许多东西，但它的影响到底有多广？想象一下大数据的这些特性，以及将它拼接在一起的大师们。
不再仅仅是一个流行词
大数据，无论你如何定义它，都已经被大肆盛赞过，也被恶意中伤过。它对很多人来说意味着许多东西：对科学家和零售店主来说是一种福利，同时也是应对大量隐私和安全威胁时的一种可用技术。
无论是救世主还是骗局–甚至可能是两者的结合-，大数据仍在权威人士、预言家、营销者和安全爱好者中间成为一个流行话题。它的非官方定义也在逐渐演变。那么，它到底是什么呢？Wikipedia（维基网络）的定义开了个好头：“任何数据的收集，数据的数量如此庞大、形式如此复杂，以至于很难采用手上的数据管理工具或传统的数据处理软件进行处理”。
但是，当数据分享设备呈几何级数增长的时候，管理大批量、各式各样、高速（经典的3V定义）涌来的数据集所面临的挑战内容正在改变。这些设备，我们统称为物联网（IoT），包括机器传感器和面向消费者的设备（例如相互连接的恒温器）、电灯泡、冰箱和可穿戴的健康监测仪。IDC预测IoT（物联网）市场将在未来数年爆发式增长，从2013年底的91亿部安装设备增长到2020年的281亿部。
对大数据的有用洞察可以帮助企业获得很多潜在的好处，不仅是可以销售更多地产品和服务，还能更好地管理健康、阻止假药泛滥、追踪恐怖分子，甚至可能跟踪你的通话记录。因此我们知道，大数据并没有天生的好坏之分，重要的是你怎么用它。
具有讽刺意味的是，无论大数据在增进人类经验方面的潜力有多大，它通常还是很难收集、筛选、分析和解释来获得那些珍贵的思考和见解。这个幻灯片审视了大数据面临的挑战及其应对能力。确凿的事实会让你感到吃惊。我们该有什么样的期待？好吧，看起来Hadoop这个领先的大数据平台的未来一片光明。数据科学家和相关的大数据专家们应该在来年获得收入丰厚的工作。
业内人士已经预计热门词“大数据”将逐渐淡出。Hortonworks总裁Herb Cunitz在2012年12月的一篇博文中写道：“终究全都归于数据。大数据和对这个空间的所有预测都将瓦解，被分析师和所有那些紧随其后的人（包括很多“大”供应商）导向“数据管理””。
Cunitz可能过早地预见了“大数据”的终结，但他准确地指出：终究全都归于数据。只有用于管理的工具将要改变。现在，请深入研究我们的幻灯片，并观看一些展示的统计分析和研究报告。
有多少数据被忽视？
根据Forrester公司最近的一项研究，大多数公司都预计它们分析了大约12%的现有数据。这是好还是坏？好吧，这些公司可能会错过隐藏在它们忽视的88%数据里的洞察和思考。或许它们明智地避开了资源耗竭、试图将海水煮沸的战略。Forrester认为，分析工具的缺乏和“强制性”的数据孤岛是公司忽视自己绝大部分数据的两个原因，原因还包括一个简单的事实：对公司来说，常常很难判断哪些信息有价值，哪些信息最好是置之不理。
大数据暴增
疯狂的大数据对拥有一定技能的技术工人来说是个利好消息。按照Dice的说法，在一个技术和工程师专业人才网站上，对数据专家的需求呈猛增的态势。该网站4月份的报告中提到，NoSQL专家的职位发布数量比上年增长了54%，“大数据人才”的职位则增长了46%。类似的Hadoop和Python人才职位则分别增长了43%和16%。当然，这跟数据安全专家的职位发布比起来是小巫见大巫了，根据一项令人印象深刻的统计，后者在过去的一年里飙升了162%。
大数据到底有多大？
数字世界的体量将在仅6年内从今天的3.2ZB增长到40ZB（1ZB大致相当于10亿TB）。Hortonworks公司CEORob Bearden 在加州圣何塞2014Hadoop峰会的主题演讲中说到：“我们十分兴奋地看到身边的数据数量在爆发，企业数据的数量从现在到2020年将增长50倍。最重要的是，这些数据的85%来自全新的数据来源”。Bearden指出，这些来源包括移动设备、社交媒体和联网机器生成的数据，对全球的企业来说，既是挑战也是机遇。