大数据ba

Ⅰ 想学IT，python和大数据哪个好点

如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？你可以去做人工智能，而最适合人工智能的编程语言是什么呢？当然是python了，这几乎已经是公认的，python中的一些可视化库，都是好看又好用的。
再看一下，如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？做科学计算？那怎么做科学计算更方便呢？当然还是python，numpy，pandas，scipy，做起来数学计算简直爽歪歪，超大矩阵秒出答案，各种数学公式一行代码解决问题。就一个字，顺滑！
当然其他的很多编程语言，也有很多非常不错的第三方库支持，不过就现在的趋势来说，python的占比份额越来越大。
而且对于初学者来说，python会更加友好，容易学，也容易找工作，用python入门，然后向大数据的方向发展学习，这才是一个更好的选择！

Ⅱ 生活中有哪些大数据

网络日志抄、传感器袭网络、社会网络、社会数据、互联网文体和文件、呼叫详细记录、天文学、医疗记录，篮球比赛中利用大数据对球员的个人在比赛场上的数据分析。

通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒；通过对城市交通数据的收集处理，大数据技术能实现城市交通的优化。这些都是大数据在生活中的应用。

(2)大数据ba扩展阅读：

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

Ⅲ 数据分析非要用到大数据

数据分析非要用到大数据？先用小数据，然后才考虑大数据吧！

随着移动互联网的时代到来，大数据运营越来越被人们所提及，很多CMO、COO和数据分析专家都在探索和寻找自己的公司是否可以从大数据中得到最大价值的运用和产出。
如果不能从大数据中得到价值，那它还有什么价值？不管你所在的行业以及企业大小，从数据得到价值都是一个挑战。然而，在初期阶段，这个挑战很大程度上与可获得的数据量没什么关系。如果对数据的处理过程和对数据价值提炼的结构设计不合理，那么至少在现今的标准来看，企业有数据和没数据几乎没有任何差别。所以应该要问：我的公司现在和大数据有关系吗？否则大数据只会让你公司更困难、花费更多时间和资源中像无头苍蝇一样寻找价值。
因此我们需要回答以下三个问题来确认“我的公司和大数据有关系吗？”1.我们是否明确知道需要那些数据来支持公司商业化目标？2.是否已经从现有可掌握的“小数据”中提取出价值？3.通过数据交换的方式是否从大数据中获取更大的价值？数据价值是由业务目标所决定的，当你的数据分析团队，知道什么因素影响你的业务成功？什么会提高收入和节约成本？那么你就能从小的数据中获取价值，只有当一个企业在小数据中获得有价值的信息后，我们才能去处理好大数据并且从中获取更高的价值。你的企业准备好通过大数据获取价值了吗？看看下面的图，看看自己的企业处于什么阶段：

对于电子渠道（网站、APP）仅仅只是作为品牌展示功能的企业，那大数据很可能与其没多大关系！
企业如何才能在大数据中获取价值？有很多因素显示你的企业已经准备好从小数据的价值获取发展到大数据规模的价值获取，以下是其中的一些主要的显性因素：专业的数据分析团队拥有一个100%专业的数据分析团队，是成功分析数据的关键因素，该团队需要不同结构的知识技能构成（SQL、R、JS、PYTHON等），但技能不是最重要的，而是数据分析团队是否理解公司业务背后和关联的数据逻辑或现象，否则大数据可能就是一种浪费。具有清晰可达的业务数据目标企业已经根据业务目标设置了清晰可达数据目标，如不同业务逻辑和场景下的访问量（visits），访客（visitors），页面浏览量（page impressions），交互度（engagement）、忠诚度（loyalty），跳出率（bounce rate ）或者转化率（conversion rate）等数据指标，通过这些数据指标可以快速的知道企业目前业务表现。价值链中跨部门（领域）的团队合作无论是大数据还是小数据，要想从中获取价值，在一个企业里都需要多个部门协助进行，业务部门需要创造新的营销机会并设置业务目标，IT部门负责数据采集与存储，分析团队需要分析数据。只有当这些跨部门团队有机会在一起的时候，才有机会从数据中获取价值。管理者直接参与到数据中去负责管理数据的人只有是企业的高管，那么才越有可能在数据分析方面取得成功，否则数据分析团队无法有效与业务部门进行对接时，那任何的数据分析与预判都是该数据团队无效的独舞。
每个企业都具有自己的独特之处，但是在这信息快速发展的时代，都不可避免的与大数据打上交道，但当你的企业有个一个好的数据分析基础的时候，那么你将有很大的概率能再大数据中掘到金矿，否则没有这些基础，从大数据中提炼价值将是海底捞针。

