大数据

当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

媒体人、作家王欣（笔名“反裤衩阵地”）撰文比较什么样的城市更适宜单身人士居住。他的答案是上海——从静安到张江，从浦西到浦东，只有两三张桌子的酒吧、咖啡馆、小饭店，24小时营业的便利店、小吃摊转角便有一个。人人都习惯适度的距离，不必非得亲密同行，一个人下楼，喝一杯酒、吃一碗馄饨，或者要一杯热咖啡看看杂志，说不说话都没关系。出门稍微走一走，总有一个像样的小酒吧，能喝一杯得体的oldfashion，或者有一家看起来油渍麻花的小饭馆，要一碟炸猪排、一碗葱油面，喝得心花怒放，吃得欢天喜地，又回去继续写作。我是一个人，但在上海这样自给自足的生活，我可以一整天不说话，却也不会觉得寂寞。这是凭自己的经历和感觉，看法既有代表性，又是属于个人的。一个城市是否宜居，便利店真有加分作用。记者有两三位经常出差的朋友，他们坚持认为北京没有便利店，不方便（其实有不少，人的固有印象很难改变）。而假如问起久居在上海的白领为何喜欢这座城市，步行5分钟范围内总找得到一家便利店会是不少人的回答。理性严谨的数据出来说话了。数据既支持王欣的感受，又不完全支持。全国城市中，上海拥有的便利店和超市总数最多，但上海的人多，按常住人口一平均，上海只能排到第20名。上海餐厅的数量，人均拥有量排在第13位。这两个排名得第一的，分别是你想也想不到的——大连和三亚。再说到咖啡馆，把爱评网和大众点评上的数据统计起来，台北拥有3271家咖啡馆，上海5296家。但上海市建成区面积远大于台北的面积271平方公里，多达好几倍，所以，尽管上海已经遍地咖啡馆，密度还是远逊于台北。再算算人均，上海每万人拥有2.18家咖啡馆，台北是12.1家，接近上海的6倍。对一个城市的感性认识，可以用很多维度的数据来理性验证。以上数据，是一个昵称“新一酱”的小团队做的。大数据这座巨大的金库，她们在研究其中一种打开方式。6个女生给城市分级“新一酱”的“酱”，跟当前最红的网红“Papi 酱”相同，来源于日语，表示亲昵的后缀称呼，女子专用。“新一”是“新一线城市研究所”的简称。说是研究所，其实是一份杂志内的一个报道小组。2013年，《第一财经周刊》想从擅长的商业报道领域做一些数据分析。当时数据还是手工采集，人也是临时抽调组成的松散型团队。2013年底，周刊从商业魅力角度——依据大公司对不同城市的关注度，对400个城市（包括除传统一线城市之外的300个地级及以上城市，100个百强县）进行详尽调查，做出了分级和排名，评选出成都、杭州、南京、武汉、天津、西安、重庆、青岛、沈阳、长沙、大连、厦门、无锡、福州、济南为15个“新一线城市”。报道小组认为，改革开放30多年之后，中国城市的发展正在冲破行政级别的枷锁，更加贴近现代意义上的由商业驱动的都市。依据工商业繁荣程度对城市进行分级已经成为可能，而且必要性也越来越迫切。做完这组报道，几位年轻媒体人对城市大数据的兴趣一发不可收。2015年，阿里巴巴投资第一财经，商业数据挖掘这块算是对上路了。2015年4月，《哪个城市让你感到幸福》专题的制作过程中，新一酱的班底基本成型。7月，正式成立新一线城市研究所。研究所共6位全职采编人员，包括主编沈从乐，2名记者，1名编辑，1名美编，1名市场经理。全是女生，大多为90后。她们用数据新闻的方式，探索和分析中国城市的商业魅力，生活方式的发展与变迁。她们玩起了各种各样的分级、分类，衣食住行游购娱，“为什么南京没有外资便利店”、“第一家诚品书店为什么开在苏州”，新鲜视角层出不穷。什么叫新一线城市，是一个生造的新概念，把原来定位为二线的城市提拔上来？并非如此，新一酱的目标是“寻找下个一线城市”，名单并不固定，“北上广深”也应有危机感，不进则退。挖数据就是挖宝新一酱的观点是，城市的未来取决于对年轻人的吸引力。要了解每个城市中的年轻人都在想些什么，或者对什么感到兴奋，并不困难。他们是离不开网络和手机的一代，也将大部分生活的足迹都留在了网络。数据怎么挖呢，一个来源是各大互联网公司。主流互联网公司在新一线城市的渗透已经足够高，它们的大数据能够为城市青年的生活状态描绘出一个大致精确的画像。在《哪个城市让你感到幸福》专题中，取用了京东、大众点评、支付宝、优酷、去哪儿、滴滴打车、微信电影票、知乎、领英的数据。这些公司的头儿差不多都到乌镇参加了世界互联网大会，别的场合也经常能凑一堆。但是，他们各自把数据拿出来合成一体，没什么由头。这事由媒体来做，比较好办。从阿里系拿数据相对容易一些，自家人嘛。不过，媒体的立场应该不偏不倚，按选题需要来，BAT的数据可以同时存在于一个图表中。新一酱说，互联网公司是愿意做数据共享的，乐意与媒体合作。记者把需求交给他们，他们专门去把这部分数据跑出来。这种方式有一定的缺点，可控性比较弱。你认为A公司有这项数据，A公司也同意给，可最后拿到的数据不一定符合要求，时间也不好控制。不少公司把数据视为核心竞争力，不能毫无保留地拿出来。上市公司的话，还会被财务部门阻止。要可控性强就自己动手，用技术手段去抓取。为此，文科出身的几位记者编辑都学会了写代码。一开始是一个姑娘会一点，她边自学边教大家，半年后，6个妹子都成了编程小能手，实习生也概莫能外。抓取的都是公开信息，从网站的前端获取。当然，即使是公开信息，零散的单独的一条两条没什么，把成千上万条搜罗到一起，分析出规律来，就不一样了，有的会有点敏感。可是，新闻要的不就是发现力么？新一酱添置了一个可靠的亲密伙伴，一台32G内存的大电脑，连日连夜跑数据。近期做的房价、高铁专题，每个都用到了10万条以上的数据。假如人工一条一条去摘录，理论上也是能够做到的，花上十天半月。自己抓取也有缺点，毕竟是外人，不知道人家有讲究。主动寻求合作的企业还挺多的，会不会有猫腻？新一酱认为，大数据要伪造非常难。整个项目是研究城市的发展，数据的积累非常重要。所以，合作者多多益善。至于选题，坚持独立，不受干扰。数据有了，新一酱又自己研究数据库和算法，也向研究学者讨教，从数据中挖宝。量化的信心为什么要研究城市？哈佛大学教授爱德华·格莱泽在《城市的胜利》一书中指出，尽管城市面临这样那样的问题，但它的吸引力正变得越来越大，在一个城市人口占比较高的国家，居民更容易感受到快乐。假如从创新的角度去思考，就会理解这种快乐——一种对文明的向往。城市是创新的发动机，城市是否幸福，决定了这座城市的未来命运，也关系着国家的未来命运。街角咖啡馆的多寡，知乎用户的活跃度，电影票房的高低，餐饮品种的丰富度，交通系统的效率，都是城市幸福与否的一部分。不必为个人的体感争论，也不用考量去过多少个城市的人才有发言权，大数据提供了量化比较的可操作性。新一酱先列出五个维度，五个维度获得均衡发展的城市，才能够让年轻人感到幸福：首先它要能够提供足够多样的选择，让年轻人可以自由地选择生活方式。它也需要是一座开放的城市，以便满足好奇心强烈的年轻人挖掘自我更多的可能性。效率和信息对称则更能促进创新，也将年轻人从琐碎的事务中解放出来，把精力更多集中到所热爱的事情上。便利度会吸引更多的年轻人聚集在一起，而良好的生活方式则会阻止城市老去。大公司是重塑城市的主体。人均收入、教育资源、大公司和大品牌的选择等多项更具现代商业意义的指标，意味着大公司和公司人选择把自己的未来投资到某个地方，都是建立在对未来的信心之上，外国领事馆数量、国际航线开通数量等等，在某种程度上也是一种可以量化的信心。根据这些指标，新一酱排出了中国120个城市针对年轻人生活的幸福榜。从计算结果看，北上广深的一线城市地位并未被撼动，而紧随其后的成都、苏州、杭州、宁波、武汉、厦门、青岛、天津、西安、沈阳、昆明、东莞、大连、南京、无锡和福州成为了年轻人幸福感“新一线”城市。其他城市也各有长处。比如“生活的多样性”这个指标，参考“生物的多样性”而来。就说吃吧，大众点评上把餐饮分成68个菜系，新一酱归并为20多个，看这些菜系在各个城市的分布，发现最丰富的不是一线城市。新一酱觉得，这结果蛮符合认知的。谁不说一线城市节奏太快压力太大，中小城市更适合生活？发现新增长极一个选题的数据跑出来之后，往往能抓出比原来设想更有意思的点。新一酱有了很多意料之外、情理之中的新发现。“白色情人节”做了一个关于快递包裹运费的选题，打的名义是，情人节送礼物嘛。结果发现，从价格看，安徽也许可以纳入苏浙沪包邮区，此外全国还有若干个区域内包邮的幸福“小区”。快递的运费，取决于快递业发达程度、城市间联系紧密度等因素，距离不是第一位的。能包邮，意味着这些城市购买力强、与其他城市经济联系密切，新包邮区的经济增长潜力不容小觑。长沙不愧为娱乐之城，文化创意产业产值高速增长。年轻电视人才涌入，文化创意产业占GDP比重8.88%，高端酒店品牌也迅速进入。最“黑马”的是成都，被新一酱评为“新一线城市NO.1”。同为西南大城市，成都的GDP不如重庆高，重庆是直辖市而成都是省会城市，但各种排名中，成都的名次大多高于重庆好几位。在新一线城市中，成都最适合创业，国际航线数量第一，在公司人眼里是最有吸引力、生活最便利的城市。更多的黑马藏在二线、三线、四线城市。这两年，马云、刘强东老喊着电商下乡，在县城直至乡村投入了大量人力物力，布点、建物流、手把手教村民上网购物。他们早就看到了，一线、二线城市的市场基本饱和，新的增长点在三四线城市和农村。听上去比较“洋气”的海淘，新一酱拿来跨境电商的数据一比较，三线城市用户购买力甚至高过一线城市平均值。她们分析，三四线城市居民能够接触海淘的，应该是其中最有实力的人群，他们很难从实体店买到多元、与潮流同步的商品，购物的渠道相对集中；而大城市居民选择多、用户分散，平均下来，数字反而低了。排一排大数据，收获的是城市大发现，中国经济新的增长极隐约可见。记者手记多一点挖宝者因为自己也尝试过做类似（但远远不能跟她们比）的城市数据新闻，所以对新一酱的做法比较有感觉。大数据城市研究的价值，毋庸赘言了。很多机构在研究大数据下的城市。BAT中，淘宝／天猫最喜欢分享他们为各种维度的消费者画的像，星座、性别、年龄，最常用的维度是地域。“上海的男人最疼老婆”啦，“北京爷们的朋友最多”啦，类似这样子。相比大公司和专业科研机构，新一酱的数据来源和研究方法、理论储备、图表制作，都不完善。不过，她们有自己的优势，最大的优势是，能够在一定程度上打通各个来源的数据。传统咨询公司更多依靠抽样统计和经验的方法来帮助商业品牌做相关决策。到了大数据时代，用户行为分析能够带来更精准的分析。但互联网大数据分散在各家互联网公司，真正能够挖掘出来，转化成商业价值，目前还没有成熟的模式。为城市管理者、城市开拓者和城市人提供丰富有趣、有价值的数据内容和数据服务，新一酱自称“野心不小”。这份“野心”，记者倒希望不仅这6个妹子有。精准助推经济增长和生活幸福，大数据中挖宝的层次，目前还浅得不能再浅呢!以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除

