❶ 大数据到底是什么行业啊,具体是干什么的啊
大数据工作实际上就是一个数据统计的行业,从各种数据里边儿进行检索汇总,从而可以提炼出自己所需要的数据。可以为企业或者单位的发展确定一个方向,提供一个参考的数据值。
❷ 大数据工程师是做什么的
大数据工程师主要是,分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务:
找出过去事件的特征:大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征,最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。
预测未来可能发生的事情:通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
找出最优化的结果:根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
(2)什么是个人工作大数据扩展阅读
大数据工程师需要学习的知识
1、linux
大数据集群主要建立在linux操作系统上,Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统。而这部分的内容是大家在学习大数据中必须要学习的,只有学好Linux才能在工作中更加的得心应手。
2、Hadoop
我觉的大家听过大数据就一定会听过hadoop。Hadoop是一个能够对大量数据进行离线分布式处理的软件框架,运算时利用maprece对数据进行处理。
❸ 什么是大数据
大数据是舶来词,原文Big Data。
指人类社会进入互联网时代后,万物皆可数据化。移动互联网(智能手机)普及后,特别是线上支付、LBS(Location Based Service)地理定位服务、IoT物联网普及后,无论是个人出行、就餐、购物、娱乐、工作,几乎每个层面,均可通过数据化方式表现并记录至相关数据中心。最终形成的数据以海量形式呈现,即大数据。
大数据用途很多,主要是量化分析得出趋势指标,在此不做过多赘述。
❹ 什么是“大数据,如何理解“大数据
大数据领域岗位职业发展你知道吗
方法/步骤
国家信息中心《2017中国大数据产业发展报告》对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、创新创业、产业发展、区域潜力、机构和人物影响力等多个维度进行了全面分析。结果显示,我国大数据发展总体处于起步阶段。乎冲旦但大数据领域资本热度依然坚挺,并逆势上扬,大数据企业融资总额及单个项目平均融资金额呈加速上升态势,大数据领域成为资本蓝海。
从岗位来看,由大数据开发、挖掘、算法、分析、到架构。从级别来看,从工程师判败、高级工程师,再到架构师,甚至到科学家。而且,契合不同的行业领域,又有专属于这些行业的岗位衍生,如涉及金融领域的数据分析师等。
大数据的相关工作岗位有很多,有数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据产品经理、可视化工程师、爬虫工程师、大数据运营经理、大数据架构师、数据科学家等等,下面就讲讲其中的几个岗位。
数据分析师:日常工作内容有三个方面,第一是临时取数,第二是报表的需求分析,第三是业务专题分析。
数据挖掘工程师:日常工作内容主要有五类。第一是用户基础研究,第二是个性化推荐算法,第三是风控领域应用的模型,第四是产品的知识库,第五是文本挖掘、文本分析、语义分析、图像识别。
数据产品经理:日常工作内容:第一是大数据平台的建设,让获取数据、使用数据更加容易,构建完善的指标体系,实现对业务的全流程监控,提高决策效率,降低运营成本,提升应收水平;第二是数据需求分析,形岁扰成数据产品,对内可以提升效率,控制成本,对外增加创收,最终实现数据价值的变现。
大数据研发工程师:这个岗位是需求量最大的,日常工作内容有三个方面:第一是数据的采集,比如爬虫、日志采集等;第二是数据预处理、ETL工作,比如数据清洗、转换、集成、规约等;第三是大数据应用和可视化的开发。
此外,现在越来越多的行业领域也涉猎大数据,通常来说它们可以被大致分为两类:大数据工程与大数据分析。而这些领域互相独立又互相关联。
而随着AI(人工智能)的到来,未来大数据需要依赖于云计算平台海量的计算能力,同时通过大数据给人工智能提供内容。所以在未来十年,云计算,大数据,人工智能是这个时代对社会影响最深远的技术,为此我们需要提前做好准备。
❺ 什么是大数据要简单通俗点的解释
