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A. 大数据产业顶层规划出炉,如何实现

大数据产业顶层规划出炉,如何实现

国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，从顶层规划角度系统部署我国大数据产业发展。

业内分析认为，我国应通过聚焦行业应用、创新产学研机制、加强人才培养、促进成果转化等方面加快推动大数据及其相关产业发展。

数据成战略资源

国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，数据已成为国家基础性战略资源。深化大数据应用已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。

大数据产业发展顶层规划也给出了明确的“创新导向”：计划在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

纲要的出炉也被认为是我国继“互联网＋”行动后，进一步从顶层规划上明晰大数据、云计算、移动互联、人工智能等前沿技术发展规划。

用友网络董事长王文京认为，移动互联网、云计算、大数据等正成为社会发展、经济增长的重要驱动，数据资产也成为人类社会继财富资产、人力资产等之后的“第四种资产”，其重要性不言而喻。

中国科学院院士、北京大学教授鄂维南认为，大数据正改变着实体经济与产业格局。例如，基于大数据的计算广告学改变了传统广告行业；一些企业正深入研究非结构化数据处理，以改变传统产业。

聚焦人才培养

各界人士认为，大数据作为新的计算方式，其对产业、实体经济的影响将极其深远。然而，以产业需求为导向的创新研发亟待提升，国内“数据人才”培养也需要进一步优化，以适应市场需求。

首先，以产业需求为导向，成果及时落地转化，企业主体创新力量须得到调动。

“在中国，数据科学发展的很多研究源于市场需求。比如，监控视频处理就是很重要的应用场景。如何让电脑对图像数据进行突破，可以智能判断，这就是很好的大数据科研突破口。”鄂维南说，尽管目前国内大数据产业发展很快，但也存在着缺乏以市场需求为导向的创新突破等问题。

各方认为，唯有释放企业的创新活力，才能推动大数据关键领域取得突破，促进大数据科研成果转化为实际成果。

其次，符合市场需求的人才培养应得到重视。

北京大学校长林建华认为，进入数据时代，人们对获取、存储、分析、处理数据的能力亟待提升。因此，数据科学人才培养成为急需加强的方面。“可以看到产业内很多大企业用非常大的资源，争取学术界数据人才，各方面拉人才。可以说，大数据能否做成，关键在能不能聚焦人才培养。”

而高校和产业界普遍认为，当前对大数据人才的培养仍相对滞后。北京航空航天大学软件学院院长孙伟认为，传统it教育很难将前沿技术和课堂传授知识结合起来，培养人才很难及时与产业接轨。高校创新人才培养应更加面向市场需求、技术前沿。

以新模式助大数据产业突破

分析认为，国内产业界对数据科学的前沿探索已经加速推进，部分高校也开始了“数据科学家”的培养。在此背景下，我国应进一步打通壁垒，以新模式探索产学研用结合，培育数据人才、助推以市场为导向的数据科学研究突破，促进产业加速发展。

调查发现，以北京中关村为例，大数据已经在商业、金融、交通、医疗、教育等行业示范应用，100多家大数据创新企业从不同领域深植数据资源。

同时，北京航空航天大学、浙江大学等高校与阿里云、慧科教育达成合作，计划3年内培养和认证5万名云计算和数据科学工作者。这些为数据人才培养提供产业与教育基础。

模式的探索已现雏形。北京中关村管委会、海淀区政府、北京大学和北京工业大学等四方启动“北京大数据研究院”，启动建立大数据高精尖创新中心，推动人才培养和科研突破；并成立股份制技术成果转化中心，围绕热点领域产业需求，推动关键共性技术研发、行业大数据分析、成果转化等。

鄂维南透露，研究院将主要聚焦包括交通大数据、金融大数据、移动互联网大数据、医疗大数据等方面，整合分析资源，支撑决策与产业发展。计划一到两年内，研究院将建立数据金融、医疗健康、交通数据、智慧城市、能源环境和气象等分中心，涉及数据与生物、化学、天体、神经科学等学科的交叉研究。

各界认为，这种灵活的产学研结合机制将成为推动大数据快速发展的有效手段。

王文京说，创新机制将有助于创新人才及时对接市场需求，让大数据切实影响改变产业现状。

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B. 大数据和人工智能技术在健康产业有哪些具体应用请举例说明，谢谢！

大健康产业顺应了中国经济转型升级、绿色发展的趋势，全球医疗健康产业投融资金额最多集中在2021年，全年达到6846.03亿元，投融资数量最多在2019年，达2044起。大数据和人工智能技术赋能多个大健康产业领域，包括公共卫生大数据、疾病快速诊断、远程医疗、识别诊断、药物研发、康复治疗等

在数字健康产业供应链，智慧眼一方面“深挖洞”，纵向深耕数字健康产业，形成自主可控、安全可靠的AI核心技术；另一方面是“广积粮”，横向扩展健康产业多元化市场应用场景，帮助政府、医院、群众乃至整个产业界激发数字化力量。

AI+社会保障
基于大数据＋人脸识别技术的养老金待遇资格认证系统应用于全国社保二十余个省份的省级平台，解决了养老金防冒领的世界难题，保障社保基金安全，稳定社会大局。

AI+医疗保障
基于大数据+生物识别技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近二十个省级医保平台，实现了门诊、住院、购药、血透、健康理疗等场景的智能监控，防范医保欺诈骗保行为，确保医保基金安全。

AI+血透管理
遵循医院血液透析中心临床业务流程，从患者管理、透析日程准备、患者治疗排班、临床辅助决策等不同环节对血液透析治疗进行智能管理和监控。以患者为核心，从根本上改变诊疗信息的采集处理、分析查询和传输方式，为医护人员提供智能化工作方式，辅助医生制定更加人性、优质的治疗决策，提高科室工作质量和院内服务水平，提升患者满意度，做到医疗行为溯源全记录，保障医疗质量和医疗安全。

