什么是大数据? 大数据分析师的发展前景如何？
大数据分析师的发展前景如何？
现在是大数据时代，需要大数据发挥作用。大数据的分析和应用，对一个公司、一个企业、一个地区的未来发展规划都能起到精辟的作用。随着大数据的普及，数据分析师的专业领域越来越多，他们希望在大数据分析领域占据自己的一席之地。
大数据分析的薪酬差异很大。这是因为大数据分析行业存在很多差异。它决定了你的数据分析职位的价值以及对公司的重要性。你对公司的贡献越大，你在公司的地位和待遇就越好。所以不要只局限于眼前，要不断积累学习，才能得到提高。一般来说，美国大数据分析师的年薪是18万美元。但在中国的顶级互联网公司。在中国顶级互联网企业，大数据分析师的薪酬可能比同级其他职位高出20%-30%，数据分析师受到企业的高度重视。
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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。
大数据成立于几几年？
“大数据”不是公司，而是IT行业的一个术语。它指的是一个庞大的数据集，数据流超出了传统的软件计算和管理。
大数据最早提出于2008年。麦肯锡研究所给出的定义是：一个在获取、存储、管理和分析方面大大超过传统数据库软件工具能力的大规模数据集。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。
大数据在社会发展中发挥着巨大的作用。
首先，大数据的处理和分析正在成为新一代信息技术集成应用节点。通过对不同来源数据的管理、处理、分析和优化，大数据可以提供更精准的服务。。
第二，大数据是信息产业持续快速增长的新引擎。大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态将不断涌现。
第三，各行各业的决策越来越重视大数据的分析。大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态，快速做出反应；在医疗领域，可以提高诊断准确率和药品有效性；可以为企业制定更准确有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业提供更及时有效的信息在为消费者提供有效服务的公用事业方面，大数据也开始在促进经济发展、维护社会稳定方面发挥重要作用。
大数据的四大特点（4V）？
1. 这是一个巨大的数据量。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量为200pb（1PB=210tb），而人类历史上所说的所有文字的数据量约为5eb（1eb=210Pb）。目前，典型的个人计算机硬盘容量为TB级，而一些大型企业的数据量接近EB级。
2. 有许多类型的数据。这种多样性还允许将数据分为结构化数据和非结构化数据。与以往易于存储的结构化数据相比，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理信息等，这些多类型的数据对数据处理能力提出了更高的要求。
3. 它是低值密度。值密度与数据总量成反比。以视频为例。对于一小时的视频，在连续监控中，有用的数据可能只有一两秒。如何通过强大的机器算法更快地完成数据的价值“净化”，成为大数据背景下亟待解决的问题。
4. 是速度。这是传统数据挖掘中大数据最显著的特点。根据IDC的“数字世界”报告，到2020年，全球数据使用量预计将达到35.2zb。面对如此海量的数据，数据处理的效率是企业的生命。
云计算和大数据哪个发展前景好？
1. 云计算是通过互联网为全球用户提供计算能力和存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。
2. 大数据利用日益成熟的云计算技术，从海量的互联网信息中获取有价值的信息，用于信息的归纳、检索和整合，为互联网信息处理提供软件基础。
3. 他们的关系：
云计算是基础。没有云计算，大数据的存储和计算就无法实现
大数据是一种应用。没有大数据，云计算就缺乏目标和价值观。两者都需要人工智能的参与，这是互联网信息系统有序后的商业应用。这才是云计算和大数据的真正出口
！5. 而商业智能中的智能又从何而来？其中一种方法是利用大数据工具对大量数据进行处理，得出相关结论，并从这些相关性中得到答案。因此，大数据是商业智能的工具。大数据需要分析大量的数据，这对系统的计算能力和处理能力要求非常高。传统的方式是需要一台超级计算机来处理，但这就导致了计算能力空时闲置，忙时不够的问题，云计算的弹性扩展和横向扩展的模式非常适合计算能力随需应变的呼唤。因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源的物质基础。
6. 进化路径：云计算、大数据和人工智能
如果有人只讲人工智能，而不讲云计算和大数据，如果不是技术骗子或装懂的傻瓜
我不知道三者之间的关系是否清晰。
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