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1，簡述什么是大數據

數據"是一個體量特別大,數據類別特別大的數據集,并且這樣的數據集無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

簡述什么是大數據

2，大數據是什么 意思

你好，大數據是指巨量的數據，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。當下，大數據技術作為新興技術被許多互聯網大廠所需，以華為為例。1、華為云推出大數據稽核方案解決偷逃費很多朋友可能發現,部分省界收費站變少而ETC通道在增加,高速公路的出行體驗比以前更加順暢。然而,在公眾體驗節省費用、便捷通行等利好的同時,高速公路的管理運營單位卻飽受新情況的困擾。部分車主偷逃費方式多樣化,包括換卡逃費、車頭掛車分離逃費、倒換電子標簽、ETC車道跟車逃費等。同時偷逃費行為向專業化、團伙化演變,給高速運營單位帶來大量經濟損失和嚴峻挑戰。目前收費卡口仍主要使用傳統稽核方法。傳統方式通常基于初步的車輛行駛異常信息作篩查依據,如頻繁進出站等,卻難以發現大量逃費,存在的主要問題是:大數據分析應用較少,缺乏數據深度分析基本以收費數據為主,視頻/圖片等輔助證據不足依賴大量人工進行稽核,效率低下針對傳統稽核方法的不足之處,華為云正式推出高速公路大數據稽核解決方案。該方案基于華為云業界領先的云數字平臺,結合華為在高速公路行業的深厚積淀,利用大數據、人工智能、云計算等技術,實現了海量通行記錄數據的偷逃費自動分析,并結合門架攝像頭抓拍的圖像記錄實現偷逃費車輛的精準識別,保障高速業主收益。華為云大數據稽核解決方案包括三大平臺:AI邊緣稽核平臺,基于華為自研鯤鵬920和升騰310芯片+智能邊緣平臺IEF Edge架構,實現30+車輛特征和上萬種車型的識別、稽核場景的實時處理,車輛通行照片的存儲;大數據稽核平臺,主要包括基礎設施層、平臺層、使能層、應用層:基礎設施層:提供計算、存儲、網絡等基礎資源平臺層:提供智能數據湖平臺DAYU、AI開發平臺ModelArts、邊緣管理平臺IEF、數據庫及中間件等通用平臺及組件使能層:提供車輛識別算法、以圖搜圖、路徑還原等基礎能力應用層:包括稽核系統、客服系統等其他公共服務類系統,其中稽核系統主要實現偷逃費模型、通行記錄分析、證據鏈管理、信用管理、黑白名單管理等稽核相關功能車輛特征訓練開發平臺,實現新的車型識別和車輛特征識別能力的持續提升,車輛異常通行照片的持久存儲;其中ModelArts是一站式AI訓練開發平臺,提供車型和車輛特征的海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式訓練、車輛識別模型自動化生成、云邊按需部署模型等能力。2、華為大數據工程師華為云致力于為客戶提供高度可信的業務運行環境,易獲取、按需使用、彈性擴展的云安全服務,幫助客戶保護云上的應用系統和重要數據,華為云已獲得了CSA STAR、ISO安全體系等20多個安全合規認證,并在2018年就高分通過了等保四級測評。目前，包括騰訊、阿里等互聯網頭部企業在內的大廠，均在積極使用大數據、云計算等技術為產品賦能。例如最早使用大數據技術實現音樂推薦個性化的網易云音樂、在電商平臺普遍使用的商品推薦功能等等，均是基于大數據技術運用的代表。以華為為例，華為給1-3年經驗的大數據開發工程師開到了高達4萬的月薪，在其他大廠的招聘中30k-60k的大數據開發工程師，也只要1-3年工作經驗，可以說大數據、云計算仍是當下的紅利崗位。希望我的回答對你有所幫助！

大數據是什么意思

3，什么是大數據懂的能用大數據舉個例子

使用科技手段收集大量信息，對其加以分析。舉個例子，在某個商場個安裝攝像頭，對錄像中顧客行為進行分析得出某個種產品不好賣但看的人多原因改進，這就是大數據應用了

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什么是大數據懂的能用大數據舉個例子

4，大數據有什么作用

農業大數據可以提高農民的產量，同時也能給農民帶來巨大的經濟效益。作用很大的，提到農業大數據，那必須得給你介紹孟山都，這個公司一直在這方面做的很好。

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。借助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特征的客戶進行針對性營銷，甚至能從“將一個產品推薦給一些合適的客戶”到“將一些合適的產品推薦給一個客戶”，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。億美軟通推出數據云服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。