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Ⅳ 大数据管理与应用专业怎么样

这个专业还是很不错的，下面就给大家介绍一下从朋友那里了解到的吧。

大数据技术是基于计算机技术发展而形成的“互联网+”前沿科技，其主要内容就是通过对数据的管理和分析来完成信息的收集工作，并为进一步的决策提供重要的依据。大数据技术可以应用于多个科技前沿领域，不仅能够用于商业分析和食品安全领域，还能与金融及医疗卫生等各行各业产生深刻的联系，甚至对于计算机技术和人工智能等技术的发展有着深远的影响。

大数据技术的思想理念就是要突出数据的重要性，在各项工作中充分体现用数据来说话这样的时代理念。高校大数据技术与应用专业的培养目标在于帮助学生掌握数据管理方法，培养并提升学生的数据分析能力。具体的课程包括数据统计分析、数据库技术以及与计算机相关的编程等课程。

就当前而言，大数据技术已经从开发阶段逐步走向了应用落地阶段，而不同阶段的学习内容对于相关人才的要求也各不相同，大数据应用开发领域需要大量的研究型人才，因此对于人才的学历要求较高，研究生在这方面具备一定的优势。但是大数据技术的落地和应用过程中，对于应用型人才的需求量往往更高。这就为本科生提供了较多的就业机会。

Ⅳ 西南交通大学研究生方向选信息安全还是大数据

不太清楚你学的是什么专业。不过我想说根据我的了解，这两年大数据是很热门内的专业，未来互联网会继续容向着物联网的方向发展，这需要大数据技术支持的。以后这方面的人才必定是各互联网公司抢夺的人们人才。我简单了解了一下金融工程，发现这个发现未来的前景也是很不错的，特别是随着国家发展，国民收入增加，金融工程以后也会被更广泛的需要。

Ⅵ IT行业里什么岗位比较好啊请大家介绍下

IT行业的岗位大概分为研发类、市场类、技术支持类、生产类、管理类，到招聘会时，可以按照这个分类问问面试官，你们这个职务，是研发职务还是生产职务，可能某些小公司的面试官会被你问住：）

1、研发类岗位
包括软件研发和硬件研发，在一个公司里面完成项目开发，或者定制产品，一般说来，软件研发基本上就算产品的设计者和制造者，硬件研发，只能算设计者。因为后面还有生产环节。

通常研发岗位包括RD，QA，以及配置管理员，架构师，小组长，项目经理，研发助理等，就是研究部分所有的职位。部门经理一般没有计算在内，部门经理管人，应该算管理岗位。不过有些小公司，部门经理和项目经理，甚至架构师，都不分，因此需要具体情况具体分析。

其中RD，就是我们说得最多的设计人员了。

RD 这个词有讲究，就是设计和实施，是两个意思，设计，是决定一个东西怎么做，实施是把它做出来，我们刚开始，可能都是先做实施，慢慢走到设计，模块设计，系统设计等等，如果做得好，以后慢慢专门做设计，就是架构师了。

软件人员一般RD不分，设计者通常就是实施者，因为基本上程序敲完，产品也就出来了。硬件人员则不同，一般就是设计者，以及第一轮白盒测试的QA，自己测，当产品测试稳定、定型，就可以交给中试部进行产品测试，最终上线贴片生产。

QA 这里面一般细分为软件测试和产品中试，像华为、迈普这类大中型企业，以生产硬件产品为主的公司，都有自己的中试部，中试部简单说，就是专门测试硬件的，比如各种静电测试，温度测试，跌落、震动测试等，为产品最终上线做准备。

