- 大数据专业学什么技术
- 大数据就业方向有哪些
- 近期孩子考入东北财经大学管理科学与工程学
- 能简单通俗的解释一下什么是大数据吗
- 有哪些学习大数据的途径
- 大数据的来源有几种
- 阿里有哪些硬核技术在世界上领先
- 大数据究竟是什么
- 大数据的含义和作用是什么
- 大家都在讲大数据，大数据是什么呢
大数据专业学什么技术
大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
大数据就业方向有哪些
这个概念太宽泛了。
结合目前公司的招聘职业岗位可以分为两类：
研发类
后台开发工程师
算法工程师
架构师
规划设计类
大数据产品经理
数据测试
数据分析
所以大数据可以延伸到很多职业岗位和很多行业。
近期孩子考入东北财经大学管理科学与工程学
谢谢你的建议
能简单通俗的解释一下什么是大数据吗
大数据，不仅仅是数据量大，同时在其他方面，也有一定的特点。
第一，大数据数据体量非常大，传统的单机存储系统，已经无法在存储这么大量的数据，此时需要用到分布式存储技术。
第二，大数据的数据种类非常多，数据的格式也会变得复杂，比如数据种类有视频、文档、图片、消息记录等等。
第三，大数据中潜藏着非常重要的价值，通过数据分析技术，对商业决策做出智能化以及数据化的支持。
大数据最主要的功能，就是为公司上层提供商业化决策支持，让公司能够结合历史数据，往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类：大数据计算和大数据存储。
大数据计算主要分为离线计算和实时计算，具体使用要看业务场景对于数据产出时延的要求
离线计算对于数据的产出会有一定的时延，具体时延可以是15分钟、小时或者天级别的。离线任务一般会对数据进行全局批计算，这一次运行完就运行完了，不会像实时计算那样，除非你自己停止实时任务，否则实时程序会一直运行。
实时计算数据是不断产生的，一般数据产出的延迟会很低，最多是秒级别的。比如我们的数据大屏、实时数据流的加工处理等，这些场景对于数据的产出的时延要求很低。
离线计算的话，一般对于数据的产出时延没有那么高的要求，只要数据最终产出即可，具体使用像现在很多公司离线业务报表。目前大多数公司离线计算引擎使用的是Hive或者Spark，实时计算引擎目前主要是Flink。
大数据存储需要数据分布式存储，单机不能够在存储这么多巨量数据
在传统的关系型数据库中，当一个表非常大时，会使用分库分表技术，将表分布式的存储在不同的机器上面。分库分表技术可以使用开源工具TDDL。
在非关系型NoSQL数据库中，一般最底层的文件存储系统可以选择HDFS。HDFS文件系统将文件按照块来进行存储，一个块的大小为128兆，同时每个块会存储三份，对数据进行容灾存储，即使其中一个块坏了，可以选择其他块进行数据恢复。
分布式数据库系统可以对数据表进行水平分割和垂直分割。比如HBase数据库，水平分割使用的是Region，垂直分割则是使用的列族。
分布式数据存储技术，需要不同机器一起协同工作，每台机器存储整体数据的一个子集。在未来大数据时代，肯定都会使用分布式数据存储，分布式数据库，会成为大数据系统的标配。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。
我会持续大数据、数据库方面的内容，如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会认真解答每一个问题。期待您的关注
有哪些学习大数据的途径
如果单纯的说大数据的话，我觉得是目前现阶段在最火的语言，薪资也是忒别高，但是学习起来的难度也忒别的大，听说这个必须要本科文凭，我去试听过几家培训机构，后中期的几乎完全懵逼，哎，蜀道之难，难于上青天，目前我的朋友已经培训结束，工资高的离谱，我起先还有点担心，不过在他的帮助下，我一直在看他学过的视频，老师叫尚硅谷的大海老师。这老师讲课太风趣啦，难怪会学的这么好。
大数据的来源有几种
1.越来越多的机器配备了持续测量和报告操作条件的设备。几年前，跟踪遥测发动机的运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在，汽车制造商已在其车辆中配备了监视器，以持续提供车辆机械系统的整体运行。一旦数据可用，公司将尽一切可能从中获利。这些机器传感数据属于大数据范围。
2.计算机生成的数据可能包含有关互联网和其他用户的行为和行为的有趣信息，提供对其愿望和需求的潜在有用的理解。
3.用户自己生成的数据/信息。人们通过电子邮件，短信，微博等生成的文本信息。
4.迄今为止最大的数据是音频，视频和符号数据。这些数据结构松散且数量庞大，因此难以提取有意义的结论和有用的信息。
大数据改变了公司在所有行业中的运作。 从了解市场到如何挖掘商业信息，大数据可以看到每一个变化。 致力于收集和分析大数据的行业已经形成，并对现有公司产生了深远的影响。 根据调查，10％的公司认为，在过去五年中，大数据彻底改变了他们的运营。 46％的公司认为大数据是决策过程中的重要支撑因素。
