大数据的本质

数据来源?

  购买(政府、阿里巴巴、数据交易所)

  爬虫

  数据采集(机器人、无人驾驶、人工智慧)

  获得的是原始数据

什么是数据清洗?

  按照需求分析,过滤出有效的完整的数据,放入数据仓库

  etc 数据清洗转换

有哪些应用?

  商品、 新闻推荐   信贷、个人信用   婚姻(珍爱网) 舆论检测平台 医疗(全民健康档案) 交通(推荐路线,路况情况,)  气象(彩云天气) 时空

  本质上是这些应用,都是去学习大数据模型,这就是所谓的机器学习

什么是大数据模型?

   模型主要包括 业务 算法

   解决问题:使用数据干什么?

职位分为 大数据开发工程师 大数据算法 大数据科学家

机器学习的架构图是什么?

  文本数据 _接受数据_ >

大数据分析职业需要哪些技能?

  1. 一门语言基础

  2. Linux

  3.

主要现在技术难点?

  1. 5G通信(数据传输机制)

  2. 物联操作系统(大数据支撑平台)

自由职业会成为将来趋势?

  猪八戒网、项目大厅

网络编程发展模式?

  c/s(游戏)

  B/s

时间: 2024-08-27 02:17:03

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大数据的本质是什么,它的价值可以体现在哪些方面

根本的原因,互联网***了我们的生活,从线上延伸到线下,人车物都被数据化了,这才使数据的大规模商用成为可能,再包装一个名号大数据. 技术层面无非是把一台机器做不了的事分给很多机器做,并不是主要的进步.主要的推动力是智能手机,我们的每一次聊天,每一份订单都出卖了我们.另一个推动力是线下业务都出现了计算机化,原来靠人工完成的各种记账,现在全部都用计算机完成,各类家电也都能上网了,还有就是数字监控的大规模普及.如果你携带现代的大数据分析系统,穿越回到20年前,甚至是十年前,都没有那么多的数据给你用.

AI智能与大数据的本质区别是什么?

人工智能和大数据是人们熟悉的流行术语,但也可能存在一些混淆.人工智能和大数据有什么相似之处和区别?他们有什么共同点?它们相似吗?他们能停止有效的比较吗?嵌入式定制 人工智能处理器.JPG格式 有些人认为把人工智能和大数据分开是一个自然错误.当地的原因是它们在实践中是不同的.但它们是完成相同任务的不同工具.但首先要做的是澄清二者的定义.很多人不知道. 人工智能与大数据的主要区别之一是,大数据是数据有用时需要清除.构造和集成的原始输入,而人工智能是数据处理产生的智能输出.这使两者有了实质性的区别.

[大数据性能调优] 第一章:性能调优的本质、Spark资源使用原理和调优要点分析

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让直式进入性能调优都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在资

读<<大数据时代>>的一些感想

第一次听说<<大数据时代>>这本书,是在网上看到的央视搞的一个2013中国好书评选活动推荐的25本"中国好书"的榜单中看到的.然后迅速上豆瓣上查看了一下对该书的评价,一看非常高,再加上央视的推荐是从2013在中国出版的40册图书中选出25本,可以说是精华了.果断定了一本,花了三天时间读完了.   大数据这个名词或者说概念从被提出开始,经过短短几年的发展,已经传的沸沸扬扬了,经常见诸媒体上.好像哪家媒体的科技板块每天不弄一些这样的新闻条,它就显得不够档次一样.这是

[大数据性能调优] 第二章:彻底解密Spark的HashShuffle

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashShu

大数据和云计算

1.大数据: 大数据的本质是利用计算机集群处理大批量的数据,大数据的技术点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理. 2.云计算: 云计算的本质是将计算能力作为一种较小颗粒的服务提供给用户.云计算的关注点在于如何在一套硬件环境中,为不同的用户提供服务,是的不同的用户彼此不可见,并进行资源隔离,保障每个用户的质量. 两者的关系: ①两者都关注对资源的调度: ②大数据可以基于云计算平台: ③大数据处理也可以作为一种云计算服务.

中科院 | 大数据的力量来自“大成智慧”信息时代大数据的再认识

文章出处:http://www.thebigdata.cn/YeJieDongTai/29119.html 大数据已成为媒体与大众关注的新技术,大数据的应用也预示着信息时代将进入一个新阶段,但人们对大数据的认识有一个不断加深的过程.首先从"信息时代新阶段".数据文化和认识论的高度阐述了对大数据的理解;接着通过对驱动效益和大成智慧的解释,探讨了如何正确认识大数据的价值和效益,并从复杂性的角度分析了大数据研究和应用面临的挑战;最后对发展大数据应避免的误区提出几点看法. 1 大数据兴起预示&

大数据让生活更加糟糕

之前参加过很多大数据相关的会议和活动,人声鼎沸百家争鸣,各行各业专家们在描绘蓝图的同时也在不停地反思,技术发展得这么快,我们却是那么地被动,我们还没有用上云计算和物联网,大数据就开始招摇过市了,手里的5S才用了不到一年,6和6PLUS就要上市了,社会越来越喜欢大,越来越强调大,大时代大思维大网络大屏幕大数据大变革大机遇--一边是搞大概念大发展,一边是暴雨后城市成汪洋,人们生活和生命受到威胁甚至伤害,表面上看我们发展得很快很快,林立的摩天大楼下面是车水马龙光怪陆离,很多城市都在大张旗鼓搞智慧城市,

大数据:提升你的可执行洞察力

随着社交平台的发展和移动智能终端的普及,大规模爆发的数据不再是躺在数据库里那些静态的图片.文字.音频等文件,已然逐步演变为企业竞争的强有力资源,甚至是企业发展的生命线.IBM几年前就已经讲2B的概念.而今天,大数据可以帮企业加强他们竞争能力.大数据包括流动数据.静止数据,非结构数据.结构数据.如何把这些数据的价值利用起来,利用大数据以及大数据可视化等技术应用来提高可执行的洞察力. 走近大数据 人类存储信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍,而计算机数据处理能力的增长速度则比世界经济的增长速度