看看全球十大电信巨头的大数据玩法大数据时代，掌握海量数据无疑使自己在这竞争激烈的时代占得先机，对于电信运营商来说，更是如此。通过深度挖掘这些数据，他们正试图打造全新的商业生态圈，实现新的业绩增长点，当然也实现从电信网络运营商到信息运营商的转变。中云网的这篇文章将从全球十大电信运营商的角度分析它们是如何利用大数据的，从中或许可以给你一点启示。对于电信运营商而言，没有哪一个时代能比肩4G时代，轻松掌握如此海量的客户数据。4G时代，手机购物、视频通话、移动音乐下载、手机游戏、手机IM、移动搜索、移动支付等移动数据业务层出不穷。它们在为用户创造了前所未有的新体验同时，也为电信运营商挖掘用户数据价值提供了大数据的视角。数据挖掘、数据共享、数据分析已经成为全球电信运营商转变商业模式，赢取深度商业洞察力的基本共识。目前，全球120家运营商中，已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分析能力，他们正试图打造着全新的商业生态圈，实现从电信网络运营商（Telecom）到信息运营商（Infocom）的华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合，电信运营商到底该如何善用大数据？全球10强电信“大佬们”的大数据应用之道及其培育的新经济增长点启示颇多。1. AT&T：位置数据货币化AT&T是美国最大的本地和长途电话公司，创建于1877年。2009年，AT&T利用全球领先的数据分析平台、应用和服务供应商Teradata天睿公司的大数据解决方案，开始了向信息运营商的转变。在培育新型业绩增长点的过程中，AT&T决定和星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，通过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为，预判消费者的购物行为。为此，AT&T挑选高忠诚度客户，让其了解AT&T与星巴克之间的这项业务，并签署协议，将客户隐私的管理权交给客户自己。在获得允许情况下，AT&T将这些信息服务以一定金额交付给星巴克。星巴克通过对这些数据的挖掘，可以预估消费者登门消费的大概时间段，并且预测个人用户行为，并做出个性化的推荐。此外，在iPhone上市伊始，为了解iPhone的市场反响，AT&T还选择与Facebook结成战略联盟，通过对Facebook的非结构化数据进行分析，发现用户对价格、移动功能、服务感知等产品指标的体验情况，从而推出更加准确的电信捆绑服务。2. NTT：创新医疗行业的社会化整合NTT是日本最大电信服务提供商，创立于1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移动通讯运营商，也是全球最大的移动通讯运营商之一，拥有超过6千万的签约用户。自2010年，NTTDOCOMO利用大数据解决方案，实现了医疗资源的社会化创新，培育了医疗信息服务增长点。面对日本社会的老龄化趋势，NTTDOCOMO想到了通过搭建信息服务平台，满足用户的个性化医疗需求。因此，NTTDOCOMO和Teradata天睿公司进行充分合作，利用其大数据解决方案，建立自己的资料库。通过开设MedicalBrain和MD+平台，聚合大量的医疗专业信息，网聚了大批医疗行业专业人士。这使用户和各种专业医疗和保健服务提供商共同拥有了符合标准的、安全可靠的生命参数采集和分发平台。在这个平台上，NTTDOCOMO能够根据用户的以往行为洞察其个性化需求，再将这些需求反馈至对应的医疗人员，帮助用户获得高价值的信息反馈。3. Verizon：数据仓库促进精准营销Verizon是美国最大的本地电话公司、最大的无线通信公司之一，也是全世界最大的印刷黄页和在线黄页信息提供商。它在美国、欧洲、亚洲、太平洋等全球45个国家经营电信及无线业务。随着年轻一代用户成为电信消费主力人群，通过多媒体、社交媒体等渠道了解他们的消费行为成为Verizon的营销重点。因此，Verizon成立精准营销部门（PrecisionMarketingDivision），利用Teradata天睿公司的企业级数据仓库，对用户产生的结构化、非结构化数据进行挖掘、探索和分析。在大数据解决方案的帮助下，Verizon实现了对消费者的精准营销洞察，并且向他们提供商业数据分析服务，同时在获得允许情况下，将用户数据直接向第三方交易。此外，这些对用户购买行为的洞察也为Verizon的广告投放提供支撑，实现精准营销。凭借着获取的消费者行为的洞察力，Verizon还决定进军移动电子商务，形成自己全新的业绩增长点。4. 德国电信：智能网络培育新增长点德国电信是欧洲最大的电信运营商，全球第五大电信运营商。旗下T-Systems是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。正是T-Systems将德国电信带上了大数据的发展快车道。基于拥有全球12万平方米数据中心的优势，T-Systems提出了“智能网络”的概念。通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据，T-Systems先后开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统，以及能源网开发解决方案，实现电量的供需平衡。此外，它还通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案，将医生和患者对接，提供整合的医疗解决方案。5. Telefónica：大数据支撑用户体验优化Telefónica创立于1924年，是西班牙的一家大型跨国电信公司，主要在西班牙本国和拉丁美洲运营，它也是全球最大的固定线路和移动电信公司之一。Telefónica一直将用户体验视为企业发展重点。Telefónica启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目，并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统，支持无线网络控制器（RNC）、域名系统（DNS）、在线计费系统（OCS）、GPRS业务支撑节点（SGSN）、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中，为后续的用户体验测量提供数据支撑。6. Vodafone：动态数据仓库支持商业决策沃达丰是跨国性的移动电话运营商，现为全球最大的流动通讯网络公司之一。Vodafone在大数据应用方面取得了丰硕成果。早在2009年，旗下SmarTone-Vodafone就委托Teradata天睿公司为其完成动态数据仓库的部署，使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策。它主要通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效地与一些LBS应用服务对接。这些大数据解决方案极大提高了SmarTone-Vodafone的市场领导力。7. 中国移动：客户投诉智能识别系统降低投诉率中国移动通信集团公司是中国规模最大的移动通信运营商，也是全球用户规模最大的移动运营商。在中国移动近实现客户数量迅猛增长的同时，相应也带来了客户投诉量的增长。为了辨别客户投诉的真实原因、发现问题、改进产品、提升服务体验，中国移动和Teradata天睿公司进行了密切合作。Teradata为其配置了基于CCR模型的客户投诉智能识别系统，以投诉内容为源头，通过智能文本分析，实现了从发现问题到分析问题，再到解决问题以及跟踪评估的闭环管理。经过一段时间使用，仅中国移动某省级公司，就实现全网投诉内容的智能识别：769个投诉原因被识别，配合业务部门提出37个产品优化建议，协助优化11个产品;优化不满意点58个，消除368,295客户的潜在不满隐患，每年节约成本达540万。8. 法国电信：数据分析改善服务水平法国电信是法国最大的企业，也是全球第四大电信运营商，拥有全球最大的3G网络Orange。为了优化用户体验，法国电信旗下企业Orange采用Teradata天睿公司大数据解决方案，开展了针对用户消费数据的分析评估。Orange通过分析掉话率数据，找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容，从而有效完善了网络布局，给客户提供了更好的服务体验，获得了更多的客户以及业务增长。同时，Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目。面对每天产生500万条记录，Orange深入挖掘和分析，为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。9. 意大利电信：数据驱动的个性化业务意大利电信是欧洲最大的移动运营商之一，同时也是基于单一网络提供GSM系列服务的领先欧洲运营商。面对固网业务的下滑，意大利电信构建了面向全业务运营的客户数据仓库，以适应市场、销售、客户服务等领域的业务规则和需要。通过对客户数据的洞察，有效地预测收入状况与客户行为的关联性，推出了诸多个性化产品满足客户需求。意大利电信推出的NapsterMobile音乐业务就提供包括手机铃声、艺术家肖像墙纸以及接入NapsterMobile歌曲目录等个性化服务，直接拉动了企业业绩。10. KDDI：数据管理服务是核心KDDI是日本知名的电信运营商，在世界多个国家设有子公司。通过大数据资产，提供数据管理服务是KDDI的核心业务之一。KDDI利用自身优势，以数据中心为核心，向企业提供包括云计算服务在内的信息通讯综合服务。KDDI于2000年开始在中国开展为日系及当地企业提供数据管理服务，业务发展迅猛。2012年，KDDI在北京经济技术开发区建设了当地最大规模数据中心，占地2.5万平米，试图实现2015年海外营业额为2010年2倍的目标。以4G为代表的移动互联网时代，令信息、互联网行为数据、话单数据、WAP日志/WEB日志、互联网网页、投诉文本、短信文本等结构化数据以及非结构数据呈现几何式增长。面对新型海量数据，传统电信运营商正面临越来越大的挑战：客户与内容服务提供商联系更加紧密，但对电信企业的忠诚度反而下降；企业无法通过流量内容服务提供商业价值，盈利能力持续下降；“管道化”严重弱化对承载信息的掌控，丧失创新产品、业务发展的基础。电信运营商需要凭借数据分析来竞争，实现数据价值货币化。同时，利用大数据实现企业从电信网络运营商到信息运营商的转型。通过对数据的分析，了解客户流量业务的消费习惯，识别客户消费的地理位置，洞察客户接触不同信息的渠道等等，电信运营商将获得深度商业洞察力，打造基于大数据的租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商等全新商业模式。以上是小编为大家分享的关于看看全球十大电信巨头的大数据玩法的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

