數(shù)據(jù)與信息的區(qū)別(現(xiàn)在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)還有出路嗎)

隨著社會(huì)的進(jìn)步和信息通信技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用在各行業(yè)、各領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用也意味著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量越來(lái)越大，因而，近年來(lái)全球數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。在大數(shù)據(jù)行業(yè)的快速增長(zhǎng)過(guò)程中，中美兩國(guó)以先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)占據(jù)行業(yè)重要地位。未來(lái)大數(shù)據(jù)行業(yè)在經(jīng)歷爆發(fā)式增長(zhǎng)后，增速將逐漸放緩。

全球大數(shù)據(jù)行業(yè)正處在高速增長(zhǎng)階段，不論是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模還是整個(gè)行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模都在迅速成長(zhǎng)，行業(yè)發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量爆發(fā)式增長(zhǎng)

近兩年來(lái)，大數(shù)據(jù)發(fā)展浪潮席卷全球。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，2013年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量為4.3ZB(相當(dāng)于47.24億個(gè)1TB容量的移動(dòng)硬盤)，2014年和2015年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量分別為6.6ZB和8.6ZB。

近幾年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達(dá)到了87.21%的增長(zhǎng)率。2016年和2017年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量達(dá)到33.0ZB，2019年全球大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量達(dá)到41ZB。

2019年全球大數(shù)據(jù)整體市場(chǎng)規(guī)模達(dá)500億美元

從市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，根據(jù)Wikibon發(fā)布的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)報(bào)告數(shù)據(jù)顯示。2014年以來(lái)，全球大數(shù)據(jù)硬件、軟件和服務(wù)整體市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)步提升。2019年全球大數(shù)據(jù)硬件、軟件和服務(wù)整體市場(chǎng)規(guī)模達(dá)500億美元。

中美兩國(guó)在大數(shù)據(jù)儲(chǔ)量方面占據(jù)重要地位

根據(jù)IDC最新發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，中國(guó)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量約占全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的23%，美國(guó)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為30%，APJxC(日本和亞太)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為18%，全球其他地區(qū)數(shù)據(jù)產(chǎn)生量占比約為8%。

大數(shù)據(jù)企業(yè)是資本追逐的熱點(diǎn)

2019年，很多處于成長(zhǎng)階段的大數(shù)據(jù)初創(chuàng)企業(yè)拿到了不少的可觀融資，其中包括：Databricks(4億美元F輪)，Celonis(2.9億美元C輪)，Peernova(7400萬(wàn)美元戰(zhàn)略融資)，Orbital Insight(5000萬(wàn)美元D輪)等。

2025年大數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)920億美元

雖然全球經(jīng)濟(jì)預(yù)期下行，但不論是企業(yè)還是政府對(duì)大數(shù)據(jù)的需求依然旺盛。據(jù)Wikibon預(yù)計(jì)，2020至2025年，大數(shù)據(jù)增長(zhǎng)率將出現(xiàn)較小幅度的放緩，維持在10%-15%之間，據(jù)此推測(cè)，2025年全球大數(shù)據(jù)硬件、軟件和服務(wù)整體市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到920億美元。

—— 以上數(shù)據(jù)及分析均來(lái)自于前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)行業(yè)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展前景預(yù)測(cè)與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

在過(guò)去幾年中，對(duì)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求一直在快速增長(zhǎng)。Python是用于數(shù)據(jù)分析最流行的語(yǔ)言，如果你想在數(shù)據(jù)字段中，您將工作可能需要學(xué)習(xí)Python(盡管R可以是一個(gè)偉大的選擇。

像任何編程語(yǔ)言一樣，Python需要花費(fèi)一些時(shí)間來(lái)掌握。但是，如果您有動(dòng)力并愿意學(xué)習(xí)一種新技能，那么就有很大的機(jī)會(huì)來(lái)滿足就業(yè)市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域充滿了需要Python編程能力的工作。在2017年，IBM估計(jì)到2020年對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員的需求將增長(zhǎng)28%。

了解Python是在包括工程，醫(yī)學(xué)研究，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，汽車等行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)和其他編程工作中的一項(xiàng)關(guān)鍵技能。盡管學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)似乎很漫長(zhǎng)，但您可能會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)，進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的Python的入門門檻實(shí)際上很低，尤其是與高回報(bào)相比。

為什么Python需求如此之高?