阿里有哪些硬核技术在世界上领先
实事求是地说，的互联网公司都是以业务见长，而不是靠技术打天下。但阿里一地在寻求突破，特别是近些年它在云计算、芯片、、量子计算等领域取得的成就反到被忽视了。
阿里成立之初，只一家做业务的公司，这也是由当时的国情决定的：国内技术水平相对落后，没有完善的知识产权保护，纯粹的技术类公司很难单靠某项技术存活下来。也因为如此，当时马云喊出了“让天下没有难做的生意”这样的口号。
最初的阿里基本都是贴近业务在发展，因为只有这样才能带来足够的现金流，养活自己的团队，也才有资格谈“技术”的问题。
当钱不再是问题，要钻研什么样的技术，那只是路线问题。
在这方面，阿里选择了由业务带动技术的路线，在国内最早培养了一批比较知名的DBA，后来又开始去推行IOE，从而在技术领域展现出一定的实力。
第一次技术挑战出现在2003年，马云力排众议搞出了淘宝，颠覆了人们购物的习惯，开启了新颖而又奇妙的购物体验；为了用户查找商品方便，又硬生生写出了完全契合自身业务的商品搜索引擎；为了解决交易双方的信任问题，又开发了支付宝，开创性地提供了信任担保服务。
但在这一时期，阿里只是从技术层面为业务提供支撑，并不是做技术研发。
直到2008年，第二次技术挑战的出现。阿里已经成为电商业的绝对霸主，业务的飞速发展带来的是海量的数据存储，数据挖掘，以及数据管理需求，数据成为阿里的生命线，当时也命悬一线。
最直接的问题就是数据库不够用了，数据的处理跟不上了，当时还没云存储、云计算这些概念，如果用传统的办法解决这个问题，阿里赚的钱都不够增加服务器的。
于是在2009年，王坚带领阿里云团队开始了云计算开发，他们给这套系统取了个名字叫“飞天”。当时时间紧、任务重，网友比喻其难度相当于在高速上给时速200公里的汽车换轮胎。
但是整整4年时间，阿里云团队没有取得任何突破。随之而来的是阿里的数据大限将至。最后的三个月，几乎全部阿里技术大神都加入了阿里云，终于在最后时刻，完美的云计算系统成功上线。
目前，阿里飞天云操作系统成为仍是唯一自研的操作系统，已经成为支撑整个阿里系生态的核心技术，也是与亚马逊、微软旗鼓相当的世界三大云计算服务商之一。
阿里云的成功也让阿里意识到，技术是更好的路，甚至可能是未来唯一的路。
于是在2017年，阿里成立了于是有了专门的科研机构——达摩院。立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究。
现在阿里正在向他们遇到的第三次技术挑战发起冲锋——芯片
2018年，阿里收购中天微，这家大陆唯一拥有独立CPU IP设计能力的公司，与代表阿里最高技术的达摩院合并，成立平头哥半导体公司，自研芯片。2019年就推出了堪称全球最高性能的AI推理芯片含光800，受到业内好评。
2018年，达摩院研发的量子电路模拟器“太章”，全球率先模拟81比特40层作为基准的谷歌随机量子电路。
近些年在云计算、人工智能、芯片、物联网、自动驾驶、、量子计算等领域都形成了自己的核心技术。而这些都称得上是世界范围内的硬核的技术。
（图片来自网络）
大数据究竟是什么
就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的假设。
比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。
每天产生的内容
假设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：
文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB
图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB
为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。
所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。
如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。
另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。
需要分布式数据存储，比如Hadoop的HDFS。
数据的流动
上述1000万个答案，会有1亿的人阅读。提供服务的系统成百上千。这些数据需要在网上各个系统间来回传播。需要消息系统比如Kafka。
在线用户量
同时在线的用户量在高峰时可能达到几千万。如此高的访问量需要数前台服务器同时提供一致的服务。为了给用户提供秒级的服务体现，需要加缓存系统比如redis。
机器学习，智能推荐
所有的内容包括图片都会还用来机器学习的分析，从而得到每个用户的喜好，给用户推荐合适的内容和广告。还有如此大量的数据，必须实时的分析，审核，审核通过才能发布，人工审核肯定做不到，必须利用机器来智能分析，需要模式识别，机器学习，深度学习。实时计算需要Spark，Flink等流式计算技术。
服务器的管理