1云计算适合什么人学一般来说，搞云计算的基本都是理科生，而且以男生居多，毕竟这是一个技术含量较高的行业，工作内容主要是编程，也有硬件、网络相关的。如果想学云计算开发，你需要有一定的计算机方面的专业知识背景；但是如果想学计算机运维的话，即便是零基础，也可以学，毕竟云计算这门学科说难不难，说易不易的，只要你有足够的兴趣，想必都能学好。2云计算专业就业方向云架构师领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性、可维护性，并在预算内达到业务和IT业绩表现要求。云计算软件工程师云计算工作中的IT专业人员通常负责公司云计划的各个方面，通常涉及到云资源、服务和应用程序的概念化、规划、设计、实施、优化、管理、故障排除和持续支持，我们通常把这些IT专业人员称为云计算工程师。3云计算专业的前景好不好按照目前的形势看，云计算专业就业形势一片大好，在国家政策的支持下，我国云计算应用市场发展明显加快，各地云计算应用逐渐落地，越来越多的企业开始介入云产业，出现了大量的应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。可以说，云计算就业前景相当广阔。

1云计算适合什么人学一般来说，搞云计算的基本都是理科生，而且以男生居多，毕竟这是一个技术含量较高的行业，工作内容主要是编程，也有硬件、网络相关的。如果想学云计算开发，你需要有一定的计算机方面的专业知识背景；但是如果想学计算机运维的话，即便是零基础，也可以学，毕竟云计算这门学科说难不难，说易不易的，只要你有足够的兴趣，想必都能学好。2云计算专业就业方向云架构师领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性、可维护性，并在预算内达到业务和IT业绩表现要求。云计算软件工程师云计算工作中的IT专业人员通常负责公司云计划的各个方面，通常涉及到云资源、服务和应用程序的概念化、规划、设计、实施、优化、管理、故障排除和持续支持，我们通常把这些IT专业人员称为云计算工程师。3云计算专业的前景好不好按照目前的形式看，云计算专业就业形式一片大好，在国家政策的支持下，我国云计算应用市场发展明显加快，各地云计算应用逐渐落地，越来越多的企业开始介入云产业，出现了大量的应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。可以说，云计算就业前景相当广阔。

1云计算适合什么人学一般来说，搞云计算的基本都是理科生，而且以男生居多，毕竟这是一个技术含量较高的行业，工作内容主要是编程，也有硬件、网络相关的。如果想学云计算开发，你需要有一定的计算机方面的专业知识背景；但是如果想学计算机运维的话，即便是零基础，也可以学，毕竟云计算这门学科说难不难，说易不易的，只要你有足够的兴趣，想必都能学好。2云计算专业就业方向云架构师领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性、可维护性，并在预算内达到业务和IT业绩表现要求。云计算软件工程师云计算工作中的IT专业人员通常负责公司云计划的各个方面，通常涉及到云资源、服务和应用程序的概念化、规划、设计、实施、优化、管理、故障排除和持续支持，我们通常把这些IT专业人员称为云计算工程师。3云计算专业的前景好不好按照目前的形式看，云计算专业就业形式一片大好，在国家政策的支持下，我国云计算应用市场发展明显加快，各地云计算应用逐渐落地，越来越多的企业开始介入云产业，出现了大量的应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。可以说，云计算就业前景相当广阔。

1云计算适合什么人学一般来说，搞云计算的基本都是理科生，而且以男生居多，毕竟这是一个技术含量较高的行业，工作内容主要是编程，也有硬件、网络相关的。如果想学云计算开发，你需要有一定的计算机方面的专业知识背景；但是如果想学计算机运维的话，即便是零基础，也可以学，毕竟云计算这门学科说难不难，说易不易的，只要你有足够的兴趣，想必都能学好。2云计算专业就业方向云架构师领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性、可维护性，并在预算内达到业务和IT业绩表现要求。云计算软件工程师云计算工作中的IT专业人员通常负责公司云计划的各个方面，通常涉及到云资源、服务和应用程序的概念化、规划、设计、实施、优化、管理、故障排除和持续支持，我们通常把这些IT专业人员称为云计算工程师。3云计算专业的前景好不好按照目前的形式看，云计算专业就业形式一片大好，在国家政策的支持下，我国云计算应用市场发展明显加快，各地云计算应用逐渐落地，越来越多的企业开始介入云产业，出现了大量的应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。可以说，云计算就业前景相当广阔。

以下这些人群适合学习：第一：应届大学生，学习能力强、转型快缺乏工作经验和技能，对未来没有明确的规划．对就业前景的了解也不清晰，致使很多大学生在进入社会后屡屡碰壁。而通过学习新技能入行大数据，能够让应届大学生具备更好的上升空间，而且．大数据的未来发展前景也非常不错，因此，应届大学生入行大数据将是一个非常好的选择，当然．应届生 q 的理解能力强．接受新知识的速度快．也让他们能够实现更快的转型。第二：传统行业的从业者，寻求新发展的机会由于，目前工作待遇不理想，上升空间有限或已进入职业瓶颈期，想要实现薪资、福利上的突破对于很多传统行业的从业者而言．已经显得很不现实。而大数据的出现，就为这些从业者捉供了一个比较好的方向。毕竟大数据领域目前的人才需求量非常大，而人才供给又非常的不足。且大数据行业的薪资水平已经逐步的攀升至IT领域 TOP1 的位置二这对于传统行业的从业者而言，无疑是一个不错的选择。第三： IT 领域的从业者，谋求新的发展契机目备IT行业的工作经验，又有着相关知识的储备，入行大数据将非常的快速。目前，已经有很多具备编程基础的从业者进入到了大数据行业。凭借自身的经验，及对大数据的理解，他们已经逐渐的成为了大数据领域的大咖级人物。无论是薪资还是还是待遇等都实现了可以实现突破。最后想说的是不止局限于这些人群，别的对大数据云计算感兴趣的也是可以学习的。