Python社區(qū)內(nèi)部有個(gè)玩笑，說(shuō)Python是所有功能的第二好語(yǔ)言。當(dāng)然，最好的辦法是主觀的，但是Python非常靈活。這是最常見(jiàn)的- 數(shù)據(jù)的科學(xué)使用的語(yǔ)言(R是緊隨其后)，并且它也經(jīng)常在其他一些行業(yè)的使用。

其廣泛普及的原因之一是它是處理數(shù)據(jù)時(shí)更易于學(xué)習(xí)和使用的語(yǔ)言之一。而且，幸運(yùn)的是，對(duì)于雇主和數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，不需要多年的學(xué)習(xí)時(shí)間即可掌握。

學(xué)習(xí)Python需要多長(zhǎng)時(shí)間?

只要有適當(dāng)?shù)臅r(shí)間和奉獻(xiàn)精神，您就可以在短短幾個(gè)月內(nèi)學(xué)習(xí)Python !

就像任何技能，你如何快速學(xué)習(xí)Python 是最終取決于你有多少時(shí)間和精力投入。雖然每個(gè)人都學(xué)會(huì)以自己的節(jié)奏。

大號(hào)等我們一起來(lái)看看一些是進(jìn)入學(xué)習(xí)Python的，包括我們的事情原因，研究這種語(yǔ)言，為充分利用您的時(shí)間花費(fèi)的技巧學(xué)習(xí)ING。

學(xué)習(xí)Python的三個(gè)原因如下：

1.自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)

Python是一種通用的編程語(yǔ)言，這意味著每個(gè)人都有其中的某些東西。一旦你學(xué)習(xí)Python ，你就可以與大量數(shù)據(jù)集的工作很容易，如果那是你的事。如果需要，您將能夠從Web上抓取數(shù)據(jù)并訪問(wèn)API。如果您定期使用電子表格軟件，則可以使用它來(lái)增強(qiáng)Excel中的工作。您將能夠自動(dòng)執(zhí)行各種任務(wù)。

獨(dú)自學(xué)習(xí)自動(dòng)化任務(wù)的能力非常強(qiáng)大，因?yàn)槟臅r(shí)間很寶貴!機(jī)器人從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送您的電子郵件，并獲取數(shù)據(jù)。

您更有可能開(kāi)始為您所工作的人員和公司尋找創(chuàng)造性的解決方案。當(dāng)您學(xué)習(xí)Python時(shí)，您實(shí)際上是在學(xué)習(xí)一種基于識(shí)別和預(yù)測(cè)模式的新語(yǔ)言-當(dāng)您找到模式時(shí)，您將能夠以對(duì)您的專業(yè)，行業(yè)和行業(yè)產(chǎn)生重大影響的方式交流這些發(fā)現(xiàn)。

2、你可以打動(dòng)你的老板

學(xué)習(xí)Python也是在工作中留下深刻印象的好方法(或獲得您一直渴望的升職)。

對(duì)于那些無(wú)法編寫代碼的人來(lái)說(shuō)，編程能力有時(shí)似乎是一種超能力。編程使您能夠利用自己的知識(shí)并增加輸出。有了它，您可以在相同的時(shí)間內(nèi)完成十倍的工作。

正如上面提到的，當(dāng)你學(xué)習(xí)Python，你就能夠迅速地收集數(shù)據(jù)，并“翻譯”本身的數(shù)字現(xiàn)實(shí)世界的解決方案。

