大数据时代学什么技术就业无忧

第一篇：大数据时代学什么技术就业无忧

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大数据时代学什么技术能就业无忧？大时代，大生活。怎么样改变自己的未来，提升自身竞争优势?相信许多人都考虑过这个问题。21世纪，是科技高度发达的时代，是信息化的时代，日新月异的信息技术有力地推动着社会生产力的发展，IT应用触及到社会每一个角落。计算机技术成了最火热的技术之一，IT产业作为国家战略性支柱产业，与金融、电信、交通、物流等各个领域深入融合，不断推成出新，推动社会经济各行业的发展和创新，在当今时代是具有很高创新活力的产业。十八大提出促进工业化、城镇化、信息化、农业现代化同步发展，未来几年中国IT产业依然保持稳定增长的态势，所以出现了全民学IT技术的热潮。

通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来新的发现，大数据时代正在向我们走来。“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”。

与不少发达国家已把大数据的开发应用提高到国家战略高度相比，我国的大数据管理还处萌芽状态。重定性、轻定量，重观点、轻数据的思维惯性，使得我们在数据收集、使用和管理上不太灵敏。比如，雾霾污染物的比例各是多少？城市机动车饱和量是多少？缺乏精

www.xiexiebang.com 确数据都让相关决策难以精准发力。大数据的能量往往超出我们的想象。在房地产价格统计上，银行的贷款信息及住建部门的网签数据能让房价数据更真实可靠；在就业领域，搜索引擎大数据可以帮助监测预警失业率和劳动力市场供求状况；道路上拍摄的交通影像数据可以帮助推算公路运输的货运量，等等。这些不是异想天开，它们一旦落地，将大大提高政府管理的精细化，提高决策的科学性。在医疗健康、食品卫生、地质灾害、社会舆情、信息安全、国土安全等领域，大数据的分析研究可以有效实现对于重大安全、危机、风险的防范和预警，大大提升国家治理水平。

行业优势及国家经济大环境发展使IT业的发展走势强劲，2008年以后IT业进入一个高速发展时期，中国IT业步入了一个人才稀缺的时代，新岗位不断产生。根据IDC2014年调研显示，IT行业在未来四年里将产生680万个新的工作岗位。每年近百万人才缺口直接促使IT工程师的薪金也“水涨船高”，未来发展空间广阔。

（ps：本文章由北大青鸟广安门校区搜集自互联网）

第二篇：大数据时代

大数据时代

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略

第三篇：大数据时代

“大”数据时代 众所周知，数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

第四篇：大数据时代

《大数据时代》读书笔记

作者：迈尔舍恩伯格

出版发行：浙江人民出版社

版次：2013年1月第一版

读者：物流一班、时菲阳

一、作者观点

谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况。这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。

作者提出了三点结论：第一，要尽可能分析事物相关的“全部”数据，而不是之前的随机抽样，即“样本=总体”。第二，要乐于接受数据的繁杂，而不应过分追求其精确性。第三，重视大数据呈现的“相关关系”，而不要执于探索事物间的因果关系。

二、摘抄：

在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。

发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。

虽然谷歌公司的员工猜测，特定的检索词条是为了在网络上得到关于流感的信息，如“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”，但是找出这些词条并不是重点，他们也不知道哪些词条更重要，更关键的是，他们建立的系统并不依赖于这样的语义理解。他们设立的这个系统唯一关注的就是特定检索词条的频繁使用与流感在时间和空间上的传播之间的联系。谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了4.5亿个不同的数字模型。在将得出的预测与07年、08年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的软件发现了45条检索词条的组合，一旦将它们用于一个数学模型，他们的预测与官方数据的相关性高达97%。和疾控中心一样，他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时，不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到。

所以，09年甲型H1N1流感爆发的时候，与习惯性滞后的官方数据相比，谷歌成为了一个更有效、更及时的指示标。公共卫生机构的官员获得了非常有价值的数据信息。惊人的是，谷歌公司的方法甚

至不需要分发口腔试纸和联系医生——它是建立在大数据的基础之上的。这是当今社会所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。基于这样的技术理念和数据储备，下一次流感来袭的时候，世界将会拥有一种更好的预测工具，以预防流感的传播。

三、感想：

看完本书有如下感想：

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

其次，作者认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

最后，作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公

司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

第五篇：“大数据”时代计算机信息处理技术探索

“大数据”时代计算机信息处理技术探索

现代社会中无论是计算机的硬件设施还是软件的技术水平的提升不断更新换代，大量数据应运而生，数据机构和数据的储存不断的发生着巨大的改变。创新的数据的不断升级为计算机信息处理技术提出了更高的要求，同时带来了更大的机遇和挑战。对于数据处理的精确性和高效性，提供了关心，进而使他被运用的数量和重视的程度都特别高。

1“大数据〞的概念与特点

1．1大数据的概念

大数据时代，信息的数据量不断的上涨，这样等待处理的数据十分浩大，目前的计算机主流软件在短时间内无法实现对其进行获取、处理、存储、传输、管理等方面的功能，它不仅包括数据量大，同时还包括数据比较难以处理、冗杂多样，同时在处理的过程中，还会出现数据处理的重复性。对于大数据的数据量大到什么程度，目前还没有一个统一的标准，一般认为数据量在10tB－1pB(1tB=1024gB，1pB=1024tB)以上的数据为大数据。