1、安然事件　　2001年12月2日世界上最大的天然气和能源批发交易商、资产规模达498亿美元的美国安然公司EnronCorp.突然向美国纽约破产法院申请破产保护该案成为美国历史上最大的一宗破产案。　　安然公司可谓声名显赫2000年总收入高达1008亿美元名列《财富》杂志“美国500强”第七位、“世界500强”第十六位连续4年获得《财富》杂志授予的“美国最具创新精神的公司”称号。这样一个能源巨人竟然在一夜之间轰然倒塌在美国朝野引起极大震动其原因及影响更为令人深思。　　如何造假的？　　安然采取的方式是：利用资本重组，形成庞大而复杂的企业组织，通过错综复杂的关联交易虚构利润，利用财务制度上的漏洞隐藏债务。　　审计扮演了什么角色？明知安然公司存在财务作假的情况而没有予以披露；安达信承接的安然公司的业务存在利益冲突；安然公司财务主管人员与安达信存在利害关系；销毁文件，妨碍司法调查。　　启示　　“安然公司的崩溃不只是一个公司垮台的问题，它是一个制度的瓦解。而这一制度的失败不是因为疏忽大意或机能不健全，而是因为腐朽……资本主义依靠一套制度监督机制——其中很多是由政府提供的——防止内部人滥用职权，这包括现代会计制度、独立审计师、证券和金融市场制度以及禁止内部交易的规定……安然事件表明，这些制度已经腐朽了。用于制止内部人滥用职权的检查和约束机制没有一项有效，而本应执行独立审计的会计师却做出了妥协让步。”　　2、世通事件　　世界通信公司是美国第二大长途电话公司，名列世界50大企业，拥有8.5万名员工，业务遍及65个国家和地区。　　　　2002年4月，世通曝出特大财务丑闻，涉及金额达110亿美元。7月，纽约地方法院宣布，美国第二大长途电话公司世界通信公司正式向法院申请破产保护，以1070多亿美元的资产、410亿美元的债务创下了美国破产案的历史新纪录。该事件造成2万名世通员工失业，并失去所有保险及养老金保障。　　如何造假的？　　美国证券交易委员会公布的最终调查资料显示，在1999年到2001年的两年间，世通公司虚构的销售收入90多亿美元；通过滥用准备金科目，利用以前年度计提的各种准备金冲销成本，以夸大对外报告的利润，所涉及的金额达到16.35亿美元；又将38.52亿美元经营费用单列于资本支出中；加上其他一些类似手法，使得世通公司2000年的财务报表有了营收增加239亿美元的亮点。　　审计扮演了什么角色缺乏形式上的独立性未能保持应有的职业审慎和职业怀疑编制审计计划前没有对世界通信的会计程序进行充分了解没有获取足以支持其审计意见的直接审计证据　　启示　　重大审计失败的常见原因包括被审计单位内部控制失效或高管人员逾越内部控制,注册会计师与被审计单位通同舞弊,缺乏独立性,没有保持应有的职业审慎和职业怀疑.尽管世界通信公司存在前所未有的财务舞弊,其财务报表严重歪曲失实,但安达信会计公司至少从1999年起一直为世界通信出具无保留意见的审计报告.就目前已经披露的资料看,安达信对世界通信的财务舞弊负有不可推卸的重大过失审计责任.安达信对世界通信的审计,将是一项可载入史册的典型的重大审计失败案例.　　3、山登事件　　山登公司主要从事旅游服务,房地产服务和联盟营销三大业务.舞弊丑闻曝光前,山登公司拥有35000名员工,经营业务遍布100多个国家和地区,年度营业收入50多亿美元.　　1999年12月7日,美国新泽西州法官William H. Walls判令山登公司向其股东支付28.3亿美元的赔款.这项判决创下了证券欺诈赔偿金额的世界记录,比1994年培基证券公司向投资者支付的15亿美元赔款几乎翻了一番.12月17日,负责山登公司审计的安永会计师事务所同意向山登公司的股东支付3.35亿美元的赔款,也创下了迄今为止审计失败的最高赔偿记录.至此,卷入舞弊丑闻的山登公司及其审计师共向投资者赔偿了近32亿美元.　　如何造假的？　　CUC公司主要通过6种伎俩进行财务舞弊:利用"高层调整",大肆篡改季度报表;无端转回合并准备,虚构当期收益;任意注销资产,减少折旧和摊销;随意改变收入确认标准,夸大会员费收入;蓄意隐瞒会员退会情况,低估会员资格准备;综合运用其他舞弊伎俩,编造虚假会计信息.　　通过上述造假手段,CUC公司在1995至1997年期间,共虚构了15.77亿美元的营业收入,超过5亿美元的利润总额和4.39亿美元的净利润,虚假净利润占对外报告净利润的56%.　　启示实质独立固然重要,形式独立也不可偏废；密切的客户关系既可提高审计效率,亦可导致审计失败。　　4、南方保健事件　　2003年3月18日,美国最大的医疗保健公司——南方保健会计造假丑闻败露.该公司在1997至2002年上半年期间,虚构了24.69亿美元的利润,虚假利润相当于该期间实际利润(-1000万美元)的247倍.这是萨班斯-奥克斯利法案颁布后,美国上市公司曝光的第一大舞弊案,倍受各界瞩目。　　如何造假的？　　南方保健使用的最主要造假手段是通过"契约调整"这一收入备抵账户进行利润操纵.南方保健的高管人员通过毫无根据地贷记"契约调整"账户,虚增收入,蓄意调节利润.而为了不使虚增的收入露出破绽,南方保健又专门设立了"AP汇总"这一科目以配合收入的调整.　　审计扮演了什么角色安永忽略了若干财务预警信号显失审慎的注册会计师　　启示恪尽应有的职业审慎是防范审计失败的关键警惕熟谙审计流程的舞弊分子对重要性水平的规避独立性缺失是审计失败的万恶之源　　5、奥林巴斯事件　　历史总是惊人的相似。安然帝国轰然倒塌十年后，地球的另一端又再次上演了相似的一幕。通过财务造假在20年间掩盖约18亿美元的损失，使得奥林巴斯事件成为日本历史上最严重的会计丑闻之一，大型企业财务丑闻的爆出，不仅动摇了日本企业的形象，也反映出其公司治理及审计监察等多方面的问题。　　如何造假的？泡沫经济导致理财亏损海外设立投资基金收购亏损金融产品通过溢价收购资产再冲减商誉来处理累计的损失　　审计扮演了什么角色毕马威未能及时发现奥林巴斯资产负债表外存在的损失，是由于被审单位做了很多巧妙的操作，使得他们无法掌握全部的信息，这一点与奥林巴斯调查报告的结论是一致的；毕马威未采取积极的函证方式与境外银行就资产抵押等事项进行确认，对于银行的未答复也没有进一步调查，这在当时的实务操作中是正常的，不需要因此而承担责任。这一点与奥林巴斯的调查报告结论也是一致的；奥林巴斯调查报告中认为毕马威在与奥林巴斯存在重大分歧的情况下仍出具无保留意见，没有根据J—SOX法则履行相应的提示义务，应该承担责任。奥林巴斯的调查报告中同样认为新日本轻信了松本的调查报告，没有对并购中的商誉部分进行详细核算，发现给中介机构的报酬也被计入到商誉部分中，因此存在过失。关于更换审计事务所这一点，奥林巴斯的调查委员会认为两家事务所应该知道是存在购买审计意见的可能性，但毕马威没有尽到提示义务，新日本也没有提出疑问和阻止奥林巴斯进行更换。　　启示　　作为日本历史上最严重的财务丑闻之一，奥林巴斯事件不仅反映了该公司的一些缺陷问题，更引起了人们对会计制度和审计工作的反思。诚然其中部分是由于日本独特的文化和制度造成的，但对于尚不成熟的新兴市场国家来说，仍有很多值得警示注意的地方。深化信息披露制度，落实监管工作加强内部控制，完善公司治理结构强化外部审计机构立场　　6、帕玛拉特事件　　帕玛拉特事件被称为欧洲版的安然事件。帕玛拉特是欧洲大陆国家家族企业的典型。帕玛拉特丑闻金额之大、时问之长都是非常罕见的。帕玛拉特事件所暴露的问题牵涉到方方面面。　　帕玛拉特事件是欧洲有史以来最大的一起诈骗和伪造账户案。39亿只是冰山一角，实际上帕玛拉特黑洞吞噬了令人触目惊心的143亿欧元，几乎是他最初承认数额的四倍。　　如何造假的？利用衍生金融工具和复杂的财务交易掩盖负债：帕玛拉特一方面炮制复杂的财务报表，另一方面通过花旗集团（Citigroup）、美林证券（Merrill Lynch）等投资银行进行操作，将借款化为投资，掩盖公司负债。以“投资”形式掩盖负债，这种“明股实债”目前在中国房地产行业比较普遍。伪造银行资信文件，虚构银行存款：帕玛拉特通过伪造文件，声称通过其凯曼群岛的分公司Bonlat 将价值49亿美元的资金（大约占其资产的38%）存放在美洲银行账户。利用关联方交易，转移公司资产：帕玛拉特利用复杂的公司结构和众多的海外公司转移资金。操作方法是，坦齐指使有关人员伪造虚假文件，以证明帕玛拉特对这两家公司负债，然后帕玛拉特将资金注入这两家公司，再由这两家公司将资金转移到坦齐家族控制的公司。虚构交易数额，虚增销售收入：帕玛拉特一份虚假的文件称，公司曾向哈瓦那一公司出售了价值6亿美元，数量30万吨的奶粉，而真实价值不到80万美元。　　审计扮演了什么角色内部审计失效审计委员会缺乏独立性外部审计师强制轮换流于形式审计程序缺乏应有的职业谨慎合并报表的审计责任不明确　　7、银广夏事件　　弥天大谎——中国安然事件，2001年8月，《财经》杂志发表“银广夏陷阱”一文，银广夏虚构财务报表事件被曝光。专家意见认为，天津广夏出口德国诚信贸易公司的为“不可能的产量、不可能的价格、不可能的产品”。　　如何造假的？　　2002年5月中国证监会对银广夏的行政处罚决定书认定，公司自1998年至2001年期间累计虚增利润77 156．70万元。从原料购进到生产、销售、出口等环节，公司伪造了全部单据，包括销售合同和发票、银行票据、海关出口报关单和所得税免税文件。　　审计扮演了什么角色银广夏编制合并报表时，未抵销与子公司之间的关联交易，也未按股权协议的比例合并子公司，从而虚增巨额资产和利润。注册会计师未能有效执行应收账款函证程序，在对天津广夏的审计过程中，将所有询证函交由公司发出，而并未要求公司债务人将回函直接寄达注册会计师处。注册会计师未有效执行分析性测试程序，例如对于银广夏在2000年度主营业务收入大幅增长的同时生产用电的电费却反而降低的情况竟没有发现或报告；天津广夏审计项目负责人由非注册会计师担任，审计人员普遍缺乏外贸业务知识，不具备专业胜任能力，严重违反《独立审计基本准则》和《独立审计具体准则第3号——审计计划》的相关要求。对于不符合国家税法规定的异常增值税及所得税政策披露情况，审计人员没有予以应有关注；　　启示对于注册会计师自身而言：①提高注册会计师自身的业务素质；②保持职业谨慎态度；对于注册会计师外部而言：①社会各级共同努力改善注册会计师的审计环境；②加强对事务所的审核和注册会计师能力的考查　　8、蓝田事件　　与银广夏“异曲同工”的是，曾以“老牌绩优股”著称的蓝田股份玩的同样是编造业绩神话的伎俩。银广夏所鼓吹的生物萃取不过是画饼充饥，而蓝田股份的渔塘奇迹无异于痴人说梦。　　1996年6月18日，蓝田在上海证券交易所上市；1999年10月，证监会处罚公司数项上市违规行为；2001年10月26日，中央财大教授刘姝威在《金融内参》发表600字短文揭露了蓝田的造假丑闻，此后蓝田贷款资金链条断裂；2002年1月，因涉嫌提供虚假财务信息，董事长保田等10名中高层管理人员被拘传接受调查；同年3月，公司被实行特别处理，股票变更为“ST生态”；同年5月13日，生态因连续3年亏损，暂停上市；2003年1月8日，ST生态复牌上市。　　如何造假的？蓝田已无力还债。12.7亿元农副水产品收入有造假嫌疑 ；蓝田的资产结构是虚假的 。蓝田造假奇闻主要有：“金鸭子”的童话、“野莲汁、野藕汁”的传说、“无氧鱼”的故事。　　审计扮演了什么角色审计主体方面的原因；审计人员的过失行为；审计对象、范围的拓展，致使审计风险增大，审计失败的概率增加；被审计单位会计报表表述不实，增大了审计风险，审计失败的概率增加。　　启示要审计人员提升自身的业务能力，尤其是具备现代化的审计业务能力是规避审计失败的基本前提。要完善公司治理结构，尤其是创造良好的审计人员执业环境是规避审计失败的基本条件。要加强行业监督与指导力度，尤其是加大对审计人员败德行为的惩罚力度是规避审计失败的重要措施。要谨慎选择被审计单位，尤其不要承接审计部门能力所不能承担的审计事项是规避审计失败的重要步骤。　　如果说公司治理和内部审计是确保会计信息真实可靠的第一道闸门,那么,独立审计就是防范重大会计差错和舞弊的最后一道防线.独立审计存在的理由是为了满足公司的高管人员和投资者等利益相关者有效利用会计信息的共同需要