例如，在商業(yè)環(huán)境中，你可以通過(guò)做這樣的事情增值網(wǎng)頁(yè)抓取，發(fā)送國(guó)際的郵件自動(dòng)，甚至分析供應(yīng)鏈的生產(chǎn)找到錯(cuò)失機(jī)會(huì)的成本節(jié)約和/或質(zhì)量控制。

如果您的老板提到了解數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫助您朝著職業(yè)目標(biāo)邁進(jìn)，那么可以幫助您在線學(xué)習(xí)Python的自定進(jìn)度課程可能是平衡職業(yè)和個(gè)人發(fā)展的理想方法。

3、創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)

如果你尋找一個(gè)全新的職業(yè)生涯或許不會(huì)滿足的感覺(jué)在你目前的工作位置，你來(lái)對(duì)地方了。

對(duì)Python程序員的需求從未如此高，尤其是在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)有益的領(lǐng)域，它的報(bào)酬非常高。典型的入門級(jí)數(shù)據(jù)分析師的薪水約為65,432美元， 數(shù)據(jù)專家的薪水每年可高達(dá)10萬(wàn)美元以上。

這些機(jī)會(huì)有時(shí)可以遠(yuǎn)程獲得，因此您可以在中國(guó)公司的任何地方工作，而不必局限于中國(guó)。數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)相對(duì)較新的領(lǐng)域，隨之而來(lái)的是現(xiàn)代雇傭?qū)嵺`。強(qiáng)調(diào)了解您的技術(shù)并能夠取得成果的速度正在放緩，開(kāi)始變得比對(duì)4年制學(xué)位和走廊上的辦公室的需求更為重要。

我們已經(jīng)看到許多校友在完成數(shù)據(jù)科學(xué)道路后找到了有意義的職業(yè)(無(wú)論是在辦公室還是在遠(yuǎn)程)。實(shí)際上，我們的課程旨在幫助您精疲力盡地找到工作。您將擁有處理現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)，以及充滿完成數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的投資組合。

對(duì)于許多人力資源辦公室評(píng)估您的簡(jiǎn)歷，這可能比學(xué)位要重要得多。

學(xué)習(xí)Python的技巧

如果你是在自己的學(xué)習(xí)的Python，肌酐已經(jīng)時(shí)間管理習(xí)慣將是非常有益的-特別是如果你想學(xué)習(xí)Python宜早不宜遲。雖然5個(gè)小時(shí)似乎很適合您本來(lái)很忙的 每周計(jì)劃，但對(duì)于那些從事全職工作或有完整的學(xué)習(xí)承諾的人來(lái)說(shuō)，這是非常可實(shí)現(xiàn)的。

您可以通過(guò)以下幾種方式找到業(yè)余時(shí)間：

1、提前30分鐘設(shè)置鬧鐘

您每天可以撥出時(shí)間學(xué)習(xí)Python 的最佳時(shí)間是早晨。

從生物學(xué)上講，您最好，最有生產(chǎn)力的時(shí)間是每天的前兩個(gè)小時(shí)左右。您不想犧牲任何睡眠，但是您可能想早點(diǎn)睡覺(jué)，這樣您就可以參加培訓(xùn)，全職的學(xué)習(xí)這個(gè)課程。

當(dāng)然，這是一個(gè)承諾。但是，如果您在前一天晚上放下衣服，準(zhǔn)備好喝杯咖啡，并且已經(jīng)知道要處理Python的哪些方面，那么會(huì)容易一些。大數(shù)據(jù)分析為什么要學(xué)習(xí)Pythonaaa-cg.com.cn/data/2328.html告訴自己，只有花30分鐘時(shí)間學(xué)習(xí)Python并養(yǎng)成習(xí)慣，您才能看電話或電子郵件!

