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    数据分析师和大数据(免费大数据分析网站)

    发布时间:2023-03-28 14:35:00     稿源: 创意岭    阅读: 242        问大家

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析师和大数据的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

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    本文目录:

    数据分析师和大数据(免费大数据分析网站)

    一、大数据工程师和数据分析师有何区别

    大数据近年来越来越火,因为有了它,好像什么行业都能精准分析。但是,大数据本身的发展却很少有人分析。近日,国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》,首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题,全面呈现了出来。

    用大数据来了解大数据

    这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类,总计40多亿条相关数据,综合运用多种大数据分析方法,对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以,称得上是用大数据来了解大数据。

    北京、广东、上海大数据发展位居前三

    报告显示,我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看,就有意思了。

    国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出:“从地域分布,从各个省来说,北京排第一,这个不足为怪,东部沿海地区这些省份排在前面,大家也都能够想象。但是在西南地区,四川、重庆、贵州这三个地方异军突起,是我们大数据发展的第二个增长极。”

    产业落后是地方大数据发展的突出短板

    具体来看,各省份大数据发展指数的排名中,贵州、重庆、四川,紧随东部沿海省份,全部排进了前十名,领先任何一个中部省份。分析认为,这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市,早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象,国家行政学院教授汪玉凯建议,这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题:“它们是首先抓住了一个概念,然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的,这是它们的软肋。所以我认为,你们一定要注意应用,要打造你的优势。”

    人才短缺问题日益突出

    报告指出,数据管理环节漏洞较多,是大数据发展面临的首要问题,包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。

    我们会发现,大数据领域里数据是有了,但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面,现在分析类的人才,市场是供不应求,缺口非常大,而项目管理类的人才,供给又远远大于需求,所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺,这是最突出的问题。”

    发展大数据要谨防人才“眼高手低”

    大数据的核心就是数据的抓取与分析,而分析环节,目前离不开人工设置变量,建立模型。所谓“差之毫厘,谬之千里”,大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示,我国大数据人才能搞管理的不少,真正能做分析的却远远不够,这是典型的“眼高手低”,势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补,探索新的人才培养模式。比如,将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面;比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。

    二、数据分析和大数据哪个好

    大讲台大数据培训为你解答:

    1、大数据(big data):

    指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;

    在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性)

    2、数据分析:

    是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

    数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

    三、大数据分析师是什么吗

    是对大数据分析的从业人员称呼。

    根据国家商务部给出的职位介绍,大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程,大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼。

    大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

    四、大数据工程师和大数据分析师的区别

    大数据开发工程师:更侧重技术层面,主要要求会java和大数据常用框架结束,比如hadoop,hive,hbase,kafka,spark等技术

    大数据分析师:除了大数据开发所要掌握的技术之外,还要求会常用分析软件(spss,r,mysql)python,机器学习,算法相关内容

    综合来看,大数据分析师对学历和专业背景要求更高,一般要研究生学历,统计学,数学相关专业的朋友,大数据开发工程师相对来说门槛要低一些,只要满足大专及以上学历,技术OK就行

    以上就是关于数据分析师和大数据相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。


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