基础软件创业其实我觉得是个好生意，尤其是数据库，但是前提是确实在技术上有所创新，这么一来技术壁垒就巨高，这就是护城河。如果只是去模仿Oracle，是没有太大前途的（当然靠关系那种就另说了，反正我本人不认为这样是正确的价值观），想想人家O记在这个领域做了30年，你走人家的老路凭什么干得动人家？目前来说我觉得之所以国内还没有太大成功的公司涌现说到底还是因为技术不行或者路子不对或者客户的历史包袱太重，拿个Hadoop改改就是大数据了吗？真正的OLTP业务敢碰吗？所以就造成了做项目挣快钱攒方案搞数据分析的公司扎堆，真正在OLTP端的创新没人敢碰。另外一个重要的问题就是，国内几乎没人懂开源。最近几年重要的基础软件创新都在开源社区，比如Docker/Kubenetes(Mesos)/Spark...凭一个公司的力量是很难跟上社区的发展速度的。国内的大多数开源项目不管是代码质量，用心程度，设计的视野上都太弱了，连最基本的英文交流都很少有开源项目注意，更不用说生态了。不过，还是有希望的，至少学术界最近几年的进展，让我们看到了在分布式OLTP系统(NewSQL)上的一些希望，而且这块在全球范围内都是一个蓝海。基于这个背景，我们创立了PingCAP，从零开始抛开一切历史包袱去实现一个全新的数据库TiDB，TiDB的目标就是瞄准世界顶级的通用分布式数据库开源项目和未来的行业标准去的。虽然这个东西确实很难,但我也不觉得我们会比硅谷的顶级基础软件公司差:)，不客气的讲，我们在这个领域也远远走到了各个友商的前面，另外一方面如果不难也没有做它的价值，如果未来的数据库还是需要像现在分库分表中间件Oracle，我觉得就太无趣了。就说一个Cloud-Native，目前来说基本没有OLTP的数据库能搞定。

论文关键词： : 科学大数据; 数据开放; 数据共享; 模式; 共享机制 论文来源 ：《情报理论与实践》 研究意义与背景：科学数据是进行科研活动的重要成果，对科技创新、济和社会发展具有重要意义。随着云计算、物联网、大科学装置等的蓬勃发展，科学数据正以前所未有的速度增长，人类已经步入大数据时代。已经成为科研活动的核心，以及科技创新发展的核心驱动要素。作为数字化革命的引擎，“大数据” 为众多科学研究带来新的机遇。科学范式开始从模型驱动向数据驱动转变。 归纳科学大数据开放共享的典型模式、相关利益者、关键影响要素和关键机制，推动科学数据在国际间的开放共享。 科学装置的单元数据共享模式 模式产生原因：研究目标宏大、问题复杂、成本高 类别：大科学装置、跨机构合作的大规模研究项目 共享路径：根据有关研究任务的数据采集计划产生原始数据，原始数据和处理后数据存储到服务于该大科学装置的数据中心或服务系统中，并优先在参与相应研究任务的合作者范围内共享，一定时间 后将部分或全部数据 (时间周期及数据范围视该大科学装置所确定的数据开放政策或条例而定) 通过数据中心或服务系统集中发布、开放给公众。广域合作驱动的分布式注册模式方式：通过构建物理上分布、逻辑上统一的一站式数据共享服务平台在联盟间或全球范围内进行科研数据的开放、共享和交换 案例：GEOSS、GBIF 共享路径：各成员首先按照统一的标准和规范将松散分布的数据、元数据、产品和服务进行集中注册，由统一的数据门户负责连接各注册数据资源，为用户提供一站式数据检索和定位服务，最终由分布式的数据服务系统提供数据获取服务。国际合作组织制定数据开放原则要求各成员在不违背政策法规基础上，尽可能保障全面、开放、及时、免费 (低成本)、非歧视和不受限制地获取元数据、数据、产品和服务。同时，要求数据提供者确保数据经过权威认证，并保证数据服务的稳定性和可靠性。国际合作组织通过定期召开全体会议、制定计划、签署协定、组织活动等方式推动国际合作大科学研究的持续发展。基于数据存储库的集中存缴模式 在学科开放共享文化、开放共享原则及各类期刊数据归档政策的驱动下，科研人员、论文作者、科研机构通过数据存储库进行数据的集中存缴，并利用数据存储库提供的在线发布功能进行科学数据资源的发布、共享和重用。科学数据出版 数据出版主要分为广义的数据发布、期刊附属物类型的数据出版以及数据集与数据描述共同出版三大类，狭义的数据出版主要指最后一种。数据集市 按照数据提供者组织形式可以将数据集市分为两种典型模式: 在以数据堂 (www. datatang. com) 为代表的数据集市交易中，分散的数据拥有者借助数据堂的交易平台实现面向最终用户的交互分享。在以遥感集市为代表的数据集市交易中，数据源由集成化、规模化的单一主体提供。参考： The PRIDE database and related tools and resources in 2019: improving support for quantification data.文献全文 - 学术范 (xueshufan.com) Radiomics: the process and the challenges文献全文 - 学术范 (xueshufan.com)

大数据技术层面主要分为这几层　1. 预测分析技术　　这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……　　2. NoSQL数据库　　NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。　　3. 搜索和知识发现　　支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。　　4. 大数据流计算引擎　　能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。　　5. 内存数据结构　　通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。　　6. 分布式文件存储　　为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。　　7. 数据虚拟化　　数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。　　8. 数据集成　　用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。　　9. 数据准备　　减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。　　10. 数据质量　　使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。1、Tableau这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。2、PowerBIPowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。3、Qlik和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。4、永洪BI永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。5、帆软BI再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。6、Tempo另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。

