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大數(shù)據(jù)專業(yè)背景（大數(shù)據(jù)專業(yè)背景圖）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-22 04:21:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 75

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)專業(yè)背景的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用這個(gè)專業(yè)怎么樣？真的好嗎？
2、大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展背景好不好？與哪些行業(yè)有相關(guān)性呢？
3、大數(shù)據(jù)時(shí)代是什么意思？大數(shù)據(jù)是在什么背景下提出的？
4、大數(shù)據(jù)專業(yè)的發(fā)展前景怎么樣？

大數(shù)據(jù)專業(yè)背景（大數(shù)據(jù)專業(yè)背景圖）

一、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用這個(gè)專業(yè)怎么樣？真的好嗎？

大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用這個(gè)專業(yè)挺好的。值得大家考慮。

本專業(yè)主要是以互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為背景，主要研究大數(shù)據(jù)分析理論和方法，在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用，以及大數(shù)據(jù)管理與治理的方法。

大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用課程包括，數(shù)學(xué)分析，高等代數(shù)，普通物理數(shù)學(xué)以信息科學(xué)概論，數(shù)據(jù)結(jié)論，數(shù)學(xué)科學(xué)導(dǎo)論，程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論，程序設(shè)計(jì)實(shí)踐，離散數(shù)學(xué)概論與統(tǒng)計(jì)，算法分析與設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)計(jì)算智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)，并行體系結(jié)構(gòu)與編程，非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析，算法導(dǎo)論，，經(jīng)濟(jì)管理。等等方面開展課程，從我以上列出的課程就不難發(fā)現(xiàn)這門專業(yè)的課程是繁多的。

大數(shù)據(jù)專業(yè)背景（大數(shù)據(jù)專業(yè)背景圖）

但也不難知道這個(gè)專業(yè)是當(dāng)前比較熱門的一個(gè)專業(yè)。

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)的浪潮已經(jīng)撲面而來，大家已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息化，數(shù)字化，，智能化，它是鮮明的時(shí)代特征，世界經(jīng)濟(jì)數(shù)字化，肯定是現(xiàn)在的大勢(shì)所趨的，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正在慢慢地從互聯(lián)網(wǎng)，擴(kuò)展到各個(gè)方面，如金融領(lǐng)域的征信機(jī)構(gòu)，和征卷交易，再到教育領(lǐng)域的成績(jī)分析啦，教學(xué)改革，再到政務(wù)交通領(lǐng)域的交通安全分析，醫(yī)療健康，還有我們經(jīng)常用的滴滴打車，以及美團(tuán)上點(diǎn)外賣等等，各個(gè)社會(huì)領(lǐng)域都有無處不在的大數(shù)據(jù)管理的影子。

大數(shù)據(jù)專業(yè)背景（大數(shù)據(jù)專業(yè)背景圖）

大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用，以后勢(shì)必將成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要的人力資本，以后就業(yè)也可以選擇涉及涉及政府，金融媒體，零售廣告，IT，醫(yī)藥，銀行，等等這些眾多領(lǐng)域。

大數(shù)據(jù)專業(yè)背景（大數(shù)據(jù)專業(yè)背景圖）

要是學(xué)好本專業(yè)就業(yè)市場(chǎng)和前景出路很多，選擇這個(gè)專業(yè)是要對(duì)數(shù)學(xué)要求比較高的，要有一定的邏輯思維的能力，還要具備細(xì)心，耐心以及語言包裝能力。

最后希望大家都能選擇好自己適合的專業(yè)哦。

二、大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展背景好不好？與哪些行業(yè)有相關(guān)性呢？

大數(shù)據(jù)算一個(gè)工具，只是這個(gè)工具比較通用，跟什么都可以粘上邊，只有怎么用，有多大用，好不好用，要看怎么用。

大數(shù)據(jù)說明白就是給決策者提供參考的（決策者不一定是所謂的管理者，我們每個(gè)人也算），有些程式化的內(nèi)容可能也會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)直接作出決策。

大數(shù)據(jù)不能算行業(yè)，算的話可以算產(chǎn)業(yè)，現(xiàn)階段確實(shí)算朝陽，至于轉(zhuǎn)不轉(zhuǎn)行，要看你的能力和人脈了。其實(shí)和其他的工作并沒有什么區(qū)別，在哪個(gè)行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)都一樣，指望電視劇上的慧眼識(shí)英，呵呵，那是劇。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代是什么意思？大數(shù)據(jù)是在什么背景下提出的？

大數(shù)據(jù)時(shí)代：

最早提出大數(shù)據(jù)時(shí)代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，大數(shù)據(jù)在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日，卻因?yàn)榻陙砘ヂ?lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。

大數(shù)據(jù)提出的背景：

進(jìn)入2012年，大數(shù)據(jù)（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。

它已經(jīng)上過《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專欄封面，進(jìn)入美國(guó)白宮官網(wǎng)的新聞，現(xiàn)身在國(guó)內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國(guó)金證券、國(guó)泰君安、銀河證券等寫進(jìn)了投資推薦報(bào)告。

