数据化时代 想自学大数据,要从哪方面入手呢?
想自学大数据,要从哪方面入手呢?
这是一个很好的问题,也是很多人关心的问题之一。作为一个it从业者,让我来回答这个问题。
首先,大数据的知识体系比较大。在学习之初,你完全可以自学。然而,在你开始之后,如果你想进一步研究大数据,你往往需要现场的支持。此时,结合工作任务进行改进是一个较好的选择,也是一个比较现实的选择。
从技术架构来看,目前大数据的技术架构比较成熟。初学者根据三个阶段制定学习计划:一是学习编程语言等基础知识,二是学习大数据平台知识,三是根据主要方向选择学习内容,如大数据分析、大数据开发、大数据运维等,编程语言是学习大数据的基础。目前,python、Java、Scala、R等编程语言广泛应用于大数据领域。在学习程序设计语言的过程中,我们还将学习操作部门、网络和数据库的内容。掌握这些内容将直接影响到下一步的学习。从就业的角度来看,目前可以关注Java语言。虽然Python语言的崛起趋势明显,但Java语言在IT互联网行业的应用仍然非常普遍。
大数据平台是重要的学习内容。初学者可以从开源大数据平台开始,比如Hadoop和spark。一方面,这两个大数据平台的生态系统比较健全,很多商业大数据平台都建立在这两个平台上。另一方面,这两个平台的学习材料很多,可以参考的学习案例也很多。
最后,你应该根据你的知识结构选择一个主要方向。如果你有很好的数学基础,你可以专注于大数据分析。此时,您可以继续学习机器学习知识。如果你有很强的开发能力,你可以专注于大数据的开发。大数据开发岗位的人才招聘数量还是比较多的。
大数据未来的发展趋势怎么样?
随着IT行业的不断发展,大数据将是未来一个重要的发展趋势。整个IT行业将构建基于大数据的新应用生态。目前,大数据技术广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等领域,此外,大数据是支撑物联网发展的核心技术之一,还将与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合手术后进行。
未来大数据的发展趋势有以下几个方面:
物联网是通过信息传感设备将所有物品与互联网连接起来,交换信息,即物的信息,以实现智能识别和管理。物联网产生大数据,有助于物联网。目前,物联网正支撑着社会活动和人们生活方式的变革,被称为继计算机、互联网之后的第三次信息化发展浪潮。物联网大数据正逐渐显现出巨大的商业价值。
大数据的发展推动着科技的发展。大数据的影响力不仅限于互联网,在金融、教育、医疗等诸多领域也有不同程度的影响力。在人工智能研发领域,大数据也发挥着重要作用,特别是在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域。人工智能是一个可以充分利用大数据的领域,大数据给人工智能带来了更多的创新。
大数据将改变许多行业。对企业来说,提高核心竞争力是必要的,企业信息化建设是重中之重。然而,这一施工过程并非一步到位。需要一步一步地规划和实施。大数据平台建设是企业整体信息化建设的重要组成部分。在构建时,应该先整体后局部,有一个清晰的整体架构,这样才能保证业务流程之间的相互操作,信息系统之间的合理支撑,然后逐步深化。
高考结束了,如何从选专业开始走上大数据/AI之路?
目前,大数据和人工智能已经成为社会的热点。越来越多的人开始致力于大数据和人工智能的研究。随着智能和数据概念的兴起,从2016年开始,我国高校有一些大数据专业,高校数量呈上升趋势,说明这些专业受到市场青睐,就业前景良好。高考结束后,如何在大数据和人工智能领域进行投资,主要有以下几点:目前,大数据专业在我国的应用已成为高校的热点。自2016年以来,中国已有276所高校增设了这一专业。应该说,学生有很大的申请空间。
人工智能专业是中国大学生计划设立的专业,旨在培养我国人工智能产业的应用型人才,促进人工智能一流学科建设。2019年3月,教育部发布《教育部关于公布2018年高校本科专业备案及审批结果的通知》。根据通知,全国已有35所高校获得第一批人工智能新专业建设资格。目前,它们大多是高水平大学。
由于大数据和人工智能的普及,今年会有很多人申请相关专业。有些学校的分数可能很高。因此,对于分数不占优势的考生,可以报考同类专业。对于人工智能,他们可以报考计算机科学与技术专业。事实上,这些专业与人工智能非常相似,换专业更容易。第二,数学专业。目前,许多学校开始将自己的专业转变为大数据。一些学校还没有申请大数据,将开始数学和应用数学的大数据方向。考生可以选择这些专业,最后可以参与大数据和人工智能的潮流。
最后,考生在填报志愿时顺应大势所趋是对的,但一定要有兴趣。如果他们不感兴趣,就说这些专业好,这样就可以报考了。这不好。我希望我们能把自己的兴趣和热门专业结合起来,这样我们才能做得更好。
大数据时代是什么意思?
大数据的特点应该有以下几个方面(4V)。首先,体量很大。现在,数据计算单元已经从GB发展到TB、Pb甚至EB。第二,多样性。大多数大数据都是非结构化的,它们的类型非常复杂,所以我们不能用我们目前的技术手段来处理它们。第三,速度。数据生成和传输的频率非常快,其次是价值。从大量低质量、低价值的数据中获取知识,就像在海里找一根针。获取数据的成本很高,但价值需要挖掘。
几年前,在中国科协主办的“科学家与媒体面对面”活动中,中国联通网络技术研究院首席专家唐雄岩举了一个例子:百度控制你的隐私,微信知道你的社交圈,淘宝知道你的购物习惯,三者移动联通各大运营商都有您的通话记录和上网记录,银联知道您在哪里使用信用卡,定位软件知道您在哪里
专家认为,利用大数据可以有效实现“智慧医疗”,为全面的个人健康管理提供服务;个人可以方便地获取医院信息、检查数据、医学图像等,以及个人健康历史数据;为慢性病患者提供远程数据分析和服务;协助临床诊断和用药决策;为公共卫生机构提供及时的统计分析服务;为药品研发和治疗方案设计提供数据分析。随着大数据的发展,广大市民的生活将变得更加便利。
现在我们经常提到智慧城市、智慧交通、智慧医疗等等,这些都贴着智慧的标签,都需要大数据的支持。
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