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大数据有哪些特点？
大数据是大数据的概念范畴。大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Research Institute）给出的定义是：大规模的数据集，在获取、存储、管理和分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力。它具有数据规模大、数据流动快、数据类型多样、价值密度低等特点。
大数据的特点。在维克多·迈尔·勋伯格（Victor Myer Schoenberg）和肯尼斯·库克耶（Kenneth kuckye）笔下的大数据时代，大数据是指用所有数据进行分析和处理，而不是使用随机分析（抽样调查）的捷径。大数据的特征（由IBM提出）：体积（大容量）、速度（高速）、多样性（多样性）、价值（低值密度）、准确性（真实性）。
具体来说，体积：数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息。多样性：数据类型的多样性。速度：获得数据的速度。可变性：阻碍有效处理和管理数据的过程。准确性：数据的质量。复杂性：数据量大，来源多。价值：合理利用大数据，低成本创造高价值。
从技术角度来看，大数据和云计算之间的关系就像硬币的正反两面一样密不可分。大数据不能由一台计算机处理，因此必须采用分布式体系结构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的到来，大数据越来越受到关注。据分析团队介绍，大数据通常用来描述一个公司创建的大量非结构化数据和半结构化数据，下载到关系数据库进行分析需要花费太多的时间和金钱。大数据分析通常与云计算相关，因为实时大数据集分析需要MapReduce这样的框架将工作分配给数十台、数百台甚至数千台计算机。
大数据需要特殊的技术来有效处理大量数据。适用于大数据的技术包括海量并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
大数据和云计算有什么关系？
在理解大数据和云计算之间的关系之前，我们需要分别理解这两个概念。
大数据是指所涉及的数据量太大，无法通过当前主流软件工具检索、管理、处理、整理成能够帮助企业在合理时间内做出更积极决策的信息。简单的理解就是对海量数据的有效处理。
云计算是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，大量的硬件资源在分配之前都会被虚拟化。
本质上，云计算强调计算，而数据是计算的对象。二者是动态与静态的关系。但大数据需要处理数据的能力，如数据采集、清洗、转换、统计等，云计算为大数据处理提供了良好的平台，是唯一可行的大数据处理方式。两者在静态中都是动态的，在动态中都是静态的。云计算是基础设施，大数据可以利用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来计算。云计算需要大数据，大数据需要云计算，云计算可以为大数据提供强大的存储和计算能力，可以更快速地处理大数据的丰富信息，更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求可以为云计算的实施找到更多更好的实际应用，大数据与云计算的结合可以相辅相成，相辅相成，发挥各自优势，为社会做出更大贡献。
学大数据之后能做什么工作？
1. 数据挖掘工程师
要做数据挖掘，我们需要一定的数学知识从海量数据中发现规律，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等
PS：常用的语言有python、Java、C或C，有些人用的python或Java更多。有时，MapReduce用于编写程序，然后Hadoop或Hyp用于处理数据。如果使用Python，它将与spark相结合。
2. Hadoop开发工程师
精通整个Hadoop生态系统的组件，如纱线、HBase、蜂巢、猪等重要组件，可以实现平台监控和辅助运维系统的开发。Hadoop工程师主要关注开发层面，即围绕大数据平台的系统级研发人员，精通Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，
3。数据分析员
数据分析员是一种数据分析员[“detɪʃəən]，是指从事行业数据收集、整理和分析，并根据数据进行行业研究、评估和预测的不同行业的专业人员。
PS：作为一名数据分析师，您至少需要精通SPSS、static、Eviews、SAS等数据分析软件。一个优秀的数据分析师不应该在业务、管理、分析、工具和设计方面落后。
4. 大数据分析师
流行点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体的大人才。如果你能做到所有这些并且有一些经验，那么薪水就不用说了。
5. 大数据可视化工程师
需要独立熟悉storm、spark等计算框架、Scala/Python语言、java开发、SSM项目、NoSQL如redis或mongodb、Linux基本操作、java多线程开发能力、程序设计模式、数据库和ETL流程。
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大数据中每个数据包含的信息都是怎样形式的。如何识别其中有用的信息？
大数据中每个数据都包含哪些信息？我不太明白你在说什么
但我明白的是，大数据中的数据形式已经发生了变化，从线性结构化数据到非线性数据。例如，原来只是报表类数据，现在已经扩展到网页数据、视频、音频数据、社交媒体数据，如微信、微博等
为何有人说数据将成为无价之宝？
首先，我们需要知道数据来自哪里，然后我们才能知道数据是如何产生价值的。今天的数据是指所有可以收集的信息，统称为数据。数据的生成包括方方面面，比如人类活动可以产生数据，春夏秋冬的自然变化也可以产生数据，甚至一棵树的生长过程也可以产生数据。如果数据本身不能被应用，它就没有价值。如果数据被应用，它可以产生无限的价值。相似数据量越大，通过数据分析产生的价值就越大。这些价值观也可以应用到各个领域，涵盖我们的基本生活必需品。数据可以创造无限的可能性，这是无价的财富。
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