他火候和保存在你的職業(yè)生涯的進(jìn)步將是值得額外的努力。另外一項(xiàng)好處是，當(dāng)您的一天取得良好的開(kāi)端時(shí)，您會(huì)感到特別健康。

您甚至可能會(huì)讓自己感到驚訝-許多人認(rèn)為他們只是“不是早起的人”，他們每天晚上睡足后才發(fā)現(xiàn)，改變工作時(shí)間并養(yǎng)成一些健康的習(xí)慣就可以了。

這感覺(jué)很酷說(shuō)， “ 我徹夜未眠編碼。”

但是在很多時(shí)候，我們高估了我們的生產(chǎn)力- 當(dāng)您感到疲倦時(shí)，您做不到的工作或保留的信息也不多。當(dāng)您以嶄新的眼光看待數(shù)字時(shí)，您可以更好地吸收所學(xué)內(nèi)容!

2、利用安靜的星期六早上

我們已經(jīng)看到，每天練習(xí)是學(xué)習(xí)Python 的最佳方法。對(duì)于掌握數(shù)據(jù)科學(xué)原理的學(xué)生，最快的時(shí)間是周末。

盡可能保持一致很重要，但有時(shí)生活會(huì)受到阻礙。那就是周末。如果您每天的上午5點(diǎn)至下午6點(diǎn)完全被預(yù)訂，則可以在周末加班，保持自己的正常行駛。

此外，這是在專門用于學(xué)習(xí)python的空間中找到不間斷時(shí)間的好方法。將它與有意義的東西聯(lián)系起來(lái)- Python學(xué)習(xí)時(shí)光值得期待!

要記住的一件事： 每天學(xué)習(xí)兩個(gè)小時(shí)要比周末一天學(xué)習(xí)10個(gè)小時(shí)好得多。如果您在一周內(nèi)還有其他承諾，那么與每天只看一次Python材料相比，即使每天早上1 0分鐘也會(huì)有所不同。

3、python社區(qū)

加入Python開(kāi)發(fā)人員社區(qū)將幫助您繼續(xù)朝著學(xué)習(xí)Python的目標(biāo)邁進(jìn)。

如果您每天花幾分鐘時(shí)間進(jìn)行連接，那么當(dāng)您進(jìn)入工作市場(chǎng)時(shí)，您將以新技能和新網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成課程!

5.競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)科學(xué)比賽

你可以提交Python腳本來(lái)查找給定數(shù)據(jù)集的最佳擬合模型。

6.閱讀Python書(shū)籍

有許多針對(duì)Python的一般和特定應(yīng)用程序編寫的指南，并且只要您不介意滾動(dòng)數(shù)字副本，就已經(jīng)著重強(qiáng)調(diào)了一些無(wú)需支付一毛錢即可閱讀的指南。

準(zhǔn)備好以自己的速度學(xué)習(xí)Python了嗎?

所有的數(shù)據(jù)科學(xué)家都有在整個(gè)過(guò)程中對(duì)他們有幫助的提示和技巧。有些人可能會(huì)夸耀他們僅在一個(gè)月內(nèi)就學(xué)習(xí)了Python，而另一些人則需要花費(fèi)幾年的時(shí)間才能達(dá)到所需的精通水平。

對(duì)自己保持謙遜，并讓自己有時(shí)間以最適合自己的速度學(xué)習(xí)Python。最好花一些額外的時(shí)間，而不要匆忙處理所有事情，而不要在基礎(chǔ)上打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)!

在Python基礎(chǔ)知識(shí)上有很好的指導(dǎo)會(huì)幫助您自動(dòng)化生活和工作，在當(dāng)前工作中表現(xiàn)出色，甚至允許您輸入新的知識(shí)。

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一、兩者區(qū)別

應(yīng)用數(shù)學(xué)：

所學(xué)數(shù)學(xué)內(nèi)容較為精深，涵蓋面廣。繼續(xù)深造有三個(gè)發(fā)展方向：純數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)。

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)：

主要針對(duì)數(shù)學(xué)領(lǐng)域中與統(tǒng)計(jì)計(jì)算有關(guān)的各門課程深入學(xué)習(xí)。

二、兩者培養(yǎng)目標(biāo)及就業(yè)方向

1、應(yīng)用數(shù)學(xué)