AI+慢病管理
依托智慧眼云慢病管理系统，门诊慢病患者可在就诊医生处便捷化生成健康管理档案，通过机器学习和医学知识图谱数据库，智能化形成疾病管理目标，帮助医生快速掌握患者信息，指导开药和开展疾病管理，形成以患者为中心的数字化病程管理体系，实现诊前导诊、疾病预判，诊后用药提醒等闭环服务，助力医疗健康行业的持续发展。

AI+健康乡村
以健康乡村综合服务平台&智能终端为载体，将大医院的优质资源通过平台与基层卫生室进行互联，提高基层卫生室的首诊能力和水平，帮助基层的医生在诊断方面有更大的把握和信心，让村民“足不出村”就能享受到便捷的健康服务，助力国家乡村振兴战略落地。

C. 大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战
A 具有四大基本特征
金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。
随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临崩盘，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。
大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
具体来说，大数据具有四大基本特征：
一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。
二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。
三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。
而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。
B 重塑金融行业竞争新格局
“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：
大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。
金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。
大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。
大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。
数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。
美国大数据发展走在全球前列。美国政府宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在政府体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国政府推出Data.gov政府数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马政府推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。
英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用政府资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。
C 打造高效金融监管体系
大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。
侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗
全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球最大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等政府部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国政府利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国最佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。
大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系
美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。
美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。
D 数据整合困难
应用经济指标预测系统分析市场走势
IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。
追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化
当今搜索引擎、社交网络和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。
2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。
美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。
提供广泛的投资选择和交易切换
日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，最低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。
利用云端数据库为客户提供记账服务
日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。
为客户定制差异化产品和营销方案
金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。
一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求最大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。
催生并支撑人工智能交易
“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。
推动金融产品和服务创新
E 面临三大挑战
目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。
据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。
数据安全暗藏隐患
大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。
人才梯队建设任重道远
人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

D. 云健康平台是真的吗

云健康是利用互联网，5G,大数据来撬动的大健康平台！让全民认知觉醒，知健康，懂健康，成为自己健康的主人！未来一定是全名普及的互联网软件！云健康是时代的产物，云健康是利国利民利己的事业！就像当初的微信，淘宝，支付宝，美团，淘宝的前期是一样的，未来不可限量！

E. 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

F. 大数据与云计算应该怎么学

大数据与云计算应该怎么学？

学习大数据必须掌握的技术

Hadoop

高效、可靠、可伸缩的Hadoop——能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析。

Hive

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。hive的工作模式是:提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）——这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

难易程度分析：

Spark

Spark使用简单，而且可以支持所有重要的大数据语言，如Scala、Python、java、R等。同时，它还拥有强大的生态系统，且成长迅速，对microbatching/batching/SQL的支持也很简单。最重要的是，Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRece的算法。

Python

Python的特点是面向对象的解释性的脚本语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易 没有C++、Java那样复杂。Python的使用是完全免费的，同时对用户的提问提出快速的支持。

大数据的基础知识，科普类的，自己去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
当然一些大数据的一些基础知识，比如java和hadoop等等，这个基本得自学。大学里面最接近这些的也就是计算机类专业。
云计算的话，需要学习的知识应该包括但不限于：1、网络通信知识，包括互联网基础建设相关的所有知识；2、虚拟化知识，应该了解硬件运行原理以及虚拟化实现技术；3、数据库技术；4、网络存储技术；5、网络信息安全技术，最起码得明白什么是iso 17799；6、电子商务；7、容灾及备份技术；8、JAVA编程技术；9、分布式软件系统架构。。。

云计算大数据培训怎么学？

云计算大数据培训这一块的话，只有两种方式可以去学习，其中一种是自学，那么自学的话，自己要给自己编一个大纲和一个进程，也就意味着自己要学什么学什么内容，以及未来的就业方向，要比较明白和清楚。第二种就是通过相关的培训机构去学习相关的云计算和大数据之间的关联，那么他们是有一个老师，也就是导师，在前面引导着你去学习哪些内容？最终可能会推荐你去就业，或者是满足你想要学习的内容。

云计算，大数据怎么区分？

云计算是基于it基础设施的交付和使用模式，大数据就是利用大数据应用与分析，大数据是在云计算的基础上运用

如何结合大数据与云计算

由云计算提供的弹性和按需配置，为让企业组织能够试验和尝试解决大数据的新方法提供了核心力量。
企业可以根据供应的基础设施，用不同的迭代方式尝试和操纵他们的数据。基础设施不再限制用什么来处理数据。这些相同的灵活性使企业即使有高可变负载的情况下也不会超支。

云计算与大数据的关系?

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

首先，云计算的崛起牵动了大数据的发展，资源整合，高效利用，推动社会发展是他们的价值，早在2006年谷歌就提出了大数据的概念。

云计算与大数据谁是胜者

都有发展之道，都有潜力，要说谁是胜者还是拭目以待！

云计算 物联网 大数据
1、云计算
一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智能交通、环境保护、 *** 工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据
大数据(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。

无所谓谁赢谁输，因为两者不是竞争者，而是相辅相成，现在云计算和大数据都很火，很成功。

python 云计算与大数据 工作强度大么

一般吧，这个主要还是看公司，有的公司进度排的比较紧那就强度大点儿。

G. 大数据未来的发展前景怎么样

大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。

大数据产业链全景梳理：应用范围持续扩大

从大数据产业链上下游来看，大数据行业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据行业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据行业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

H. 大数据未来的前景怎么样

发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》