这是一个非常好的问题,作为一名大数据从业者,我来回答一下。
在当前的大数据时代,不仅IT(互联网)行业的人需要了解大数据相关知识,传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识,在产业互联网和新基建计划的推动下,未来大数据技术将全面开始落地应用,大数据也将重塑整个产业结构。
了解大数据首先要从大数据的概念开始,不同于人工智能概念,大数据概念还是相对比较明确的,而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念,可以从数据自身的特点入手,然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。
大数据自身的特点往往集中在五个方面,分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度,对于这五个维度的理解和认知,是了解大数据概念的关键。当然,随着大数据技术的发展和在行业领域的应用,关于数据自身的维度也有了一定程度的扩展,这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。
数据量大是大数据的一个重要特征,但是数据量本身是一个汇集的概念,并不是只有很大的数据才称为大数据,传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分,这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看,主要集中在三个渠道,包括互联网、物联网和传统信息系统,物联网数据当前占据的比例比较大,相信在5G时代,物联网将依然是大数据的主要数据来源。
数据结构多样性是大数据的另一个重要特点,不同于创新信息系统(ERP)当中的数据,大数据的数据类型是非常复杂的,既有结构化数据,也有非结构化数据和半结构化数据,这对于传统的数据处理技术提出了巨大的挑战,这也是推动大数据技术产生的一个重要原因。在工业互联网时代,大数据的数据结构多样性会进一步得到体现,这对于数据价值化过程也提出了新的挑战。
数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础,相对于传统的信息系统来说,大数据当中的数据价值密度是比较低的,这就需要有更快速和便捷的方式,来完成数据的价值化提取过程,而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。实际上,早期的Hadoop、Spark平台之所以能够脱颖而出,一个重要的原因就是其数据处理(排序)速度比较快。
数据增长速度快是大数据的另一个重要表现,通常传统信息系统的数据增量是可以预测的,或者说增长速度是可控的,但是在大数据时代,数据增长速度已经大大突破了传统数据处理所能承载的极限。数据增长是一个相对的概念,相对于消费互联网来说,产业互联网所带来的数据增量可能会更加客观,因此产业互联网时代会进一步打开大数据的价值空间。
最后,大数据还有一个特点就是数据本身的真实性,大数据时代所带来的一个重要副作用就是数据真假难辨,这也是当前大数据技术所要重点解决的问题之一。从当前大型互联网平台所采用的方法来看,通常是技术和管理相结合的方式,比如通过为用户认证就能够解决一部分数据的真实性(专业性)问题。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
博士时候就是做大数据。
最通俗一点就是很多条数据。
我们做大数据研究呢,就是高效的处理数据,对未来做一些预测,建议等。
例如,全中国人大多数都是10点睡觉。睡觉前看一看手机。那我们做推广时候,就可以选择9点半的时间。
大数据没有什么特别神秘的地方,就是数据多一点。
大数据这个词其实流行了很久了,与我们的生活息息相关,并不陌生,现在我们生活中的大平台基本上都用到大数据,淘宝,拼多多,美团,滴滴等都用到大数据,如今大数据基本上无处不在。
一、大数据是什么意思
大数据(big data),IT行业术语,是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。
二、大数据特征
容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
种类(Variety):数据类型的多样性;
速度(Velocity):指获得数据的速度;