2010年全球数据量达到1.2ZB，2011年全球数据量达到1.8ZB，到2020年全球数据量将达到35ZB。数据密度将达到前所未有的高度，大数据时代的画卷已经展开。 随着大数据时代的到来，产业格局正在重塑，传统电信运营商面临低值化、管道化，在新的产业链中需要谋求新突破。专家认为，运营商应该跳出互联网看互联网，将大数据作为重点业务发展领域，毕竟运营商拥有的“数据矿产”资源是任何其他企业所不具备的，运营商应该基于大数据的基础发展延伸业务。面对大数据时代的潮流以及互联网企业的竞争，运营商应当利用自有数据优势提升自身数据运营能力。 首先，运营商应整合现有数据建立数据集市，利用实时处理大数据的能力，打造基于数据的实时营销解决方案，提升企业销售服务能力。大数据处理分析平台的优势在于对海量数据处理的实时性，技术优势可以有效地保障实时营销解决方案的实施。实时营销解决方案较传统营销方案具有更好的营销效果：更具时效性，一旦有实时行为数据产生，立即选定目标用户进行营销推送，保证在较短时间内送达客户，传统营销则是定期执行营销；目标客户动态选取，通过客户行为变化结合客户特征动态筛选目标客户，传统营销往往是通过长期分析挖掘客户兴趣爱好形成客户标签，在营销前预先挑选出客户。 从现有实时营销触发机制考虑，主要集中在用户行为触发、位置信息触发和热点事件触发等。用户行为触发机制是分析用户的行为偏好，如音乐、阅读和视频等，运营商可以定向推销自有增值业务；位置信息触发机制是根据用户位置轨迹信息推送自有业务或者合作商家的产品信息，如对接近某大型商场的用户推送商店优惠信息，吸引客户消费；热点事件触发机制是锁定对热点事件感兴趣的客户进行针对性营销，如锁定关注NBA总决赛的微博用户，进行相关的篮球商品推荐。 其次，运营商应当成为信息的融合者，利用自有的品牌优势打造权威指数类产品，为客户的决策提供参考依据。相较于其他行业，电信运营商的用户群体相对稳定，所采集信息较完整，而且在整个产业链中运营商的影响力较强，拥有可信品牌，数据中蕴藏着巨大的客户信息、商业信息和业务信息。因此，与其他权威指数类产品相比，电信运营商基于数据源的优势可以提供更加全面、详尽、客观的产品，对于分析中欠缺的数据可以同其他行业进行合作共同挖掘数据中隐含的价值。 电信运营商指数产品可以辐射影视、电子商务等很多行业，并且已经在一些行业进行了应用。在大数据处理分析平台中汇聚移动互联网DPI数据、IPTV使用数据和宽带互联网DPI数据，可以综合以上数据分析用户访问视频网站的偏好，包含喜爱的导演、演员、故事类型等，形成指数类分析报告，为电影生产、影院上线电影选取等提供决策依据。通过这种方式打造的热播美剧《纸牌屋》，让全世界影视业感受到了大数据的魅力。 最后，电信运营商可为智慧医疗、智能交通、智慧物流、智能制造等领域提供解决方案，提升数据价值。在大数据解决方案应用方面，IBM发展战略很值得运营商借鉴，以客户需求为导向对数据进行深度分析，提升现有数据价值。当前，医院资产运营管理也正面临诸多挑战：医疗设备资产种类繁多，产品更新速度快；管理分散、职能弱化、管控失据；统计归口不统一，管理制度不健全等。电信运营商在大数据平台建设过程中针对这些问题的解决方案积累了较多的宝贵经验，电信运营商可以将成功的经验应用到医疗行业的大数据处理平台建设中，为医疗行业提供解决方案以及咨询服务。交通管理行业在大数据时代，需要解决基于大数据及时查询、及时分析等业务需求。电信运营商可以利用如全球眼等业务和云存储方面的技术积累，提供海量交通数据的存储、分析、应用，同时利用智能管道进行交通信息的及时推送，这样可以更加有效地保障交通管理行业的及时性要求。 分析认为，马云的“大物流”计划可能会给物流行业带来又一个高速发展的机遇。电信运营商通过用户的移动互联网、宽带互联网的访问情况，分析用户的购物偏好或者购物意愿，为物流公司智能分配各个节点的仓储量及仓储产品提供数据支撑及解决方案，物流公司也可以实现公司信息化管理。另外，中国制造企业面临着巨大压力，世界工厂的地位正受到挑战。面临如此压力，制造业需要更加准确地了解市场动态，这就需要强大的企业信息化能力，但是很多中小型企业对于企业信息化建设投入有限。

大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。1、行业现状：现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。2、课程设置：大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。3、核心技术：（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：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。

大数据专业主要学科目如下：数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。数据科学与大数据技术（工学学位），以中国人民大学为例， 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课，为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。主要课程包括：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、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。以上内容参考：知乎

大数据专业学的科目是数学分析、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。大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本料生的就业机会也比较多。大数据岗位1、大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2、大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3、hadoop开发工程师解决大数据存储问题。4、数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。5、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

数据科学与大数据技术专业学哪些课程 1.属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。 2.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。 数据科学与大数据技术专业就业前景 大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。 人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。 数据科学与大数据技术专业报考建议 1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。 2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。 3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。 4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。 ;

大学里大数据管理与应用专业学习的课程如下基础必修课思想道德修养与法律基础、中国近代史纲要、形势与政策、军事理论、马克思主义基本原理、高等数学、离散数学、线性代数、概率论与数理统计、数学分析、计算机系统基础、普通物理数学与信息科学概论、大学英语、大学体育、大学物理、微观经济学、宏观经济学、管理学、统计学、程序设计语言等选修课人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。专业课数据科学导论、程序设计导论、数据库系统概论、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据计算智能、Python程序设计、算法与数据结构、数据库原理与应用、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等/// 什么是大数据管理与应用？///（一句话）就是以经济管理和发展为目的，研究互联网大数据的分析和应用，以高效处理纷繁复杂的信息的一门学科[它主要研究的是]1、经济管理和现代信息管理的理论知识2、商务数据分析、商务智能、电子健康3、大数据金融，数据挖掘、分析与管理4、量化分析工具和商业应用软件5、本专业的理论前沿以及发展动态6、信息大数据相关方针、政策与法规

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。大数据专业学什么课程数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。具备良好的外语能力，培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、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，部分高校的特色会有所差异。通识类知识通识类知识包括人文社会科学类、数学和自然科学类两部分。人文社会科学类知识包括经济、环境、法律、伦理等基本内容;数学和自然科学类知识包括高等工程数学、概率论与数理统计、离散结构、力学、电磁学、光学与现代物理的基本内容。学科基础知识学科基础知识被视为专业类基础知识，培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力，能够解决实际问题。建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容:程序设计、数据结构、计算机组成操作系统、计算机网络、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法，并让学生了解学科发展历史和现状。专业知识课程须覆盖相应知识领域的核心内容，并培养学生将所学的知识运用于复杂系统的能力，能够设计、实现、部署、运行或者维护基于计算原理的系统。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。大数据的就业前景怎么样大数据行业就业前景很好，学过大数据之后可以从事的工作很多，比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等，这些都是许多互联网公司需要的职位，而且研发工程师的需求也很大，数据分析很少。大数据人才就业前景好还体现在薪酬水平高，大数据是目前薪酬高的行业之一，目前大数据人才已成为市场的稀缺资源，发展前景好，薪酬水平也水涨船高。

大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：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。大数据专业就业方向1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：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。

大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。包括基础课程、必修课和选修课。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。

一线互联网巨头都有涉及大数据业务，下面主要介绍的是一些创业型大数据公司，加粗的是该大数据细分领域的佼佼者！1、TalkingData数据增值服务2、碳云智能医疗大数据3、数梦工场政府大数据4、九次方政府大数据5、百分点大数据解决方案6、同盾科技数据安全7、百融金服金融大数据8、友盟数据增值服务9、通用数据数据存储10、EverString营销大数据11、海智BDP数据可视化12、秒针系统营销大数据13、AdMaster营销大数据14、光音网络营销大数据15、亿玛在线营销大数据16、数据堂数据交易17、明略数据大数据解决方案18、星环科技基础技术平台19、数联铭品大数据解决方案20、品友互动营销大数据21、金电联行金融大数据22、国政通数据交易23、亚信数据大数据解决方案24、晶赞科技营销大数据25、永洪科技数据可视化26、集奥聚合数据增值服务27、聚合数据数据交易28、华院数据大数据解决方案29、医渡云医疗大数据30、昆仑数据工业大数据31、国信优易数据交易32、邦盛金融基础技术平台33、银联智慧数据增值服务34、中澳科技公安大数据35、时趣互动营销大数据36、GrowingIO数据分析37、美林数据工业大数据38、人大金仓基础技术平台39、明朝万达数据安全40、国双科技数据可视化41、海云数据数据可视化42、翱旗科技大数据解决方案43、DataEye泛娱乐大数据44、通付盾数据安全45、TrustData数据增值服务45、数云信息营销大数据46、智慧足迹数据增值服务47、奥维云网数据交易48、巨杉数据库数据存储49、普林科技大数据解决方案

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：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。扩展资料：大数据岗位：1、大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2、大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3、hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。4、数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。5、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。参考资料来源：中国人民大学信息学院-数据科学与大数据技术参考资料来源：百度百科-大数据采集与管理专业

静态网页基础（HTML+CSS）主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等JavaSE+JavaWeb主要技术包括：java基础语法、java面向对象（类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等）、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)、JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式前端框架主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui企业级开发框架主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和热备 、MySQL读写分离初识大数据主要技术包括：大数据前篇（什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）、Hadoop入门（Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop）、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)大数据数据库主要技术包括：Hive入门（Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制）、Hive Shell编程（建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图）、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成）、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)实时数据采集主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA详解（分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试）、KAFKA高级使用（java开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图）、STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（java开发、主要配置、优化项目）、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化SPARK数据分析主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用（高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等）、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型）、SPARK高级编程（Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习）、SPARK高级应用（系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性

1. 大数据学习需要哪些课程 主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计专分析、高属等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等 2. 大数据专业课程有哪些 专业介绍 随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。 目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！ 从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。 对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力： 第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。 第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。 第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。 3. 大数据专业都要学什么课程 大数据专业有很多课程 4. 数据与大数据专业学什么课程 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。 大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。 大数据数据采集阶段：Python、Scala。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。 5. 大数据要学哪些课程 大数据存储阶来段：百hbase、hive、sqoop。 大数度据自架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。 大数据数据采集阶段：Python、Scala。 大数据商业实战阶内段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，技术实战应用。 6. 大数据的课程都有哪些 大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。 数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。 计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、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，也是必备课程。 而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。 7. 大数据课程都学什么啊 大数据课程学习的内容有6个阶段： 1阶段 JavaSE基础核专心 2阶段 数据库关键技术属 3阶段 大数据基础核心 4阶段 Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目 5阶段 Spark生态体系框架&企业无缝对接项目 6阶段 Flink流式数据处理框架 按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。 8. 大数据专业主要学什么课程 大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。 此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。 以中国人民大学为例： 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。 (8)大数据专业主要课程扩展阅读： 大数据岗位： 1、大数据系统架构师 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2、大数据系统分析师 面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。 技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3、hadoop开发工程师。 解决大数据存储问题。 4、数据分析师 不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 5、数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。 9. 大数据专业课程有哪些 首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础 Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

