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大數(shù)據(jù)技術(shù)是什么，大數(shù)據(jù)是啥

來(lái)源：整理 時(shí)間：2024-11-29 18:28:54 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，大數(shù)據(jù)是啥

大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的五大特征：1、大量；2、高速；3、多樣；4、低價(jià)值密度；5、真實(shí)性。

大數(shù)據(jù)是啥

2，大數(shù)據(jù)是是什么

讓科多大數(shù)據(jù)告訴你吧，大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話它或?qū)λ３志次分模谝栽朴?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)是是什么

3，大數(shù)據(jù)具體是什么

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

大數(shù)據(jù)具體是什么

4，大數(shù)據(jù)好學(xué)嗎

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)無(wú)疑是一個(gè)處于風(fēng)口的行業(yè)，人才的短缺是當(dāng)前很多企業(yè)面臨巨大的困難。也有很多人正在觀望大數(shù)據(jù)這一市場(chǎng)，各行各業(yè)想要轉(zhuǎn)行的、想要提升的都非常多，這不是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)好學(xué)，更大的原因是傳統(tǒng)技術(shù)過(guò)于成熟，市場(chǎng)已經(jīng)過(guò)飽和了，所以說(shuō)現(xiàn)在的Java、ios之類的行業(yè)就算有幾年的工作經(jīng)驗(yàn)，但是薪資卻還是沒(méi)有起色。大數(shù)據(jù)作為一個(gè)新技術(shù)，專業(yè)人才稀少，市場(chǎng)的需求，導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)人才就業(yè)前景很好，薪資也非?？捎^。要怎么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)呢？西線學(xué)院為你解答。 一、首先要抱著學(xué)習(xí)的心態(tài)； 什么事學(xué)習(xí)的心態(tài)呢？不要想著自己學(xué)不會(huì)、很難學(xué)、學(xué)不懂這些，任何事情，只要你付出努力就會(huì)收獲回報(bào)，所以說(shuō)要有一顆良好的學(xué)習(xí)心態(tài)。 二、你要知道什么事大數(shù)據(jù)技術(shù)； 簡(jiǎn)而言之，從大數(shù)據(jù)中提取大價(jià)值的挖掘技術(shù)。專業(yè)的說(shuō)，就是根據(jù)特定目標(biāo)，從數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)篩選，算法分析與預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數(shù)據(jù)級(jí)別通常在PB以上，復(fù)雜程度前所未有。
我覺(jué)得云計(jì)算挺不錯(cuò)的隨著云計(jì)算的逐漸落地應(yīng)用，云計(jì)算領(lǐng)域的就業(yè)前景還是非常廣闊的，而且由于云計(jì)算領(lǐng)域?qū)τ谌瞬蓬愋偷男枨笠脖容^多元化，既需要研發(fā)型人才，也需要高端應(yīng)用型人才和技能型人才，從這個(gè)角度來(lái)看，當(dāng)前不論是研究生還是本科生，甚至是專科生，學(xué)習(xí)云計(jì)算都會(huì)有較好的就業(yè)前景。
大數(shù)據(jù)還是可以的，不太難學(xué)。在濟(jì)南華育就可以學(xué)習(xí)，建議去瞧瞧。
還是可以 這個(gè)專業(yè)有很好的發(fā)展 新華學(xué)校有這樣的專業(yè)
中軟國(guó)際都是零基礎(chǔ)教學(xué)的，四個(gè)月時(shí)間就可以直接上崗，就業(yè)率很高的

5，大數(shù)據(jù)是指各行各業(yè)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)這些數(shù)據(jù)應(yīng)具

大數(shù)據(jù)指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)[1] 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》[2] 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）、Veracity（真實(shí)性）。 大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話它或?qū)λ３志次分模谝栽朴?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類創(chuàng)造更多的價(jià)值。其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，我著手從三個(gè)層面來(lái)展開(kāi)：第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過(guò)程。第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來(lái)描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。
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6，大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)

1、數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2、數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4、數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。5、統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)7、模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。
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