⑴ 什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
具体来说,大数据具有4个基本特征:
一是数据体量巨大。网络资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。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,个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。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。
四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
⑵ 大数据是什么
什么是大数据?
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据,是指所涉及的数据太大,无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多,可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”,可以从两个维度来衡量,一是从时间序列中积累大量数据,二是对数据进行深度提炼。
其次,“多样化”可以是不同的数据格式,比如文字、图片、视频等。,可以是不同的数据类别,如人口数据、经济数据等。,也可以有不同的数据源,如互联网和传感器等。
第三,“动态”。数据是不断变化的,它可以随着时间迅速增加大量的数据,也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是,需要一个关键能力,就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据,但是需要很长时间的处理和分析,那就不叫大数据。从另一个角度来说,要实现这些数据的快速处理,肯定没有办法手工实现,所以需要借助机器来实现。
⑶ 大数据导论是学什么
大数据导论涉及广泛,它不仅关注数据的处理和分析,更注重算法效率与预测准确性。相较于传统统计学,大数据分析更加强调高效算法的应用,追求预测结果的高度精确性。
统计学则更多地侧重于研究方法是否符合统计学的基本性质,如正态分布、置信区间等。尽管应用统计学能够为大数据研究提供坚实的理论基础,但要更好地处理和分析大数据,掌握编程技能同样是不可或缺的。
编程技能在大数据处理中扮演着至关重要的角色。通过编程,可以实现数据清洗、处理、存储、分析和可视化等任务。编程语言如Python、R、SQL等,因其强大的数据处理能力,在大数据领域得到广泛应用。
大数据处理过程中,还需要掌握一些特定的算法和技术。例如,分布式计算框架如Hadoop、Spark等,可以帮助处理大规模数据集;机器学习算法能够从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式;数据挖掘技术则有助于从数据中提取知识和洞察。
因此,大数据导论涵盖了多个方面,包括理论知识、编程技能和实际应用技术。它帮助学习者理解大数据的本质,掌握处理大数据的方法和工具,从而在实际工作中更好地利用数据资源。
学习大数据导论,不仅能够提升理论水平,还能够培养解决实际问题的能力。在掌握相关知识和技术后,可以将大数据应用于各个领域,如金融、医疗、交通等,为决策提供有力支持。
总之,大数据导论是一门综合性的学科,它关注数据处理的效率和预测准确性,强调编程技能的重要性,并涵盖了多种算法和技术。通过学习大数据导论,可以为未来的数据科学职业生涯打下坚实的基础。
⑷ 什么是大数据
大数据,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。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能:
①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。
⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。
北大青鸟学生课堂实录
⑸ 什么是大数据
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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。