软件研发通常还有个角色很重要，就是配置管理员，一般小公司没有这个角色，由负责的测试人员兼任，大公司会专门设置这个角色，并且这个角色还有商业秘密保全的功能。

软件人员开发的产品，在自己的机器上，一般叫测试版，只有提交到CVS或SVN等版本管理系统，才叫产品，测试部不是从软件人员手里拿软件去测，而是由配置管理员在中心服务器上，将软件产品从源代码编译成可执行文件，生成安装程序包，然后发给测试部，测试部测试完毕，返回测试报告，公司领导签字后，以后软件产品的发货，就是配置管理员负责发货。

在大公司，软件一旦投测，如果RD发现有个小bug，小公司可能打个招呼就改了，项目控制流程上看不出来，但在大公司，必须发文，说明上一版本作废，然后重新发测试申请，重新提交代码走流程，项目流程上就记录，废版一次，以后就是扣工资的依据。因此，大公司的程序员一般比较严谨，发版测试很谨慎，就是怕出现这类bug，这样的缺点是对市场的反应不够灵敏，可能客户提交一个bug，RD改只要几分钟，但是流程要走一两天，但是好处是产品质量有保证，每个人的工作结果都记录在案，便于管理，且程序外泄几乎不可能。

国外很多程序员，可能在一个公司工作一辈子，都没有见过自己服务的计算机，RD都在终端工作，自己本地测试好了，提交到中心服务器，由配置管理员负责最后的编译和提交。

2、市场类岗位
这大约是最多的，往低里说，电脑城的谈单员，就是市场，往高里说，华为、Cisco的地区总裁，其实也是市场角色。市场根据个人经验，又分为Sales和Marketing，前者是简单的客户成交服务者，即客户准备购买，完成买卖手续，协助送货什么的，Dell那边的电话销售小姐，大约就是这个角色，由于Dell是定制，因此她们还需要下订单。后者就是属于较高层级的销售人员了，可以引导市场，引导客户，促成交易。

一般说来，市场其实也是个技术活，很少有朋友是天才，上来就可以做到Marketing的，都是从Sales先入手，慢慢练，这个过程，可能比一个程序员走到架构师还难，很多销售人员，做一辈子，都做不到Marketing的，不信，去商场看看售货员，公交车的售票员，都是Sales。

我们经常说，每个行业都有英雄，其实市场中，Marketing就是英雄，一般说来，走到这一步，就可以站在这个行业的巅峰，出去讲课，拿最高的佣金，享受猎头挖角的快感等等。不过，很难的，有句话请大家注意，“这个世界上，99%的销售人员，都不知道自己在干什么，说的就是这个问题”，那1%才是Marketing。

通常情况下，开发人员瞧不起市场人员，总觉得对方是耍嘴皮子的，但市场人员同样也瞧不起开发人员，总觉得这帮书呆子不创造价值。呵呵，大家别生气，大多数公司，把研发单位，看做最大的成本单位，只花钱，不创造价值的，虽然我们设计了产品，但公司的财务上，这部分是没有价值的，产品价值是在销售出去以后才体现出来，因此，财务上看，研发部门总是赤字一片。

其实，真正厉害的市场人员，我们研发人员还是要尊重的，要知道，一个研发人员要成名成家，其实很容易，随便什么东西，攻克一个难点，出几篇论文，出一个产品，这个研发人员就可以在公司里面牛起来了，一个研究院，至少20%~30%都是这种牛人。但是，市场要能做到Marketing，前面说过，1%，可能都不到，你说这帮人算不算精英？

3、技术支持类岗位
技术支持，往低里说，电脑城的拼机器的，也是技术支持人员，通常由谈单员兼任，谈单员通常由大学生勤工俭学兼任，呵呵，一起练了。再往上，客户那边送货，把包装拆开，技术，联网，技术，调试网络，技术，再大了，这里说句话，希望大家不要见怪，网络管理员，其实也是技术支持。

以前有段时间，MCSE很流行，后来发现，研发单位招人，根本不看这个，因为这个学习的是如何操作机器，而研发是设计机器以及操作模式，让别人操作。CCIE也是啊，因此，当时很多说法其实是有点误导，说学了这些证书可以不上大学，成都还出现过一个娃娃，高三毕业考过了MCSE，就不上大学了的事情，现在不这么说了，因为毕竟上大学才是王道。光靠这个证书，是吃不了一辈子饭的。

