大数据新浪常熟

① 一分钟时间新浪会发出两万条微博这体现了大数据的什么特征

一分钟时间新浪会发出两万条微博这体现了大数据的大容量特性。马丁希尔伯特和普里西利亚洛佩兹在《科学》上发表了一篇文章，大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点，包括电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构，形成了大数据之海。2007年，人类大约存储了超过300EB的数据，2022年，世界上存储的数据能达到约1.2ZB。

② 大数据适合去哪些城市发展

大数据这几年的发展，行业的热度是大家有目共睹的，同时大数据作为新兴技术领域，首先肯定是集中在北上广等一线城市，一方面是大公司多，对大数据的重视程度更高，所以对大数据人才的需求度更高，岗位机会更多。
其次是新一线和二线城市，如杭州、深圳、成都等城市，也有比较好的互联网环境，大数据相关的岗位需求会稍微多一些。

③ 大数据舆情监测主要是监测什么

大数据舆情监测主要是监测是做好网络舆情监控要及时掌握舆论导向，并对舆论导向进行专及时的属分析。

从传统的社会学理论上讲，舆情本身是民意理论中的一个概念，它是民意的一种综合反映。但是，从现代舆情理论的严格意义上讲，舆情本身并不是对民意规律的简单概括，而是对“民意及其作用于执政者及其政治取向规律”的一种描述。

舆情监控做的好的公司是上海蜜度，上海蜜度的新浪舆情通已经为7000+政企机构提供着包含信息监测、全网事件分析、微博事件分析、竞品分析、定制简报、大屏指挥系统等在内的全方位舆情服务，帮助政企机构对社会热点话题、突发事件的快速发现、及时处置和正面引导。 新浪舆情通基于互联网信息采集、文本挖掘和智能检索，及时发现并快速收集所需的网络舆情信息。并通过自动采集、自动分类、智能过滤、自动聚类、主题监测和统计分析，实现社会热点话题、突发事件、重大情报的快速识别和定向追踪。集监测、预警、分析、报告于一体。

④ 大数据时代，如何全面做好大数据网络舆情引导与分析

关于大数据时代网络舆情引导与分析方法如下：
一、通过相关样本库，把需要监测的网页进行模板匹配，并设定为监测数据源；
二、应用 爬虫程序抓取数据，存储到本地，再进行数据的净化和简略的分析；
三、利用简单的图表模板和文字描述，呈现监测和分析的结果。早期的网络舆情引导监测方式有一些原生的问题，譬如：一、由于处理能力有限，只能抽取部分样本进行监测，无法避免偶然误差；二、文本分析算法的准确度、 监测对象和系统模板匹配的程度、对数据的净化，以及分析的算法等因素对于最后监测结果的准确度都有决定性的影响，无法避免系统误差；
四、舆情引导与分析主体应学会充分利用大数据挖掘系统，蚁坊软件方面的大数据舆情监测管理系统，实现了从网络舆情信息的采集与提取，到话题的发现与追踪、态度倾向性分析，再到多文档自动摘要的生成，为网络舆情的安全评估提供了有效的舆情信息获取和分析方法。不过，由于“舆情”本身具有“社会”特性，数字和代码等信息背后的实体是生存在现实社会中的芸芸众生。除了纯技术角度对舆情进行量化考察，传统的社会民意调查方式对实现全面、立体、动态透析社会综合舆情亦有一定帮助。
数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。

⑤ 大数据有哪些重要的作用

主要由以下三点作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

⑥ 大数据专业的发展前景怎么样

前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

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;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。