5，什么是大數據

簡單說，大數據一般指數據多（一般多到人類要很費勁很費勁才能用計算機過一遍），而且常常不僅多，其中還大部分都沒什么價值……大數據技術就是從這些大部分都沒用的數據里找出有用的東西的技術。現在的發展，可能技術層面上談不上有什么巨大的，算法似乎還是那些算法，只是應用層面上比較熱乎，所以大家經常都愿意來談一談。一個詞變熱乎，經常并不是因為技術突破，而是因為觀念突破，是其中蘊含的商業價值受到了產業界廣泛的接受、認可和重視。大數據面臨的主要問題（和挑戰）是規模大到一定程度之后，“小數據”時可以輕松處理的問題常常會一下子變得寸步難行，于是各種工程上的決策往往都必須精打細算。以前“小數據”常常只關心算法的數量級就行，而大數據開始必須關心算法的時間常數（因為半年和一年常常有本質區別）、通訊復雜度（因為網絡和硬盤經常太慢了）、以及是否能有效并行（因為添加機器數量常常是最容易的事情）。于是凡是常數太大的，通訊復雜度太大的，或者不能有效并行的算法，想要用在大數據上，常常必須重新設計。目前國內有不錯的大數據工具，比如，大數據魔鏡，一款很實用的大數據可視化分析工具。

6，大數據專業怎么樣

大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平臺開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。判斷一個行業是否好就業，首先會考慮找工作的難易度，如果市場需求量大，但是該行業人才又較為稀少，那么這個行業的就業率就會很高。大數據恰恰屬于這一類行業。近年來，信息化當道、國家大力發展數據產業，使得越來越多的企業開始重視數據帶來的收益，數據再也不是一串串冷冰冰的數字，而是變成了企業高管手中的香餑餑，這就必然會加大了市場對數據行業專業人才的需求；但國內真正開設了系統性的數據方面教導的學院卻是寥寥無幾，這樣的供需不平衡就會導致數據行業產生一個較大的人才缺口，為后續的數據人才的就業提供了便捷。按照職業的發展方向可以分為：1、大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據算法師等；

7，大數據是什么

大數據只是一個空洞的商業術語，就跟所謂的商業智能一樣空洞無物。當然，這并不是說大數據沒有意義，只是對于不同的人有不同的含義。A.對于投資人和創業者而言，大數據是個熱門的融資標簽。就和前幾年流行的 SoLoMo，這幾年火爆的 P2P 一樣，大數據是資本泡沫的催化劑。如今任何一家（移動）互聯網公司都忙著把自己標榜為大數據公司，或者干脆說自己是一家數據公司。遺憾的是，大多數中國的互聯網公司都是流量驅動的企業。與其說這些公司是大數據公司，不如說它們是數據采集公司。是的，每一家互聯網公司都是數據公司，因為數據（Data）是比信息（Information）要狹隘得多的詞匯。換句話說，任何一家 IT 行業的公司天然地都是數據公司。但是非 IT 公司同樣可以是數據公司，例如房地產企業和汽車銷售公司——畢竟他們優質低價地將顧客的信息轉賣給任何感興趣的個人或實體。遺憾的是，中國并沒有幾家 Pure-Play 的數據公司，因此中國不太可能出現 Palantir 這樣偉大的企業。我不幸見過一兩家國產獨角獸企業的技術/數據負責人，他們似乎并不了解這家 CIA 投資的創業公司，但這并不妨礙他們把自己的公司定位為世界級的大數據公司。我可以臆測，國內這些獨角獸企業的道德底線遠遠低于（為美帝情報機構服務的） Palantir，只是它們還沒有足夠的人才和技術來充分挖掘數據中的有效信息。對于大多數互聯網公司或者工程師而言，大數據實際上只有一個意思，就是把一堆亂七八糟的數據扔到 HDFS 上面然后進行計算。計算的工具有很多，最常見的是 Map-Reduce，但是技術一直在演進，現在還流行 Impala、Spark、Presto 什么的。對于這些搞大數據的工程師而言，這是一個非常好的事情，因為要把這么多異構的數據和系統跑起來，需要很多人寫很多代碼，還需要有人來做運維。這么一個部門總得需要幾十臺機器否則還不如單機計算能力強，工程師也得有十來人。然后可能還需要數據分析師，否則這部門跟擺設也沒什么區別。如果系統做得不錯數據量也有了，總得配個數據科學家搞點數據挖掘或者機器學習什么的吧。所以大數據這件事情可以解決很多就業問題，畢竟很多上了規模的互聯網公司都想搞大數據。但是對于消費者或者互聯網所謂的“用戶”來說，大數據卻是另外一個意思。大數據的意思就是盡可能地搜集跟終端消費者相關的隱私，然后進行營銷。從理論上說，大數據公司通過搜集用戶行為，可以更好地了解消費者的需求，增強用戶體驗。但是在實踐上，這些所謂的智能推薦還停留在很初級的階段，因此會有人在淘寶上搜索棺材結果在微博上不停地看到跟喪葬相關的廣告。對于微博這樣的公司，還意味著它會傾向于通過直接或者間接地暴露你的隱私來獲得商業利益。據說，評價一家國內公司的大數據能力是跟被查水表的頻繁程度正相關的。就目前而言，大數據對于終端消費者更多的是“被實名”。舉一個例子，如果你在 Android 手機上使用 Facebook 賬號訪問某個 App，那么對不起，你在這個手機上的所有行為都有可能被 Facebook 關聯到你真實的身份上。在這種能力上，國內的三巨頭排序大概是 T > A >> B。所以最后這家公司的 App 特別流氓甚至超越了數字公司，如果你想幫幫這家公司就多用用他家的地圖或者訂點外賣。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