1．2大数据的特点

1．2．1数量大

大数据的产生是基于大量数据信息处理而产生的，需要运用计算机技术处理数据的量越来越大，从tB及已经进展到pB技术的数据处理。

1．2．2速度快

海量的数据，就需要高速度的对数据进行处理，这样才能满足使用者对信息数据的需求，假如大数据的处理出现滞后，将不利于信息的传播与扩大。

1．2．3种类多

随着信息技术在生活应用中普及，现代人们对信息的需求日益多样化，信息数据的来源也越来越多样化，结构化和半结构化的原始数据也出现了多样化，使得大数据呈现出多样化的进展趋势。

2“大数据〞时代的计算机信息处理技术要点

2．1分布式处理技术

分布式数据处理，主要是为了实现数据的分布式存储和处理的一种方式，它是由谷歌公司提出的gFs技术。它采纳了存储列的概念，对数据进行存储后以列为单位，这种技术特点是，循环利用的效率比较高，数据信息的压缩比较快，这种存储结构是采纳了行列混合的方式，能够快速的缩短数据的查询时间和加载海量数据的实际，更加能够把利用磁盘空间提升到最高。目前，分布式处理技术在百度、iBm得到了广泛的应用。

2．2信息安全处理技术

数据飞速进展的时代，互相关联的数据结构从各种数据信息原来独立的形式中脱颖而出，也正是由于关联结构的影响，无论是那一个数据出现问题，伴随其他数据也会受影响而改变。硬件性能在计算机处理技术中常常会起到干扰问题，在大数据安全管理工作的性能中没有完全得到需求，与此同时，这种方式却为计算机网络技术的进展制造了良好条件。不断的进展的信息安全技术为保证大数据信息的安全提供了前提。单个数据或者是单个数据的基础之上不适合建立对信息的安全管理，最重要的是对整个全面的信息系统进行有效管理，正是这种方式，为计算机信息处理技术带来了很大的进展机遇，与此同时也有肯定的挑战。

2．3大数据中的数据存储处理技术

随着网络的日益普及越来越多的内容诸如视频、影像以及虚拟化等等，他们的数据不断的上涨，这是一个巨大的挑战对于存储数据技术而言。在以往的一般数据存储过程中对于计算机网络性能要求并不是很高，因为他的存储量是普遍比较小的，一般的计算机就可以满足这些数据的需求的要求，但是对于出现的特别大的数据而言这样的性能就很难保证存储的效率和容量了。但是假如大数据的存储中应用了一般数据存储技术，那就会造成资源的浪费，所以需要结合当前大数据中的性质特点，对于大数据的存储应当实行新的存储方法大大提升大数据信息的存储中的稳定性和存储信息的快捷性。

2．4聚类分析技术和分类分析技术的特点

在没有明确数据点的前提下，将数据集中在一起分为许多个对象组，然后对每一组对象进行数据分析，进行实现综合去查询数据，这就是聚类分析技术。类分析和聚类分析技术在数据挖掘方面应用的比较广泛。把信息的数据点进行归类总结，在综合数据点之后形成新的数据点，在对他们进行明确的假设和客观结构预报，最终大大预报将来信息的进展的要求，这就是分类分析技术。

2．5数据分析技术

数据分析技术在大数据处理中具有十分重要作用，它是一种应用比较广泛的数据处理技术主要包括了网络的分析技术、空间的分析技术、数据时域的序列分析技术、数据回来的分析技术以及情感的分析技术等等。在这些数据分析技术当中，对自然语言进行编码分析的技术是情感分析技术;在网络的特征基础之上对数据的特征进行分析的技术是网络分析技术。将网络拓扑、地理和几何当中的数据编码技术有机的融合在一起，对数据进行综合分析的统计技术是空间分析技术。

2．6大数据时代，云计算被广泛认可

大数据时代日益进展，云计算也被大家普遍认可和接受，不断被普及与人，这样就让云服务的浪潮趋势不断上涨。云计算把传递过来的信息数据，拟定云平台，互通电子数据进行整合管理。在云平台上可上传信息、下载必要信息等任意操作。云计算具有打破常规，不断提升自身服务，对自身成长不断的挖掘，遵循自主创新的原则，不断的提高日常中常用的流程性能，进行创新性的整合。

2．7新颖的数据挖掘。在搜寻过程中提炼出大量的数据，对于这类数据进行分别解析，查找内在的规律性。这就是数据挖掘涵盖的范畴。目前大部分企业自身拥有的数据库单纯只能进行录入数值、查验并且统计这些功能。很难在大量搜集得出的数值当中提炼出有价值必备的信息，更难总结出查找规律的潜在信息。遵循这种进展很难把深层次的规律进行深挖，也就很难进行规律的表达。总体上来看，数据挖掘可以分为初始预备阶段、探求潜在规律、表示这一规律等这三个时段。数据挖掘为决策流程内增添了的更多的便利。当在大量数据中，又缺失了信息，这种状况下就可以求救于这样的数据挖掘。缘由是因为，假如能够精准的区分出信息的要点，就可以很快的挖掘出潜藏深处的必要信息，这样就更能进行正确的选择。综上所述，当今时代的大数据处理技术，对计算机信息处理技术提出了更高的挑战和更高的要求，需要实行比较冗杂的信息技术对海量的技术进行分析，需要运用计算机技术建立真正适应大数据时代的网络系统和信息处理系统。

作者:童建

单位:云南工商学院

参考文献:

［1］崔杰，李陶深，兰红星．基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发［J］．计算机讨论与进展，2022，49(zl):12～18．

［2］耿秋，孟剑．大数据时代机遇和挑战［J］．中国新时代，2022:172．

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