大数据这个专业怎么样啊？

这个专业是一个行业发展趋势，因为不只是互联网行业需要，很多行业都在进行数据转型。所以精通大数据专业的人才缺口大。不过要学的知识也是比较广、比较深的：

大数据与Hadoop生态系统、关系型数据库技术、分布式数据处理、海量数据分析与数据挖掘、物联网与大数据、文件系统（HDFS）、NoSQL。

当然除了这些，也有一些大数据相关细化行业，比如java、UI交互设计等，也算是广义上的大数据行业，但是更加细化。

至于就业薪资，你在任何一个网站上搜索一下，也是非常客观的。下面这个图定位城市不是1线，已经算是二三线了，但是薪资也比较高的。所以前景不错哦。

1什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后，真正实现了万物互联，即“人与人、人与物、物与物”互联，世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长，产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，一方面可以提高经济效益，很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力，将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。

2什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术，具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点，能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币，比特币是最具有典型代表，目前1比特币的价格已经超过40000人民币，其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前，区块链应用最广的是金融领域，此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3什么是大数据

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征：

1根本目的是服务于决策，大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力，做出更好的决策和判断;

2量度大，大数据通常是指100T以上的数据量，这难以依靠传统的计算手段有效计算，而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3频率高，大数据是用户参与与互动而产生的数据，根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据，这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低，很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4速度快，大数据是实时性的数据，能够实时反应。例如，在百度搜索框输入一个关键词，能够瞬间呈现，而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5永远在线。在线是大数据的前提条件，从这个角度来说，大数据是永远在线的，能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹，能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求，来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先，数据的可获得度。目前在国内，大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够，很多数据难以获得，导致难以实现真正的大数据挖掘和分析，这就要求政府及时开放更多的数据，以提高数据的可获得度。

其次，进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量，这就要求有高超的建模水平，当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三，利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点，高度依赖于高质量的数据解释，这就体现了行业专家的价值。

物联传媒提供

1、物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。
2、其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。5G的到来，通过提升连接速率，提升了“人联网”的感知，也促进了人类主动创造数据。另一方面，它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等，都是物联网场景的需求。
3、5G刺激物联网的发展，而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大，都是为大数据崛起铺平道路。
4、据调查，63%的公司从对大数据投资中获得了可衡量的效果。如果再加上传感器、追踪器等物联网能力的加持，数据驱动型企业有潜力实现更广泛的市场研究、更好的流程可见性、更高的运营效率。然而，大数据咨询专家认为，某些行业或许本身就更适合从大数据和物联网的结合中受益。

题主是教育工作者吧？提供以下内容供参考：

大数据技术需要用到的自然科学与工程技术类基础课程包括：

统计学

数学

线性代数

概率论

数据结构

算法

计算机网络

数据库

计算机科学基础

物联网技术需要用到的自然科学与工程技术类基础课程包括：

电子学

通信原理

电路

传感器技术

网络技术

电子控制

控制系统

智能传感器网络

计算机网络

人工智能技术需要用到的自然科学与工程技术类基础课程包括：

统计学

数学

线性代数

概率论

算法

计算机科学基础

模式识别

机器学习

深度学习

自然语言处理

计算机视觉

这些基础课程可能会因具体的学校和专业的不同而有所不同。

 2023年，教育部再次公布关于2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，两百多所高校新增备案“数据科学与大数据技术”专业。这是从16年教育部公布15年新增备案开始，大数据类专业持续新增获批的第四年，截至目前，全国已有四百多所高校获批并争相开设大数据类专业，其次是人工智能类专业：机器人工程、智能科学与技术、智能制造工程，及网络空间安全等专业。市场对人才需求迫切大数据与人工智能不仅在互联网公司的战略规划中频繁出现，同时在我国国务院和其他国家的政府报告中多次被提及。大数据、物联网、人工智能、网络安全等新领域人才虽是刚性需求，但供给仍严重不足。据职业社交平台LinkedIn发布的《2018年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营、数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据的应用范围广泛，将近50%的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，社会保障占据339%、劳动就业占据327%、市政管理占据294%、教育科研方面分别占据29%，发展形势一片大好，在各行业都有应用。
大数据行业方向学习一数据存储和管理大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。二数据清理在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。三数据挖掘一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以经由数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。四数据可视化数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。
大数据的就业前景了解由于大数据所创造的价值非常大，也将让企业更加愿意为相关的人才付出更高的薪资。目前，具备一年工作经验的从业者月薪已经达到15k左右。具备3-5年经验的从业者年薪已经达到30-50万左右。大数据的就业前景非常值得期待，入行大数据也需要趁早。大数据的就业方向有许多，主要可分为三大类：1大数据开发方向：大数据工程师，大数据开发工程师，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：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：大数据运维工程师等当下正是金九银十的求职季，作为高薪的大数据行业，以下就业岗位与相对薪酬可作为有意愿从事大数据行业人员的从业参考。

1、ETL研发

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。所需技能：ETL工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。因此从事ETL研发首先一定要具有优秀的编程能力，其次要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sql server、PostgeSQL等。并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

2、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduceHDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop开发人员利用Hadoop来对数据进行必要的处理。所需技能：Java/Scala/Python/C/C++/Jav

大连中科智云怎么样
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大连中科智云是大连中科软件有限公司的子公司，是一家从事云计算、大数据、人工智能、物联网等技术应用的高新技术企业。其主要业务包括：云计算服务、大数据服务、人工智能服务、物联网服务等。
大连中科智云的云计算服务主要涉及基础架构、数据中心、网络、安全等方面，具有良好的技术实力和服务能力。大数据服务涵盖大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据应用等，能够满足用户对大数据的多样化需求。人工智能服务涵盖自然语言处理、机器学习、深度学习、计算机视觉等，可以提供专业的人工智能解决方案。物联网服务涵盖物联网应用开发、物联网平台、物联网数据分析等，可以满足用户对物联网的多样化需求。
总的来说，大连中科智云拥有专业的技术实力和先进的服务能力，能够提供优质的云计算、大数据、人工智能和物联网服务，受到客户的一致好评。

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