8，大數據專業主要學什么

大數據技術專業屬于交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。以中國人民大學為例：基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。選修課：數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

1、Java基礎JAVA開發簡介基本語法、運算符流程控制語句數組函數面向對象常用類庫異常 io系統集合泛型線程網絡編程階段測試2、JavaWebhtml+css; html5+css3; javascript; jquery; 數據庫; JDBC; WEB服務器、開發工具-MyEclipse; HTTP協議; (數據庫連接池)數據源; JavaWeb開發之Servlet、Servlet3.0; 請求與響應; JSP; MVC; 會話管理; 過濾和監聽; 異步請求; 階段測試3、JavaEE高級+Linux課程+分布式計算JavaWebJspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分庫分表、讀寫分離、JAVA搜索引擎、Redis、消息隊列、分布式計算框架、項目實戰4、離線數據分析平臺Hadoop初識Hadoop以及Hadoop生態系統、;Hadoop分布式文件系統HDFS、Hadoop的設計目標;分布式計算框架MapReduce;MapReduce應用程序的開發;數據倉庫Hive的安裝和使用、分桶作用、創建點擊流數據數據倉庫、點擊流數據分析(HiveSql)5、實時數據分析平臺Stormpython介紹、安裝、基本操作、基本語法、數據結構、內建函數、異常、模塊;Storm介紹、Storm應用場景及行業案例、Storm特點、Storm編程模型部署;Storm集群搭建、配置集群、通信機制;消息隊列Kafka、使用Flume收集數據到Kafka、Mahout的離線計算數據、Kafka基礎與常用API6、Scala語言與SparkScala;SparkStreaming、 SparkGraphX、Spark內核解析、Spark優化解析;Spark-Mllib機器學習、回歸算法、決策樹、推薦系統、分類算法等;升級Hive執行引擎為Spark、使用Spark Sql完成點擊流日志業務需求、打通Spark數據收集、存儲、計算、展示流程。

首先是基礎階段。這一階段包括：關系型數據庫原理、LINUX操作系統原理及應用。在掌握了這些基礎知識后，會安排這些基礎課程的進階課程，即：數據結構與算法、MYSQL數據庫應用及開發、SHELL腳本編程。在掌握了這些內容之后，大數據基礎學習階段才算是完成了。接下來是大數據專業學習的第二階段：大數據理論及核心技術。第二階段也被分為了基礎和進階兩部分，先理解基礎知識，再進一步對知識內容做深入的了解和實踐。基礎部分包括：布式存儲技術原理與應用、分布式計算技術、HADOOP集群搭建、運維；進階內容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源碼分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP項目實戰。完成了這部分內容的學習，學員們就已經掌握了大數據專業大部分的知識，并具有了一定的項目經驗。但為了學員們在大數據專業有更好的發展，所學知識能更廣泛地應用到大數據相關的各個崗位，有個更長遠的發展前景。第三階段叫做數據分析挖掘及海量數據高級處理技術。基礎部分有：PYTHON語言、機器學習算法、FLUME+KAFKA；進階部分有：機器學習算法庫應用、實時分析計算框架、SPARK技術、PYTHON高級語言應用、分布式爬蟲與反爬蟲技術、實時分析項目實戰、機器學習算法項目實戰。以上便是大數據的主要學習內容。相信在掌握了以上大數據專業知識后，中公優就業的學員們一定能夠在將來的工作中得心應手，完成自己的職業理想。