可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):数据的质量。
复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。
价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。
三、大数据的 历史 发展
人类诞生以来,数据就开始膨胀,时代交替,工业革命,互联网时代,5G时代,人工智能时代,都是数据的一次次发展,数据的不断精准,加快了人类的新陈代谢,大数据推动 历史 发展。
四、大数据意义
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。
4、各大领域的科研需要大数据,加快技术变革和换代如医疗,环保,公共政府服务
5、航空航天,军事领域因为大数据也会得到突飞猛进的提升。
生活工作中所有的流水账信息就是大数据,在信息化时代,它通过特定模式的整合、分析,使人得到对自己有用的、有指导性的结论。参加工作时讲台塑数字化、表单化、信息化,一晃二十年了,应该就是大数据的雏形,但那会信息化能力不足,没人这么称呼。管理是千变万幻,主线未变,大数据也仅仅是一种方法,只是更符合形势,更有效。小名流水账,大名大数据。
举个例子,大数据记录了一个爱抽烟的男人。晚上一般是先抽烟以后刷牙。有一天男士刷了牙以后抽烟。第二天app开始推送了tt。根据两天的记录了刷牙到抽烟的时间,第三天app推送了加厚版的tt。一个半月后某天记录到男人一直抽烟,便推送了某家专科医院。再过了一个月,发现男人再无抽烟,推送了铂爵旅拍。
从前有个大爷,在证券公司车库上班,给证券公司大户、老板看守车,这么一个工作。
这位大爷特别喜欢炒股,他也不会技术分析,什么基本面分析!每当呢,车库里面的车停的非常少的时候,这位大爷就买进股票,这大爷也不知道什么股票好,什么股票不好,就随便买,等车库里面的车停的越来越多了,每次都停满了的时候,这位大爷就买出股票。每次都能赚到钱!!!
这就是非常简单的大数据,大爷利用车库里车的多少来判断市场的火热程度,人弃我取,等到全民炒股的时候,市场就会出现泡沫,这时候离“崩盘”也就不远了
大数据通俗的解释就是海量的数据,顾名思义,大就是多、广的意思,而数据就是信息、技术以及数据资料,合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据简单的说就是市场调研的升级版。包括腾讯,阿里巴巴等这些具有大量用户的公司,对其客户在其平台的所有行为发布的所有内容进行采集分类和分析。而这些数据有分成共性和个性。从所有人中采集出共性有助于发觉商机,了解客户痛点,更好地推出客户满意的产品,比如很多化妆品公司就会跟淘宝购买数据从而研发出更贴合市场需求的产品。而从你个人采集的数据属于个性,系统会通过你个人的数据采集进行相对于的推荐和改变,也就是我们经常说的ai智能,例子像我们的淘宝现在都是千人千面,每人手机打开的淘宝推荐的东西都不一样,这些就是大数据的效果。
大数据通俗来说就是有个机器,把你生活中的点点滴滴都记录下来,形成一种特定的形式!
大数据简单来说:就是海量的信息!不论用途,不论方向,就是简单地信息收集,参数收集,所有这些汇总起来就是大数据。大数据,不是随机样本,而是所有数据!
而大数据分析,就是针对这些信息进行识别,再进行分类,将其有事件变为数据化,概率化,然后应用于各种商业用途。
以上是对大数据简单地解读。那么大数据的意义何在呢?
随着大数据的发展,企业的技术研发、应用和落地在前期就能获得预期,能避免很多无所谓的浪费,以便于将有限的资源集中到开发更适合时代的企业产业。
商业决策可以通过数据分析来获取更为准确的信息和方向,最终能帮助决策者能更为准确直观的指导业务实践。
人工智能离不开数据。随着人工智能的发展,数据能模拟的更加人性化,也更个人化,也更适合于各种不同场景的应用。大数据的价值在于它是目前解决这个时代更新最有效的方法。
但对于我个人而言,比较抵触过度的大数据和互联网,原因如下:
一、当各类app通过我的使用习惯,推荐各种我搜索过一次的各种商业广告时,我会有种隐私被人冒犯的愤怒;
二、当你在使用各类软件时,都会被要求提供个人信息以便于获得更好的用户体验,这无形中增加了个人数据泄露的风险;
三、当数据化盛行,似乎人性变得无处安放;
四、一旦行业固化,人们想要突破阶层将变得不可能,拥有大量数据的将遥遥领先,后发的行人,将一辈子连望其项背的资格都没有,可以预见 社会 将会成为一潭死水,毫无兴趣和生机。