數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識(shí)到數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)帶來問題的隱患，但是隨著時(shí)間的推移，人們將越來越多的意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。

正如《紐約時(shí)報(bào)》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺。

哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說：“這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?！?/p>

大數(shù)據(jù)專業(yè)背景（大數(shù)據(jù)專業(yè)背景圖）

擴(kuò)展資料

大數(shù)據(jù)影響

現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。

隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。

大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

在現(xiàn)今的社會(huì)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越彰顯他的優(yōu)勢(shì)，它占領(lǐng)的領(lǐng)域也越來越大，電子商務(wù)、O2O、物流配送等，各種利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)展的領(lǐng)域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務(wù)，創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)模式。

有了大數(shù)據(jù)這個(gè)概念，對(duì)于消費(fèi)者行為的判斷，產(chǎn)品銷售量的預(yù)測(cè)，精確的營(yíng)銷范圍以及存貨的補(bǔ)給已經(jīng)得到全面的改善與優(yōu)化。

“大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營(yíng)中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量。

大數(shù)據(jù)到底有多大？一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部?jī)?nèi)容可以刻滿1.68億張DVD；發(fā)出的郵件有2940億封之多（相當(dāng)于美國(guó)兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量）。

發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬個(gè)（相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量）；賣出的手機(jī)為37.8萬臺(tái)，高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬??

截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB（1024GB=1TB）級(jí)別躍升到PB（1024TB=1PB）

EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級(jí)別。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究結(jié)果表明，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB，2010年增長(zhǎng)為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達(dá)1.82ZB，相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。

而到2012年為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱，整個(gè)人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。而到了2020年，全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。

每一天，全世界會(huì)上傳超過5億張圖片，每分鐘就有20小時(shí)時(shí)長(zhǎng)的視頻被分享。然而，即使是人們每天創(chuàng)造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內(nèi)的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創(chuàng)造出的關(guān)于人們自身的數(shù)字信息量。

這樣的趨勢(shì)會(huì)持續(xù)下去。我們現(xiàn)在還處于所謂“物聯(lián)網(wǎng)”的最初級(jí)階段，而隨著技術(shù)成熟，我們的設(shè)備、交通工具和迅速發(fā)展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通。

科技的進(jìn)步已經(jīng)使創(chuàng)造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬件、軟件、人才及服務(wù)之上的商業(yè)投資也增長(zhǎng)了整整50%，達(dá)到了4000億美元。

大數(shù)據(jù)的精髓

大數(shù)據(jù)帶給我們的三個(gè)顛覆性觀念轉(zhuǎn)變：是全部數(shù)據(jù)，而不是隨機(jī)采樣；是大體方向，而不是精確制導(dǎo)；是相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。

A.不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣(隨機(jī)采樣，以前我們通常把這看成是理所應(yīng)當(dāng)?shù)南拗疲咝阅艿臄?shù)字技術(shù)讓我們意識(shí)到，這其實(shí)是一種人為限制);

B.不是精確性，而是混雜性：研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度;之前需要分析的數(shù)據(jù)很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規(guī)模的擴(kuò)大，對(duì)精確度的癡迷將減弱;擁有了大數(shù)據(jù)，我們不再需要對(duì)一個(gè)現(xiàn)象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向即可。

適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度，會(huì)讓我們?cè)诤暧^層面擁有更好的洞察力;

C.不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系：我們不再熱衷于找因果關(guān)系，尋找因果關(guān)系是人類長(zhǎng)久以來的習(xí)慣，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系;相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告訴我們某件事情為何會(huì)發(fā)生，但是它會(huì)提醒我們這件事情正在發(fā)生。

參考資料來源：百度百科-大數(shù)據(jù)時(shí)代

四、大數(shù)據(jù)專業(yè)的發(fā)展前景怎么樣？

前景很不錯(cuò)。一方面國(guó)家大力支持大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，已經(jīng)上升為國(guó)際戰(zhàn)略的今天，大數(shù)據(jù)人才正在擁有更多的發(fā)展機(jī)會(huì)。另一方面許多的領(lǐng)域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠都是高薪招聘相關(guān)人才。

大數(shù)據(jù)的擇業(yè)崗位有：

1、大數(shù)據(jù)開發(fā)方向; 所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)工程師、大數(shù)據(jù)維護(hù)工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等;

2、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方向; 所涉及的職業(yè)崗位為：大數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)高級(jí)工程師、大數(shù)據(jù)分析師專家、大數(shù)據(jù)挖掘師、大數(shù)據(jù)算法師等;

3、大數(shù)據(jù)運(yùn)維和云計(jì)算方向;對(duì)應(yīng)崗位：大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容主要有：

①JavaSE核心技術(shù)；

②Hadoop平臺(tái)核心技術(shù)、Hive開發(fā)、HBase開發(fā)；

③Spark相關(guān)技術(shù)、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析；理解Python機(jī)器學(xué)習(xí)；

⑤大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理優(yōu)化等。

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祝你學(xué)有所成，望采納。

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