①培養(yǎng)具備運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)、使用計(jì)算機(jī)解決實(shí)際問(wèn)題的能力，能在科技、教育和經(jīng)濟(jì)部門從事研究、教學(xué)工作或在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)及管理部門從事實(shí)際應(yīng)用、開(kāi)發(fā)研究和管理工作的高級(jí)專門人才。

②開(kāi)設(shè)院校有清華大學(xué)，北京大學(xué)，南開(kāi)大學(xué)，南京大學(xué)，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué)，浙江大學(xué)等。

③就業(yè)方向：就業(yè)前景非常廣泛。

可在科研部門、政府部門、金融系統(tǒng)、高校、部隊(duì)、計(jì)算機(jī)軟件公司、通訊公司等企事業(yè)單位從事理論研究、計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)和維護(hù)等工作。

例如：清華大學(xué)畢業(yè)生分配去向主要集中在華為、聯(lián)想、西門子、方正、同方、中國(guó)銀行、中國(guó)人壽保險(xiǎn)、上海寶鋼等大集團(tuán)公司。

2、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)（師范類）

①培養(yǎng)具備在高等和中等學(xué)校進(jìn)行數(shù)學(xué)教學(xué)的教師、教學(xué)研究人員及其他教育工作者。

②就業(yè)方向：教育工作者

——此專業(yè)建議慎重考慮！

3、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)

①應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)主要包括一般統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)兩類專業(yè)方向，培養(yǎng)能在企業(yè)、事業(yè)單位和經(jīng)濟(jì)、管理部門從事統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)信息管理、數(shù)量分析等開(kāi)發(fā)、應(yīng)用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學(xué)工作的高級(jí)專門化應(yīng)用型人才。

②開(kāi)設(shè)院校有中國(guó)人民大學(xué)、安徽大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)、中國(guó)傳媒大學(xué)等。

③就業(yè)方向：就業(yè)前景非常好。

謝謝悟空問(wèn)答的邀請(qǐng)。

接下來(lái)讓我們來(lái)具體了解一下大學(xué)跟二本大學(xué)的區(qū)別吧。

第一、我們知道一本大學(xué)綜合整體實(shí)力要比二本大學(xué)強(qiáng)一些。當(dāng)然，最大的區(qū)別會(huì)體現(xiàn)在學(xué)校的師資力量上，一本本科學(xué)歷無(wú)論是教學(xué)設(shè)備和教師的選擇都非常的高，當(dāng)然在教學(xué)質(zhì)量以及素質(zhì)上也會(huì)高很多。但是，就算是綜合整體水平強(qiáng)，并不代表著各個(gè)專業(yè)都是強(qiáng)，當(dāng)然，報(bào)考院校時(shí)不管是一本學(xué)校還是二本學(xué)校都要知道自己的專業(yè)在學(xué)校情況好不好，了解清楚后再報(bào)考本科院校。第二、一本大學(xué)的具體培養(yǎng)方案跟二本大學(xué)會(huì)有些不同。其實(shí)二本確實(shí)有些專業(yè)不錯(cuò)的，從專業(yè)一方面教育學(xué)生，提高學(xué)生的技術(shù)能力。但是，二本本科學(xué)歷選擇好比較熱門的專業(yè)，就業(yè)前景也是非常廣闊的。一本是重點(diǎn)學(xué)院所以在各個(gè)方面的力量實(shí)力當(dāng)然也是比較雄厚，但是，我們知道從學(xué)校方面，學(xué)校資源方面都是不一樣的，還是有很大差別的，但是聽(tīng)起來(lái)也比較好聽(tīng)，今后找工作就業(yè)前景比較好。不管是什么學(xué)歷都要看自己的實(shí)力以及自己的綜合能力，這樣就業(yè)前景會(huì)更好的。第三、一本大學(xué)的學(xué)校平臺(tái)通常比較不錯(cuò)，學(xué)生的視野會(huì)比較寬廣。對(duì)學(xué)生的眼界和格局就會(huì)越大，能夠更了解、更清楚、更明白了解事物。一本大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力還是很強(qiáng)的，在校園風(fēng)氣高要求學(xué)習(xí)氛圍下，不會(huì)去浪費(fèi)時(shí)間的，而且在校園校風(fēng)的作用下還會(huì)提高自己的學(xué)習(xí)能力。第四、一本大學(xué)的學(xué)生學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)，就業(yè)率通常會(huì)比較高。一般而言，能夠考出一本大學(xué)的學(xué)生，他們?cè)诟咧须A段的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)也會(huì)比較好，他們的學(xué)習(xí)能力，思維能力通常會(huì)有比較大的優(yōu)勢(shì)，所以在就業(yè)的時(shí)候競(jìng)爭(zhēng)力也會(huì)比較強(qiáng)。不過(guò)，我們知道二本本科學(xué)歷也不會(huì)太差的，憑著自己的專業(yè)理論綜合，努力學(xué)習(xí)就業(yè)前景也是非常不錯(cuò)的。雖然，我們知道一本院校會(huì)比二本院校的資源豐富，都是憑著自己的努力才能擁有更好的用人單位。總體而言，我們知道無(wú)論是一本大學(xué)還是二本大學(xué)的學(xué)生，他們畢業(yè)之后學(xué)歷都是本科學(xué)歷，沒(méi)有本質(zhì)上的區(qū)別。當(dāng)然，在絕大部分的情況下，還是一本本科學(xué)歷好，不僅就業(yè)前景好，以后的發(fā)展空間也會(huì)比較大。當(dāng)然對(duì)于絕大部分的二本學(xué)生而言，要是在就業(yè)面臨比較大的壓力的情況下，選擇繼續(xù)深造也是不錯(cuò)的。

