資料科學與大資料技術很火，這專業真那麼好麼？
1樓：愛而不得遙遙無期
清北復交無金融，這句話我想用到這裡也是很適合的的。資料科學與大資料這個專業的確很火，但是他也是看學校的，好的學校這個專業很強，普通一本的這個專業就變得很弱很弱。
專業特點資料科學與大資料這個專業屬於計算機，就拿我們學校的計算機為例，這個專業的課程難度比較難，需要大量的編碼熬夜。我認識這個專業的學生，有些時候真的就是熬夜在編碼，而且漏洞一直有，不停的在修改。其次這個專業有一點點像文科，要求記憶背誦的東西很多很多，尤其是一些字串代表的含義，這是乙個純正的理工科，就說明你要有足夠的思維去思考，同時這個專業要求數學必須有一定的基礎，而且他們學的數學比一般人學的數學要難很多，數學的某一分支甚至趕上了數學專業的學生。
這個專業很看學校，普通一本的這個專業找工作幾乎都很難，除非你的個人能力十分突出優秀，但是雙一流學校的這專業的學生出來是十分搶手，因為這專業是很吃一些裝置和教學資源的，雙一流的教學資源更加強大，學生們在大學中學習的東西會更多，同時他們對於這技術的應變能力會更加強大。所以越好的學校出來的學生越吃香。
專業前景資料科學與大資料技術這個專業的前景還是十分不錯的，現在5g網路剛剛建成，還沒有普及，而6g網路正在研究之中，這些都是需要運用到大資料的，現在的物流系統，鐵路交通系統，都得需要大資料。而且作為交通學子的我剛剛實習完資料庫，這是乙個很專業且很難的乙個技術，專業前景來說是相當不錯的。
所以資料科學與大資料技術這個專業還是值得報考的，但是這個專業需要選擇更好的學校。希望選擇了這個專業的高考學子可以收到自己心願的大學的錄取通知書。
2樓：婁雷同學
資料科學與大資料技術專業旨在培養社會急需的具備大資料處理及分析能力的高階複合型人才。最近幾年顯得尤為熱門。
3樓：秋風體育
這專業的確很好，因為現在社會上還是很缺這方面的人才的，發展前景特別好。
4樓：o姐林語菡
專業是好的。大資料主要是利用大資料進行資料分析、系統開發等，如果學得好，是比較頂尖的技術人員的，如果自己計算機這方面有興趣學得來的話可以考慮。
5樓：笑我不好吧
肯定是很好的呀，因為在以後的社會中，我們就需要大資料。目前開啟這一所專業的學校分別是北京大學，對外經濟**大學，中南大學。
6樓：過兒
現在時代已經發展到了科技高速發展時代，人們看到了計算機工作的優越性。然而要想真正掌握這門技術就需要我們有這方面的人才。
大資料已經火了四五年，但你真的知道怎麼用它來驅動
7樓：咎洋
首先dota的平衡性比較好，這也是dota比3c流行的原因。
還有，dota是一張國際有名的rpg地圖。知名度比較高。
dota不像solo,你有再高的技術，隊友再菜也不行，不怕神一樣的對手，就怕豬一樣的隊友。呵呵。
我比較喜歡的一句話。無兄弟。不dota..