几千台服务器，协同工作。网络和硬件会经常出问题。这么多的资源能够得到有效利用需要利用云计算技术，K8S等容器管理工具。还需要分布式系统的可靠性和容灾技术。
本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确的演示抽象的原理。欢迎关注。
关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试，探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualize it的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化一些抽象的原理。
大数据的含义和作用是什么
大数据的几层含义：
1、 指代巨大的数据集，是一种信息资产。
百科上解释为：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。
可以简单理解为：'大数据'是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
2、 指大数据技术体系，是一种新技术。
技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。大数据有从采集、处理、存储到形成结果的整个过程，每一个环节侧重的技术会有不同。大数据技术简单来说就是让各种巨大的数据集产生各种“价值”的一种技术方法，比如经常说到的Hadoop体系、Spark生态、分布式储存、分布式运算、实时计算等。
3、 指大数据的实践和应用，实践和应用是大数据的最终价值体现。
当前大数据技术体系已经趋于成熟，应用落地将是又一个重点被关注的层面，就像这次在防控中大数据技术的应用一样。
什么是大数据？怎么理解大数据？有哪些作用和应用场景？
大家都在讲大数据，大数据是什么呢
很高兴能够看到和回答这个问题！
如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！
大数据？
半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了 "大数据 "的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发展的所有领域。
在大数据时代，生活是乐观的。你对客观世界的认识又提高了。你的决定不再依赖于主观判断。甚至在你的日常生活中，你的一个消费行为和你的一个咨询协议都融入了一个巨大的数字网络。移动互联网的浪潮正在成为一种威胁。庞大的数据包围着我们。甚至世界经济的模式也发生了巨大的变化!
数据来源的广泛多样性决定了基本数据形式的多样性。任何形式的数据都是有用的。目前各种推荐系统都在使用，如 "taobo"、"青春音乐剧"、"笔记本电脑 "等。
大数据的特点？
大数据来的非常快，主要是通过互联网。每个人的生活都离不开互联网。另外，这些数据需要及时处理，因为历史层面的数据存储成本是一个相当大的资本损失。它只能存储最近几天或几个月的平台数据，并且可以额外删除。要及时处理，否则成本太高。因此，大数据需要高速处理，大量服务器资源用于数据处理和计算，许多平台需要实时分析。不断出现的数据表明，谁跑得最快，谁就占了上风。
更多的数据在数量上，信息资源的快速增长和多样化。需要新的方法使他们能够做出更合理的决策，更深入地理解和优化这个过程。大数据是 "未来的新石油"。
过去，数据处理仅限于计算机，但现在计算机的生产力提高了，我们仍然陷在计算机绘画的圈子里。其实，理性的数学家都明白，抽样的智慧是非常重要的，真正的问题可能比数学书上的婴儿平均身高要复杂得多。否则，你可能会丢失很多关键信息!
大数据发展前景？
电力是第一个利用大数据进行精准营销的行业。工业可以加快生产和物流管理，帮助更好的社会提高生产。随着电子贸易的日益集中，越来越多的海洋环保数据。在未来的电子贸易中，大量的数据似乎占据了主导地位，包括趋势预测、消费趋势、区域消费特征、消费习惯、消费行为、消费热点和影响消费的重要因素。
大数据在金融行业的应用非常广泛，主要是在商业领域。目前，很多股票交易都是利用大数据算法进行的。这些算法可以越来越多地考虑到社交媒体和新闻网站，并在接下来的几秒钟内决定购买或出售。
基因技术是解决人类未来问题的重要武器。科学家可以利用不同的数据处理方法来加速其基因和其他动物的遗传过程，并可能成为人类对抗未来疾病的重要工具之一。科学技术不仅可以提高农作物的产量，还可以利用基因技术开发人体器官，消灭细菌等。
总结：
说了这么多，我想您应该已经明白了，数据引领我们走向数据智能化时代，我们已经离不开大数据了！大数据正深深地影响着我们的生活，是正因为如此，我们有必要认真了解什么是大数据，了解大数据的特点和未来发展趋势，让大数据更好地为我们的生活和工作服务！
以上便是我的一些见解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！
码字不易，感觉写的还行的话，还请点个赞哦！