記得大學(xué)畢業(yè)的第一份工作，我們公司的業(yè)務(wù)就是做BI產(chǎn)品研發(fā)。哪時(shí)候互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有今天這樣火熱，也沒(méi)有大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的概念。記得有一次和同事去華師后門買書(shū)，同事買了一本javascript,我買了一個(gè)ajax。那時(shí)候，我們產(chǎn)品的客戶端是用Delphi開(kāi)發(fā)的，其實(shí)買書(shū)就是為了補(bǔ)充一點(diǎn)新知識(shí)，工作中基本用不到。在公司的第三年，公司要轉(zhuǎn)做web的BI展示界面，我?guī)凸居胹vg做了兩個(gè)展示組件，心里還是美滋滋的。

隨著時(shí)間的推移、電商的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算似乎成了每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)外宣傳的標(biāo)準(zhǔn)說(shuō)法。如果不講點(diǎn)這些概念，似乎給人感覺(jué)缺少些逼格。記得10年在公司的一次培訓(xùn)上，有個(gè)同事問(wèn)，云計(jì)算是不是你搞出來(lái)的，就因?yàn)槲倚赵啤Ｂ?tīng)到這個(gè)問(wèn)題，我哭笑皆非。

大數(shù)據(jù)這個(gè)概念喊了這么多年了，很多人還是不清楚大數(shù)據(jù)指的是什么？為了回答好這個(gè)問(wèn)題，我還去專門搜索了大數(shù)據(jù)的概念。老實(shí)說(shuō)百科的解釋，連我從事了這么多年互聯(lián)網(wǎng)的人，也沒(méi)看懂。

“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)。”

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)說(shuō)的直白點(diǎn)，就是運(yùn)用一套技術(shù)手段，把數(shù)據(jù)變成信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)對(duì)我們來(lái)說(shuō)是沒(méi)有價(jià)值的東西，我們要把數(shù)據(jù)加工成信息或者知識(shí)，才能被人類理解。舉個(gè)例子：公司一天的考勤數(shù)據(jù)是意義不大的東西，但是我們通過(guò)一月考勤數(shù)據(jù)的分析和比較，我們發(fā)現(xiàn)張三這個(gè)員工老是遲到。那么，張三老是遲到這個(gè)信息就對(duì)公司的管理有幫助了，領(lǐng)導(dǎo)需要去了解下，是不是張三家有什么事？或者張三最近出現(xiàn)別的狀況？