dota講究的是配合 ,還有繞樹林能很好玩。很考驗心理。
像屠夫和老虎的鉤子和箭也能給人很大的樂趣。另外就是dota的變術大。可能現在你們大優，突然一次團滅就可能被別人一波翻盤。dota畢竟是5個人的。
5v5的樂趣也大，技能和裝備的相剋和繁多，能不火嗎？
大資料的定義是什麼？
8樓：中公教育it培訓優就業
大資料首先是乙個非常大的資料集，可以達到tb(萬億位元組)甚至zb(十萬億億位元組)。這裡面的資料可能既有結構化的資料，也有半結構化和非結構化的資料，而且來自於不同的資料來源。
結構化的資料是什麼呢？對於接觸過關係型資料庫的小夥伴來說，應該一點都不陌生。對了，就是我們關係型資料庫中的一張表，每行都具有相同的屬性。如下面的一張表：
每行資料都有相同的屬性，這就是結構化的資料。
我們再來看半結構化資料。xml或json格式的資料就是我們所常見的半結構的資料。如，下面所示的xml資料：
子標籤的次序和個數不一定完全一致）
知道了這三類結構的資料，我們再來看看大資料的資料來源有哪些呢？歸納起來大致有五種資料來源。
一是社交**平臺。如有名氣的facebook、twitter、youtube和instagram等。**是比較受歡迎的大資料**之一，因為它提供了關於消費者偏好和變化趨勢的寶貴依據。
並且因為**是自我傳播的，可以跨越物理和人口障礙，因此它是企業深入瞭解目標受眾、得出模式和結論、增強決策能力的方式。
二是雲平臺。公有的、私有的和第三方的雲平臺。如今，越來越多的企業將資料轉移到雲上，超越了傳統的資料來源。
雲端儲存支援結構化和非結構化資料，併為業務提供即時資訊和隨需應變的依據。雲端計算的主要特性是靈活性和可伸縮性。由於大資料可以通過網路和伺服器在公共或私有云上儲存和獲取，因此雲是一種高效、經濟的資料來源。
三是web資源。公共網路構成了廣泛且易於訪問的大資料，個人和公司都可以從網上或「網際網絡」上獲得資料。此外，國內的大型購物**，**、京東、阿里巴巴，更是雲集了海量的使用者資料。
五是來自於資料庫的資料來源。現今的企業都喜歡融合使用傳統和現代資料庫來獲取相關的大資料。這些資料都是企業驅動業務利潤的寶貴資源。
常見的資料庫有ms access、db2、oracle、mysql以及大資料的資料庫hbase、mongodb等。
我們再來總結一下，什麼樣的資料就屬於大資料呢？通常來大資料有4個特點，這就是業內人士常說的4v，volume容量、 variety多樣性、velocity速度和veracity準確性。
9樓：ff酒後少女的夢
「大資料」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
大資料結構特點：
結構大資料就是網際網絡發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲端計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的資料開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大資料會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大資料，必須要全面而細緻的分解它，我著手從三個層面來：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這裡從大資料的特徵定義理解行業對大資料的整體描繪和定性；從對大資料價值的**來深入解析大資料的珍貴所在；洞悉大資料的發展趨勢；從大資料私隱這個特別而重要的視角審視人和資料之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大資料價值體現的手段和前進的基石。在這裡分別從雲端計算、分散式處理技術、儲存技術和感知技術的發展來說明大資料從採集、處理、儲存到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大資料的最終價值體現。在這裡分別從網際網絡的大資料，**的大資料，企業的大資料和個人的大資料四個方面來描繪大資料已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
特點大資料大資料分析相比於傳統的資料倉儲應用，具有資料量大、查詢分析複雜等特點。《計算機學報》刊登的「架構大資料：挑戰、現狀與展望」一文列舉了大資料分析平臺需要具備的幾個重要特性，對當前的主流實現平臺——並行資料庫、mapreduce及基於兩者的混合架構進行了分析歸納，指出了各自的優勢及不足，同時也對各個方向的研究現狀及作者在大資料分析方面的努力進行了介紹，對未來研究做了展望。
大資料的4個「v」，或者說特點有四個層面：
第一，資料體量巨大。從tb級別，躍公升到pb級別。
第三，處理速度快，1秒定律，可從各種型別的資料中快速獲得**值的資訊，這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。
第四，只要合理利用資料並對其進行正確、準確的分析，將會帶來很高的價值回報。業界將其歸納為4個「v」——volume（資料體量大）、variety（資料型別繁多）、velocity（處理速度快）、value（價值密度低）。
大資料最核心的價值就是在於對於海量資料進行儲存和分析。相比起現有的其他技術而言，大資料的「廉價、迅速、優化」這三方面的綜合成本是最優的。
10樓：加公尺穀大資料科技
大資料是乙個抽象的概念，大資料是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大資料已經形成了從資料採集、整理、傳輸、儲存、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大資料工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲端計算也都有密切的聯絡。
11樓：山西新華電腦學校
指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產，如購物**的消費記錄，這些資料只有進行處理整合才有意義。
12樓：安徽新華電腦專修學院
對於「大資料」（big data）研究機構gartner給出了這樣的定義。「大資料」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
13樓：陝西新華電腦學校
大資料（big data），it行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 [1] 中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值密度）、veracity（真實性）。
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