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大数据专业背景（大数据专业背景图）
发布时间：2023-04-22 04:21:35
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于大数据专业背景的问题，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:
一、大数据管理与应用这个专业怎么样？真的好吗？
大数据管理与应用这个专业挺好的。值得大家考虑。
本专业主要是以互联网和大数据为背景，主要研究大数据分析理论和方法，在经济管理中的应用，以及大数据管理与治理的方法。
大数据管理与应用课程包括，数学分析，高等代数，普通物理数学以信息科学概论，数据结论，数学科学导论，程序设计导论，程序设计实践，离散数学概论与统计，算法分析与设计，数据计算智能数据库系统概论，计算机系统基础，并行体系结构与编程，非结构化大数据分析，算法导论，，经济管理。等等方面开展课程，从我以上列出的课程就不难发现这门专业的课程是繁多的。
但也不难知道这个专业是当前比较热门的一个专业。
当前，大数据的浪潮已经扑面而来，大家已经进入了一个大数据时代，信息化，数字化，，智能化，它是鲜明的时代特征，世界经济数字化，肯定是现在的大势所趋的，大数据的应用正在慢慢地从互联网，扩展到各个方面，如金融领域的征信机构，和征卷交易，再到教育领域的成绩分析啦，教学改革，再到政务交通领域的交通安全分析，医疗健康，还有我们经常用的滴滴打车，以及美团上点外卖等等，各个社会领域都有无处不在的大数据管理的影子。
大数据管理与应用，以后势必将成为驱动企业发展的一个重要的人力资本，以后就业也可以选择涉及涉及政府，金融媒体，零售广告，IT，医药，银行，等等这些众多领域。
要是学好本专业就业市场和前景出路很多，选择这个专业是要对数学要求比较高的，要有一定的逻辑思维的能力，还要具备细心，耐心以及语言包装能力。
最后希望大家都能选择好自己适合的专业哦。
二、大数据行业的发展背景好不好？与哪些行业有相关性呢？
大数据算一个工具，只是这个工具比较通用，跟什么都可以粘上边，只有怎么用，有多大用，好不好用，要看怎么用。
大数据说明白就是给决策者提供参考的（决策者不一定是所谓的管理者，我们每个人也算），有些程式化的内容可能也会根据大数据直接作出决策。
大数据不能算行业，算的话可以算产业，现阶段确实算朝阳，至于转不转行，要看你的能力和人脉了。其实和其他的工作并没有什么区别，在哪个行业或者产业都一样，指望电视剧上的慧眼识英，呵呵，那是剧。
三、大数据时代是什么意思？大数据是在什么背景下提出的？
大数据时代：
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据提出的背景：
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
扩展资料
大数据影响
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。
有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。
发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万??
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）
EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。
而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。
科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。
大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。
A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);
B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。
适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
参考资料来源：百度百科-大数据时代
四、大数据专业的发展前景怎么样？
前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。
大数据的择业岗位有：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
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祝你学有所成，望采纳。
以上就是关于大数据专业背景相关问题的回答。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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