大数据时代是什么意思
大数据时代指的是现代计算机和网络技术大量涌入大量数据的时代。在这个时代,数据以指数级别增长,使得人们的传感器、移动设备、应用程序等多种技术,以及互联网平台和社交媒体成为了数据获取和交换重要场所。
随着互联网普及以及人工智能、物联网、云计算等技术的快速发展,人们现在能够产生和存储更多类型和规模的数据,这些数据包含了更多的信息和价值,并通过数据分析和挖掘带来了前所未有的商业和服务机会。
大数据时代的出现,标志着数据时代已经来临。新技术和技术方案在各行业蓬勃发展,大数据分析已成为创新和增长的关键因素。从商业到医疗,从政府到全球环境,数据分析正在成为各行业推动创新和变革的重要手段,是未来的发展趋势。
主要特征包括高速性、多样性、高规模度、精准性等,并给企业、组织和政府带来了很多新的商业模式、创新方案、社会问题的解决方案等。需要更多的技术和工具来处理这些数据,需要更多的人才去运用这些技术和工具进行数据的分析和使用。
大数据属于什么类专业
大数据涉及多种不同的领域和学科,主要包括计算机科学、数学、统计学、电子工程、通信技术、管理学等。因此可以说大数据属于“跨学科”或“交叉学科”的类别。在实际应用中,大数据技术需要专业人才配合实现,例如数据分析、数据科学、数据库管理等岗位。同时,大数据技术也需要行业背景的专业人才,例如金融、医疗、零售等领域的专业人才,才能更好地理解数据和业务,并应用大数据技术做出更准确的决策。综合来看,大数据是一个较为综合和交叉的领域,需要不同学科的专业人才协作完成。
基础课程: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。
必修课: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。
选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
另外学习大数据必须要学习大数据中心常识,大数据技术体系很复杂,与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以,Hadoop生态体系;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
从事大数据工作,免不了要分析数据。如果从事数据剖析师,就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力,了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师,就需要能够熟练运用各类算法,对数学的要求是很高的。
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