大数据可视化技术与应用学习心得 大数据技术是如何发展的？
大数据技术是如何发展的？
近年来， s大数据产业从无到有，全国各地发展大数据的热情高涨，行业应用得到快速推进，市场规模大幅增长。2017年， 包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的美国市场规模将超过2600亿元，较2016年增长49%。2017年1月，工业和信息化部发布了《《大数据产业发展规划2016-2020年》》，进一步明确了促进发展的主要任务、重大工程和保障措施。;的大数据产业。国家政策的相继，为推动大数据产业快速增长提供了良好的发展环境，未来2-3年市场规模增速将保持在50%左右。据估计，2020年， 的大数据市场将超过8000亿元，有望在未来成为全球数据中心。
图1的面积。;美国的大数据市场
(2)大数据投融资持续升温。
大数据创业浪潮的兴起刺激了 "生产热情 "国内大数据公司，而大数据持续被国内资本市场看好。从2011年开始，大数据领域成功融资的企业数量逐年增加。2014年进入快速上涨阶段，环比上涨176.47%。2014年以来，持续稳定增长。2016年获得融资的企业达到221家以上。据统计，截至2017年8月初，大数据领域已有183家企业获得融资，大数据领域继续备受资本市场青睐。
图2投资与融资。;美国的大数据产业
2017年，全球优秀大数据创业公司频频传出融资消息。其中，商业服务支持初创公司Confluent获得5000万美元投资，数据管理公司Collibra的C轮融资金额达到5000万美元。
图3 2017年1-8月全球大数据投融资情况
(3)大数据的应用领域不断丰富。
从国内投融资领域分布来看，2017年1-8月183家融资企业中，大数据行业应用领域的投融资事件有81起，其中金融行业最多有35起投融资事件，其次是医疗健康。共有12场投资活动。
图4 2017年1-8月大数据行业应用投融资情况。
大数据产业基础良好，面临难得的发展机遇，但仍存在一些困难和问题。一是数据资源开放共享程度低。数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力薄弱，数据价值难以得到有效挖掘和利用。二是技术创新和支撑能力不强。我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现等方面与国外仍有较大差距，对开源技术及相关生态系统的影响力较弱。三是大数据应用水平不高。虽然大数据具有很强的应用市场优势，但仍存在应用领域不广泛、应用不深入、认识不足等问题。第四，大数据安全体系不完善。数据所有权、隐私和其他方面相关法律法规、信息安全、开放共享等标准规范不健全，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。五是人才队伍建设有待加强。大数据基础研究、产品开发和业务应用人才匮乏，难以满足发展需求。
展望2018年，大数据产业发展将迎来a "黄金时代 "，产业集聚将进一步特色化发展，创新仍将是产业发展的主基调，大数据融合应用进程将加快，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
第二， 大数据创新100强发展预测
(A)政策影响趋势
随着国家大数据战略的实施和配套政策的落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务的需求将进一步提升，大数据新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持高速增长态势。
(B)技术影响趋势
大数据的技术发展将与物联网、云计算、人工智能等新技术领域更加紧密地联系在一起。物联网的发展将大大提高数据获取能力。云计算和人工智能将深度融入数据分析体系，融合创新将不断涌现和深化。
(三)人才影响力趋势
2017年，教育部公布了第二批获准开设 "数据科学与大数据技术，第一批被批准的大学被批准开设该专业。从今年开始，大数据需要的复合型人才将不断形成。此外，海外和传统行业的跨界人才不断加入大数据行业，大数据行业将迎来创新发展。
(四)资本影响的趋势
近年来，随着大量资本进入大数据行业，出现了创业公司被高估的现象。在泡沫时期的大数据行业，很多企业的发展远未回归企业本质，导致初创企业的供给与市场需求脱节。随着资本的下沉，理性的资本将引领大数据产业的健康发展。一些在资本热潮消退后能够沿着正常轨道发展的企业，将会占据新一轮的资本优势，得到进一步的发展壮大。
Java VS Python，哪种语言更值得我们学习？
如果它 s为了工作，请先学习java。
如果它 只是为了培养兴趣，你可以先学习python。
为什么这么说？因为我是那种急着找工作的人，学了python之后找工作特别难。搞笑的是，我跟我以前的python老师说这个情况的时候，他跟我说他已经转行半年了，他说python找工作特别难，不是不满意就是找不到。
然后！我笑着坚持了两个月找工作。猜猜我现在在做什么。我在加班学习java。....
随便开个招聘网站，在你现在的住处，肯定招到的java比python还多！
Python真的很好理解，意思是容易上手。起初我听了各种广告。python 的月薪过万，python 的受欢迎程度已经超过了java s和C s，python 的热点需求大，等等...让我支付智商税，尽快开始学习。;没办法，然后我就反应过来了。需求热不热！被一些人炒起来，然后很多人去搜索学习，然后还有人利用这个现象，统称为职业需求高！！！
我相信和我一样情况的人不在少数。学的时候觉得比C和C更简单方便，然后越学越感兴趣。什么样的socket编程可以快速的作为服务器，什么样的爬虫可以随意抓取网页和app，什么样的Django写网站后台，什么样的奇葩轮子无可争议！python的这些知识领域都很简单！非常好操作！做出一个效果然后找到成就感和兴趣是非常容易的！
但是！你能轻松制造的东西是公司做不到的。;我不在乎。那些你能做到的。;绞尽脑汁也想不出来的是公司看重的东西。你说你会爬。别人看到你的简历，就爬上一些静态网站，一些小的ajax技术网站，一个app，各大社交网站，然后就会说不合适。
你说你可以做SQL，正则，前端，Django做后台，然后人家会要求你精通数据结构，熟悉数据库，懂java之类的。...
说实话，我赞成从python开始。想找工作，python会加分。如果你急着找工作，不要犹豫。;不要把时间浪费在python上，学容易找工作难的东西，一年左右赶紧学java！Java的帖子至少比python多，所以你不要 t大概率不用去北上广！而且学了java之后，你回去学python会非常轻松！！
最后，我想说，你不 t愿意相信只要交了智商税就能学好python找工作。
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