在华为，迈普，技术支持是一个专门的职业，负责给客户送货，因为他们出路由器，安装配置有一大堆事情，电信局又是大牛，人家才不会去管这个事呢，厂家来人解决。顺便说一句，电信局守机房的，也是技术支持。

原来没这个职业，就要研发人员兼任，因为这毕竟是个技术活，不过，久了研发人员不干了，天天出差，还做什么研发，老板也不干了，因为研发人员工资高，在大家看来，连连线，配置几个IP地址，这不复杂，如果用研发人员干，成本太高了。

喏，就这样，一个独有的职业，技术支持，在IT企业被定义出来，许多年轻的朋友，希望进入IT业，没有本钱，不会做老板，也进不去一些大型公司的门，一般选择，就是在电脑城做技术支持起步。

现在很多系统集成公司，他们定义的项目经理，和研发单位的项目经理不太一样，其实也是技术支持，这类公司一般都是经销商，不是制造商，自己没有产品，靠代理别人的产品再销售来获取利润，一般说来，渠道这个词，就是指这类公司。这些公司的技术支持人员，主要工作就是看，我代理了哪些产品，哪些产品利润高，我怎么给客户报方案，把利润高的产品设计进去，等等。

这里面其实也有设计工作，但是，显而易见，这部分设计工作和前面的研发架构师的设计，是两个层面。

当然，这里有两个特例，一个是目前很多中小型，做网络应用的架构师，他们也有这个设计部分，这些企业一般都是项目制，没有自己的产品，每一单都要定制开发，这类和前面的系统集成设计有一定类似，因为很多项目包括了设备采购什么的。

另外一个特例就是系统集成设计，通常就是Marketing的活，因为自从IBM提出卖服务的概念以后，给客户交钥匙工程成为主流，大家都说自己是解决方案提供商，因此，Marketing通常就是采集需求，利用本公司产品或者代理的产品，组成解决方案，一体化提供给客户。

因此，从职业发展途径，技术支持一般说来，也可以走到Marketing。通常Marketing有两个产生渠道，Servicer技术支持，或Sales销售。

当然，这里也看出技术支持这个职业的短板，因为Marketing毕竟是销售为主，因此，销售能力占主导，技术支持人员由于长期和机器打交道，因此，恐怕也是机器脸居多，卖东西能力很差，因此，技术支持能转成Marketing的，更少。
当然，也有技术支持人员转回来做研发的，不过，也很少。

4、管理类岗位
一般说来，管理本身是抽象的，并不是IT业的管理，一定只能从IT业产生，或者一定只能管IT业，IBM的总裁郭士纳，就不是IT业出生，管理的英雄们，例子就太多了，他们有个统一的称呼，职业经理人。
前面说的几种，总的来说，都可以最终成长为管理，不过，管理也是最难的，一来人是最复杂的，不像机器那么好打交道，二来，管理要看运气，单纯说水平不行，得老板看得上才行，你说是吧？
因此，研发，销售，技术，要想成为管理，这个成功率，一般不高于1%的，不信，数数你们公司管理人员和普通员工的比例，或者，学校里面老师和学生的比例，虽然这不准，但基本能说明一点问题。

5、生产类岗位
这个岗位其实各公司都有，不过大多数老板不承认，员工也不愿意承认，呵呵。
大型公司，如华为、迈普，Intel等，以生产硬件产品为主的，基本上都有生产部，记住啊，这个生产部很重要，生产，仓储，物流，基本都在这一块。
千万别小看生产，目前生产线上的工人，由于要开贴片机什么的，基本上都要大专学历，还要培训的，有些目前找工作特别困难的同学，不妨考虑一下这类大型企业的生产岗位。
大型制造业，如美的，海尔等，他们很多管理层都是生产线上下来的，生产线上也不都是工人岗位，很多生产工艺师，工装设计师什么的，都需要设计这门工作，如果一个学历较高的人进入这个部门，只要自己肯努力，其实也很容易出头，毕竟周围的竞争对手太低了，呵呵，比起研究院来说，要容易得多。

6、其他类岗位
这就太多了，老板就属于其他了，呵呵，创业也属于其他，由于这部分不带普遍性，就不多说了。各级行政人员，如财务，秘书，都算其他吧