常用数据分析软件的优缺点 大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据具体是做什么？有哪些应用？
这是一个很好的问题，也是很多人关心的问题。作为一个大数据从业者，我来回答一下。
首先，解释大数据的具体用途并不容易。一方面大数据本身需要一个应用场景，另一方面应用大数据需要一定的专业知识。随着云计算和物联网的不断发展，大数据的应用场景也在不断完善和发展。我相信在产业互联网时代，大数据的应用场景将会全面铺开，大量的传统行业将会逐渐开始具备应用大数据的基础。
大数据的应用涉及一个完整的产业链。虽然目前大数据的产业链还有待完善和发展，但整体架构已经比较完整，涉及数据采集、数据分析和数据应用。每个环节都有价值增量，每个环节也都有大量的工作岗位。
数据采集是大数据的来源，数据采集的质量对大数据本身的价值有着非常直接的影响。目前行业内有大量公司致力于数据采集，数据采集的价值增值空间比较大，但主要看数据采集的质量。在早期的消费互联网时代，数据采集主要通过W
计算机科学与技术，软件工程，和数据科学与大数据技术哪个就业面更广？
我回答过很多类似的问题。为了不重复，我就从it行业企业招聘这三个。专业鉴定直接干货回答:
1.毫无疑问，计算机科学与技术的就业面最广。可从事电子信息设备、嵌入式软件、后台软件的研发。当然第一种一般比较少见，电子信息工程比较适合；
2.软件工程其实最适合后台软件研发，尤其是应用软件研发。然而，有一件事可以 t不能说是一个误区，但确实是一个规律，就是:规划的基础比较好，假设同等条件，要选择规划——注意同等条件的前提；
3.数据科学和大数据科学有点意思。对于IT行业来说，它最适合的职位是算法工程师，这个职位在几年前非常热门，因为当时有很多空白点。但是经过几年的发展，出现了几个问题:1)大量的通用算法已经产品化或者模块化，一个软件工程师琢磨一下就能实现功能，满足要求；2)很多头部公司注重分工和深度创新。对算法要求高的企业招人，一个有硕士 s学历以上最好，另一个更喜欢直接招数学专业的。因为设计优化算法是核心，大部分人都能实现算法；3)计算机专业的学生数学基础较好，可以阅读和实现大量的通用算法，也会占据一些位置。但无论如何，需求还在，只是不 不要认为宇宙是第一位的；同时，一方面要打造自己的优势:我数学强，算法好；另一方面，至少掌握一门高级语言(Java)和一门动态语言(Python)——注意这个前提。还有，每次看到数据分析和挖掘一定要和Python在一起，就有点无奈，这个话题的范围就不扩大了。
总结一下:其实都不错，高校提供的资源很容易补上行业需要的短板。广一定是理科。
另外，一个实际问题是:高考报考时，这三个专业是有区别的，一般科目最高。假设你的分数有保障，当然没问题，假设你不情愿，你对这个学校感兴趣，那就大胆选软工科和数学，没问题。
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