大数据与审计专业主要学的内容如下：统计学、数学、计算机三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学应用六大拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。课程体系：《财务会计》、《审计基础》、《会计电算化》、《企业财务审计》、《内部审计实务》、《审计软件应用》。就业方向：审计、会计、出纳、收银、库管。专业定义：该专业为响应国家社会经济发展战略部署，顺应审计行业发展趋势，以产业和经济社会发展需求为导向，以国际注册会计，建立了紧密对接产业链、创新链的专业教学内容体系，以推动审计人才培养优化升级。大数据与审计是中国普通高等学校专科专业。该专业修业年限是三年。审计主要研究财务基础知识和审计基本理论，包括企业财务审计、内部审计、会计电算化、会计报表分析、审计案例分析等。例如对企业的会计、资金管理等方面进行审查，主要查看凭证、帐簿、报表等会计资料和财产物资、往来款项、债权债务等情况，看企业会计的核算有无违反会计制度规章等。

大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。1、大数据技术专业学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。3、大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+"前沿科技专业。该专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。4、本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据与会计属于交叉学科，学习的内容包括统计学、数学及计算机三大学科。大数据会计同时也需要学习数据采集、分析及软件处理，数学建模软件、计算机编程语言等课程。大数据与会计，其实质是利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统，以完成企业的会计核算和会计管理等内容。大数据会计应当具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术“文理工”专业知识等技术技能，目标是成为新型高端复合型的会计人才和会计财务的领导者。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样。根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间；懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，5年工作经验的可达到40万至60万元。大数据技术专业可以从事的工作有哪些。重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多；常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：1.大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2.大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3.hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。4.数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。5.数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。6.大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责：1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：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。大数据岗位：1、大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2、大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3、hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。4、数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。5、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

数据科学与大数据技术专业都学些什么?属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。数据科学与大数据技术专业报考建议：1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。祝你学有所成，望采纳。

大数据专业主要是数据开发和分析，学习难度大！但回报也高！大数据学习内容主要有：①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；③Spark相关技术、Scala基本编程；④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。北大青鸟中博软件学院主教学楼

大数据专业是计算机的一个分支，主要学习的是数据结构以及数据的程序和传输，通讯原理等等课程吧。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：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。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。 大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。 以中国人民大学为例： 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。 扩展资料： 大数据岗位： 1、大数据系统架构师 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2、大数据系统分析师 面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。 技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3、hadoop开发工程师 解决大数据存储问题。 4、数据分析师 不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 5、数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

一、开设了大数据的大学：1、北京大学大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。2、对外经济贸易大学与北大为同一批次开设大数据专业的学校还有对外经贸大学，很多人不知道这所学校是一所211工程大学，所以这个大数据专业应该是办得不错的。3、中南大学该校是湖南最好的大学，属于211和985工程学校。是第一批开设大数据与专业的高校。网上的一些排名中将该校的大数据专业排在了全国第一的位置。4、中国人民大学人大属于第二批开设大数据专业的高校，具体开设时间是在2017年。人大的这个专业虽然开设只有一两年的时间，但是实力应该是很强的，因为该校的统计学科在国内处于领先地位。二、大数据专业：属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外，还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等以中国人民大学为例：基础课程(38学分)：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(37学分)：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。扩展资料：大数据专业主要课程C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。数据（big data）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。参考资料：百度百科 数据科学与大数据技术专业

大数据让景区更智慧 成旅游业发展新趋势走到北京郊区古北水镇的热门景点“司马小烧”“永顺染坊”等景点前，点击高德地图上的语音导游，游客就可以在手机上“听”到该景区的游览介绍。这是高德基于位置服务大数据的能力，最近正在建设的“智慧景区”服务之一。古北水镇旅游有限公司执行总裁、乌镇旅游股份有限公司副总裁陈瑜表示：“过去互联网公司提供的在线旅游服务为游客出行、决策带来了很大的方便。但当游客到达景区之后，如何通过互联网和大数据手段，将这最后一公里服务好，是我们一直思考的问题”。中国旅游研究院的数据显示，2015年中国旅游接待总人数已经突破41亿人次。游客数量暴增，特别是大散客时代的到来，让游览需求更加多样化：附近的停车场还有空车位吗，最近的洗手间在哪儿，特色餐厅距离当前位置有多远，排队状况如何，去往下一个景点的电瓶车、游船几点能来……这些细微琐碎的服务需求已经难以再靠传统方式满足。同时，对于景区管理者来说，旅游管理中面对的种种问题也急需大数据的帮忙。如何快速向游客推送景区各类信息，如何获知人流热度以便及时指挥调度，如何管理景区的景点、道路、设施相关数据，这些都是国内更多传统景区转型中亟需攻克的难点。正是在这样的背景下，近日，高德与乌镇、古北水镇两家旅游公司达成合作，在国内这一南一北两个著名水镇景区，上线了全国首个移动化、互联网化、智慧化“智慧景区”服务，将高德的基于位置的定位服务数据和景区各类数据对接，通过游客行为分析和大数据挖掘，来解决之前游客在景区容易遇到的迷路、拥堵、排队、信息滞后等问题。基于大数据，可以帮助游客和景区绘制景区内精准的基础地图数据，帮助游客和景区进行拥堵、排队等人流、车流大数据采集、分析基于位置（LBS）的大数据，帮助景区进行实时活动信息、地址信息变更等在线数据管理。让人印象深刻的是，大数据为游客提供的个性化服务。例如在高德地图上增加了游览车、游船的线路地址，增加了重要景点的渲染图；在分类筛选中，商店、卫生间、餐厅、灯景区等重要地点信息一目了然，只要游客点击相应筛选按钮，就能方便找到离自己最近的相应地点；同时，导游语音会在游客走到某个对应景点附近时，自动播放。值得一提的是，“智慧景区”引入了热力图，游客可以通过显示的不同颜色，判断该处游客人数的多少，合理安排游览时间。建设“智慧景区”已经成为我国旅游业发展的一个新趋势。2015年9月，国家旅游局发布了《“旅游+互联网”行动计划》，明确到2018年，将推动全国所有5A级景区建设成为“智慧旅游景区”；到2020年，推动全国所有4A级景区实现免费WIFI、智能导游、电子讲解、在线预订、信息推送等功能全覆盖。据统计，截至2015年底，全国共有5A景区213家，4A景区617家，3A景区更是不计其数。目前，高德地图的“智慧景区”正在逐步与多个景区对接。随着“智慧景区”建设的推进，游客们的游玩过程变得更加便捷有趣，景区管理也变得轻松起来，借助人流热力图、人流特征分析等大数据信息，实现了实时移动化的零成本管理。