大數(shù)據(jù)的“大”又如何理解呢？所謂“大”，一層含義指數(shù)據(jù)的體量大，在數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代數(shù)據(jù)以GB為單位，但在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以TB為單位，數(shù)據(jù)的體量升了一個(gè)數(shù)量級(jí)。另一層含義指數(shù)據(jù)形式的多樣化。在傳統(tǒng)BI應(yīng)用中，數(shù)據(jù)大多是存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，但在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)的形式變得多樣化了，例如:文本、視頻及數(shù)據(jù)庫(kù)。明白了大數(shù)據(jù)的概念，我們下來(lái)看，大數(shù)據(jù)包含哪些內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)從技術(shù)的角度去看，包含兩大分支：數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)分析是對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，為管理提供輔助決策信息。數(shù)據(jù)挖掘是研究趨勢(shì)和未來(lái)的問(wèn)題，主要應(yīng)用在預(yù)測(cè)方面。從業(yè)務(wù)的時(shí)效性要求去看，分為：實(shí)時(shí)在線分析系統(tǒng)和離線分析系統(tǒng)。例如:網(wǎng)站的實(shí)時(shí)用戶區(qū)域分佈狀況就是實(shí)時(shí)分析應(yīng)用；2019年全國(guó)各省GDP排名分析就是離綫分析應(yīng)用。

從大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的過(guò)程看，大數(shù)據(jù)包含：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)建模分析、上層應(yīng)用展示等。大數(shù)據(jù)的難點(diǎn)，在于海量數(shù)據(jù)的分析，這又涉及到海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及分析架構(gòu)等問(wèn)題。

按照Hadoop的技術(shù)體系來(lái)講，flume用來(lái)收集和轉(zhuǎn)化存儲(chǔ)在服務(wù)器各處的日志及數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在以hdfs文件系統(tǒng)或者h(yuǎn)ive或者h(yuǎn)base等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，再利用hadoop架構(gòu)的規(guī)范，編寫mapreduce作業(yè)，再把分析結(jié)果展示給用戶。當(dāng)然，這里面設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)分析的各種算法。

大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作崗位

下面介紹下，大數(shù)據(jù)相關(guān)的核心崗位：

業(yè)務(wù)專家或者顧問(wèn)：為大數(shù)據(jù)提供研發(fā)方向和確定研究主題，并為技術(shù)人員提供業(yè)務(wù)支持。

數(shù)據(jù)分析師：從事數(shù)據(jù)收集、整理、分析并依據(jù)數(shù)據(jù)做出評(píng)估和預(yù)測(cè)的專業(yè)人員。

數(shù)據(jù)挖掘工程師：從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，需要較好的算法和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

可視化工程師：提供美觀、便于人們理解的分析的結(jié)果展示界面。

維護(hù)工程師：負(fù)責(zé)服務(wù)器環(huán)境的配置、搭建和運(yùn)維。

每個(gè)公司采用的大數(shù)據(jù)技術(shù)線路不同，工作崗位會(huì)有所差距。感興趣的朋友，可以自己去了解下，現(xiàn)有的幾種大數(shù)據(jù)方案。

隨著5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，接入網(wǎng)絡(luò)的iot設(shè)備會(huì)越來(lái)越多，互聯(lián)網(wǎng)所積累的數(shù)據(jù)，還會(huì)成級(jí)數(shù)增加。在未來(lái)幾年，大數(shù)據(jù)行業(yè)依然是朝陽(yáng)行業(yè)，需要的大數(shù)據(jù)人才會(huì)越來(lái)越多，希望本文對(duì)有意愿加入大數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友，有所啟發(fā)和幫助，也希望大家能對(duì)大數(shù)據(jù)的概念，有更清晰的認(rèn)識(shí)。謝謝！