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大数据常识

作者:丁熙明
2020-06-19
百科

1. 学习大数据需要哪些基本知识

1.了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据,大数据一般运用在什么领域。

对大数据有一个大概的了解,你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣,如果对大数据一无所知就开始学习,有可能学着学着发现自己其实不喜欢,这样浪费了时间精力,可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据,需要先对大数据有一个大概的了解。

2.计算机编程语言的学习。对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。

因为需要掌握一门计算机的编程语言,大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA,我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。

他容易学而且很好用,如果你学习过C++语言,你会觉得C++和Java很像,因为Java中许多基本语句的语法和C++一样,像常用的循环语句,控制语句等和C++几乎一样,其实Java和C++是两种完全不同的语言,Java只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念,C++中许多容易混淆的概念,有的被Java弃之不用了,或者以一种更清楚更容易理解的方式实现,因此Java语言相对是简单的。

在学习Java的时候,我们一般需要学习这些课程: HTML&CSS&JS,java的基础,JDBC与数据库,JSP java web技术, jQuery与AJAX技术,SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java,学会运用Java。

3.大数据相关课程的学习。学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了。

一般来说,学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程,包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分,Linux,Hadoop,Scala, Hbase, Hive, Spark等等专业课程。

如果要完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。

2. 学习大数据需要掌握哪些知识

大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

另外大数据应用领域广泛,各领域采用技术的差异性还是比较大的。短时间很难掌握多个领域的大数据理论和技术,建议从应用切入、以点带面,先从一个实际的应用领域需求,搞定一个一个技术点,有一定功底之后,再举一反三横向扩展,这样学习效果就会好很多。

3. 大数据时代应该具备什么专业知识

通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来新的发现,大数据时代正在向我们走来。“谁拥有了大数据,谁就占有了制高点。就政府而言,大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”。

一如往常,11月宏观经济数据一出来,即引来各方专家解读。略有不同的是,来自统计业内的动向显示,包括CPI在内的统计数据正面临一场变革。这场变革是大数据时代的一种必然。

国家统计局刚刚与11家涉足大数据的领军企业签署关于大数据的战略合作协议,共同探讨如何在政府统计上应用大数据。

什么是大数据?大数据在哪儿?有什么用?怎么用?与政府部门有什么关系?现在提大数据是不是有些哗众取宠、“危言耸听”?

举两个例子。在甲型H1N1流感爆发前几周,谷歌公司通过观察5000万条美国人最频繁检索的词条数据,发现“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”这一主题的检索频率大增,进而准确预测了流感的发生及传播范围。美国地铁警察跟踪地铁抢劫案发生的时间和地点,分析原因和规律,制作出预测图表,使地铁抢劫案大为下降。除了商界的成功案例,大数据在政府管理上的非凡“身手”正在显现。

通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来新的发现,大数据时代正在向我们走来。

与不少发达国家已把大数据的开发应用提高到国家战略高度相比,我国的大数据管理还处萌芽状态。重定性、轻定量,重观点、轻数据的思维惯性,使得我们在数据收集、使用和管理上不太灵敏。比如,雾霾污染物的比例各是多少?城市机动车饱和量是多少?缺乏精确数据都让相关决策难以精准发力。

大数据不是“唬人”的标签,没必要对其夸大其词,也不能充耳不闻、敬而远之。

今年全国两会就有人大代表提出,可以通过分析春节期间移动用户漫游情况,掌握人口的流动规模与迁徙规律,为交通管理、铁路运输、公共安全管理等提供决策参考。这是挖掘大数据价值的现实建议。

大数据的能量往往超出我们的想象。在房地产价格统计上,银行的贷款信息及住建部门的网签数据能让房价数据更真实可靠;在就业领域,搜索引擎大数据可以帮助监测预警失业率和劳动力市场供求状况;道路上拍摄的交通影像数据可以帮助推算公路运输的货运量,等等。这些不是异想天开,它们一旦落地,将大大提高政府管理的精细化,提高决策的科学性。在医疗健康、食品卫生、地质灾害、社会舆情、信息安全、国土安全等领域,大数据的分析研究可以有效实现对于重大安全、危机、风险的防范和预警,大大提升国家治理水平。

“谁拥有了大数据,谁就占有了制高点。就政府而言,大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”——国家统计局局长马建堂的话可谓高屋建瓴。

跟上新技术发展的脚步,从国家层面通盘考虑我国大数据发展的战略,在立法层面规范用户隐私保护、政府信息收集及发布、公共数据的开放等——我们做好准备了吗?

千万不可低估互联网等新技术的能量。运用这些技术,国家治理的能力与效率将大为提高。正可谓“用智慧的分析洞察,构建智慧的地球”。

4. 大数据基础重点是什么

数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题:

1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据;

2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律;

3、按照自己的需要,比如要对数据贴标签分类,或者预测,或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息,都要对数据建模,得到output。

除了这些,ITjob网也有关于大数据的介绍,或者去贴吧,论坛等地方问下。其实没有所谓的重点,主要是看学习是用来做什么的。才能找准重点。

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