21世纪初，人类基因组计划(HGP)发布了第一张人类基因草图，人的基因组约有30亿个碱基对，意味着每一个人的基因组有3Gb以上的数据。该计划曾与上世纪的曼哈顿计划(原子弹制造)、阿波罗登月计划并称为三大科学计划，为本世纪的一个里程碑式的科学工程。15年过去了，基因组测序技术发展之快已经超乎人们的想象。十年前，这项技术还只是实验室中一个“迷人”但又昂贵的研究工具。现在，它却已经渐渐步入医疗界，成为一种略显“尖端”的诊断技术。该技术也引领生物医学领域进入大数据时代。早前，曾有人预言，当个人基因组测序费用下降到1000美元时，就标志着我们的医学将进入个体化医疗(Personalized Medicine)的时代。现在，这个目标已基本达到，随着这项技术的迅猛发展和成本的扁平化，它已经开始给我们带来了庞大的数据，包括基因组、蛋白组等各类组学(omics)的出现，也带来了不少数据。1. 海量数据的产生刚过去的七八年间，我们储存的个人基因组数据量已达到106规模，这个数量如此惊人，且这只是刚刚开始。每年Illumina公司的HiSeq X 10测序仪已经可以完成超过18000人的基因组测序工作，该测序系统已分布在全球顶尖测序中心，每天产生大量的数据。英国2014年也启动了“十万人基因组计划”，美国和中国则宣布要完成多达一百万人的基因组数据收集工作。基因测序数据正在以更快的速度翻倍。2015年以后，以历史累积的测序数据来看，每7个月就能翻一番， Illumina仪器测序所得的数据，每12个月就能翻一番；如果仅以摩尔定律来看，每18个月数据量就能翻一番。这种情况将带来一个巨大的“数据黑洞”。图片来自nature.com以上所提及的，只是大数据时代下的一个缩影，现在面临的还有其他数据。比如，伴随基因组计划的发展，人类蛋白组计划和基因测序结果在医疗界的应用等也被逐步提出，它们也正在给大数据“添砖加瓦”。所谓人类蛋白组计划，主要目的在于研究所有人类基因编码产生的蛋白质。关于这个，我们来看一个研究者的故事。美国斯坦福大学迈克尔?斯奈德(Michael Snyder)。迈克尔·斯奈德(Michael Snyder)是美国斯坦福大学的一名分子遗传学家。当他抱着好奇的心态测了自己的基因组后，得到了一些“惊喜”。他发现，自己是一名II型糖尿病易感基因的携带者，尽管在这之前，他并没在自己身上发现任何此类疾病的风险因素，包括肥胖、家族病史等等。在接下来的14个月，斯奈德持续监控了自己体内相应RNA的活性和蛋白表达情况。在一次感染呼吸道病毒后，他发现自己体内的蛋白表达发生了变化，并且有相应的生物学通路被激活。接着，他被诊断出了糖尿病。看起来，这场病就是由这次病毒感染所触发的。此后，他还在患上莱姆关节炎时，也监控了自己体内的蛋白表达变化。这时，他的研究已经产生了多达50Gb的数据，这还仅仅只是关于他个人的研究数据。当他将这项研究扩展至100个人时，并将研究目标扩展至13类“组学”(包括蛋白组、肠道菌群的转录组等等)，而实际上，按照他的计划，要想真正做到预测疾病，还需要将研究对象增加至上百万个病人。如此这样，它将会带来多大的数据量？各种电子设备的普及以及健康数据记录App的出现，给这个时代带来了海量的数据，也给医学界带来了可观的研究对象。过去的几十年间，医生如果要观察病人的心血管健康情况，往往会给他们做这么一个小测试：让他们在一段平缓、稳固的路上行走6分钟，并记录他们的行走距离。这个测试不仅可用于预测肺移植者的存活率，还可用于检测肌肉萎缩的病程发展，甚至可以评估心血管患者的健康状况。这种小测试已被运用于多项医疗研究中，但在过去，最大规模的医疗研究项目中，这种参与者也很少能达到一千人。智能手机中健康类App的出现，从而能让研究者获取大量人群的数据。图片来自nature.com不过，这个情况近年来发生了很大的变化。在2015年3月进行的一项心血管研究中，研究者尤安·阿什利(Euan Ashley)在两周时间内就拿到了6000个人的测试结果，这就得益于现在有数百万计的人拥有智能手机和健身追踪器。到了6月份，参与到这项研究中的人数达到了40000人，这仅仅依靠的是一款叫做“我的心脏计数”(My Health Counts，见上图)的苹果应用。有了这个应用软件，阿什利甚至可以招募来自全球的参与者，获取他们的测试结果。那样的话，他得到的数据又将是多少？面对这个现状，不少研究者表示，这些海量数据可能会淹没现有的分析渠道，并对数据存储提出前所未有的“高”要求。2. “大数据”时代下的挑战在群体基因组研究的浪潮下，虽然更多的人关注的仅仅只是整个基因组中的外显子部分，即基因组中可编码产生蛋白的部分，它占到了整个基因组的1-5%，这能够将需要分析的数据量减少到原来的1%。但即使在这种情况下，每年产出的数据量仍可达4000万Gb。这就带来了第一个难题，如何存储这么大的数据量？尽管这还只是这个领域最基本的问题，仍需要巨大的资源来解决。这就是近年来网络上最常出现的一个词——云(Cloud)出现的契机所在。这么大的数据量，必然无法仅仅保存在固定的设备上，需要借助互联网来实现，也即是所谓的“云存储”。此外，这些数据带来的处理危机也是巨大的，电脑处理能力也将局限着它们的应用。这个问题的初步解决依然要依靠“云”，也就是现在所谓的“云计算”。即使处理好了海量数据的存储问题，我们还将迎来另一个更让人头痛的问题——这些数据说明了什么？现在关于基因组学的临床研究，往往聚焦于识别个人基因组中可扰乱基因功能的“小错误”，即所谓单核苷酸突变(single-nucleotide variants, SNPs)，即使这些突变往往存在于仅占基因组1%的外显子区域，平均下来，依然有近13000个之多，而其中的2%已被预知可影响相应蛋白的变化，但要从中找出某类疾病的具体致病基因，仍是一个巨大的挑战。自奥巴马提出了“精准医学”的概念，这个方向就一路红火。即使现在已经有了测序技术和分析工具这些手段，有了电子健康记录这位“好帮手”，这种医疗方法的理想和现实之间仍然有着巨大的鸿沟。在这个领域，仍然存在多种障碍。比如，即使在电子健康记录普及和新疗法研发成功的前提下，想要依靠临床医生来实现这些疗法，往往还需要对他们进行不间断的培训，以帮助他们在做医学决定前了解足够多的细节信息。此外，电子健康记录的不可共享性(即涉及到病人隐私的问题)，为精准医疗的实现设置了不小的障碍。很多时候，治疗患者个体病例的特异性信息往往被患者个人和治疗机构所把持，到不了研究者手里，那么就无法据此信息来改进一些治疗方法，因此也就没办法实现对个人的“个体化医疗”。这些问题往往反映生物医学领域需要信息处理专家的介入和帮助。遗憾的是，生物信息学家在学术领域也仅仅只占很少的席位，更别提在医学领域，还需要给他们提供更多的职位和机会。3. “大数据”带来的机遇有挑战也必然会带来机遇，这个机遇可以体现在生物医学领域的多个方面，比如医疗界的诊断方法更新、疾病分型更新、医药界药物开发新方向、医学界疾病治疗新方法，甚至生物学科基础研究领域的新工具等等。2013年，安吉丽娜·朱莉的故事轰动全球，为减少患上乳腺癌的风险，她进行了预防性的双乳腺切除术，而这个决定是在她检测到自身携带一种风险基因——BRCA基因后才做出的。这类基因能带来显著的致病风险，约有55-65%的乳腺癌患者携带有害的BRCA1基因突变，45%的携带BRCA2突变。对朱莉来说，虽然她携带的仅仅是前一个基因，已足以让她做出预防性手术的决定。这个故事给出了一个鲜活的例子，就是如何把个体测序得到的数据与临床诊断联系在一起，这就好像人类正在从自己的基因组中找到这些失落的宝藏，从而帮助自己预防一些恶性疾病，但这只是这个时代所带来的一个福利而已，并且只占到很少的一部分。以糖尿病为例，不精确的疾病分型，对于前期的预防和后期的治疗都十分不利。之前，医学界已经知道，有多达百余种途径可能导致糖尿病的发生，涉及到胰腺、肝脏、肌肉、大脑甚至脂肪的不同变化。现代通过基因的研究发现，对不同类型糖尿病而言，其致病基因十分多样。这时，如果将这些不同亚型的糖尿病混为一谈，就会让人很难弄明白，为什么携带同样的基因突变，病人在面对同一治疗方案时，会出现完全不同的治疗效果。正如生物化学家阿兰·阿蒂(Alan Attie)所说的那样，“从致病基因到体重、血糖水平等表型的出现这一过程，往往有许多步，其中每一步都可能发生基因突变，这最终会削弱基因和表型之间的联系”。因此，只看表型(即临床症状)和只看突变基因，得到的都只会是片面的结果。只有将两者有机结合起来，才能更加深我们对疾病的了解，做到更精确地进行疾病分型，以便更容易“对症下药”。美国国立卫生研究院(NIH)曾发起一项大型项目，构建了癌症基因组数据库(the Cancer Genome Altas，简称TCGA)，将所有癌症相关基因突变分类保存，共保存有250万Gb的数据，这大大改进了研究者对各种类型癌症的认识。但仅仅这样，对于提供了组织样本的患者来说，并没给他们的临床经历带来太多改变。与癌症治疗相关的另一方面，是个人电子健康记录及其病例的特异性信息。对很多研究者来说，如果能从医院或个人手中得到这部分信息，就能够卓有成效地进行癌症治疗方案的改进。总体而言，只有在拿到测序大数据的基础上，同时掌握病人的干预记录(来自个人的电子健康记录)和临床特征(来自医疗机构的临床病理记录)，才能最终做到“升级”肿瘤的临床治疗方案。医药研发也能从大数据获益良多，这无可厚非。在医药研发的世界里，基因技术公司更倾向于进行长期的生物学研究，并将其联系到临床数据上，以使得药物能够“对症下药”到每个人身上，甚至会帮助制药公司做出更“大胆”的研发决定，进行个性化定制免疫疗法的研究。以微生物菌群研究为例。现在就有人提出这样的想法：什么时候我们会想要研发出能改变体内微生物菌群的药物呢？这些存在于我们肠道、皮肤表面和环境中的数以十亿计的微生物，不仅影响我们是否患病，还会影响到药物对疾病所产生的药效。现在大部分对于微生物菌群研究得到的数据还只是针对小部分人群，但这是否也意味着一个不错的研究方向？毕竟我们现在还缺乏一些稳定的测试手段，能让我们以一种持续性的方法来改变微生物菌群，并对疾病发展产生有意义的影响。对免疫学研究来说，大数据会带来什么？首先，有以下“组学”都可以对免疫学研究产生有利影响，包括：基因组、微生物组、表观基因组、转录组、代谢组、通路组、细胞组和蛋白组。具体来说，比如对特定B细胞或T细胞所有抗体抗原分子的分析，这些分析结果(尤其是与能识别对应抗体的抗原决定簇的技术相结合)，可将临床诊断、抗体药物研发、疫苗研发上升到一个新高度，并能为自身抗原肽结合抗体提供新见解。伴随着荆棘的引路，往往也会引来好歌喉的夜莺。大数据给我们带来挑战的同时，也带来了机遇，尤其是对于一些恶性疾病(比如癌症)的治疗。一种单一类型的肿瘤，往往就会伴随着多样化的基因突变，但随着投入更多的时间和金钱，会得到更多的治疗靶点。当大数据分析的精度越来越高时，对于整个疾病发生过程的了解也会越来越深入，有了“大数据分析”这项利器，更多的精准治疗方案将会产生，帮助人们做出更好的选择。