对大数据的一些看法

众所周知,如今的时代是大数据和人工智能的时代,那什么是大数据?什么又是人工智能?作为IT界的我们是否应该去多多了解这方面的知识呢?

在我看来,即使未来我们不从事这方面的内容,但是我觉得作为IT人才,不仅仅求得是深度,更多的是追求一种广度。比如大学学的计算机网络、操作系统、数据结构、算法分析处理、计算机组成原理等等,即便现在忘得也七七八八,但是未来当我们触及到这个方面的内容的时候,不就会很容易上手和理解了吗?

我也是第一次开始正式学习这方面的课程,所以现在和大家一起走进——大数据时代。

我会通过以下几个问题来带领大家了解和认识大数据。

   1.大数据是什么?

       2.大数据对思维方式的重要影响。

       3.大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。

       4.我对大数据应用与发展的看法,以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。

 1.大数据是什么?

      大数据也称之为巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。就比如餐厅来说,什么样的食物人们更喜欢去吃,什么样的食物人们不爱吃。这种数据的搜索不再是曾经的就是出去派派传单那么的简单了,而是通过新的处理模式,在网络上寻找各个资料进行挖掘,从而达到更为标准的答案。其实这也需要一个数据的总量做底子,当然,在这个共享数据的年代,各式各样的数据都可以共享,至于如何去进行挖掘和搜索,就看如何去运用新技术了。

2.大数据对思维方式的重要影响。

     大数据时代对于人类思维方式的影响是非常巨大而且深厚的,我通过几篇文章,来总结一下我对于这个问题的看法。

     1.个体思维转向集体思维。过去的数据量仅凭借个人的统计或者计算,可以得出一个较为标准的答案。而随着科技的发展,数据量越来越膨胀增长,个人的思维已经无法去将庞大的信息量进行消化,从而迫使人们开始寻求相互之间的合作。

     2.  机械思想转向全方位思想。在过去的传统数据年代,思维活动其实很多时候在是通过小范围,局限并且表象的数字进行分析,充满着不确定性和风险性。但如今的大数据时代的如今,很多时候就是在意这数字背后所隐藏的“风险”。比如这样说,当“人们穿高帮鞋的和放水鞋的”和“天气预报说今天要下雨”其实是交叉的,也就是相互联系的,而不仅仅是单一的天气预报下雨这么的简单。

     3.人脑思维到机器思维。随着大数据时代的来临,数据逐渐膨胀,人脑已经无法进行这么大量的计算和分析数据得出准确结论了,这时候也就是运用到了机器思维,也就是所谓的云计算功能,当然人工智能也同样运用到了这一点。当过一些算法和数据结构,在大量的数据中挖掘出符合情况的数据,同时进行分析和总结,最后得到需要的结论运用到生活当中去,也就是这种机器思维的转换。

3.大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。

其实按如今的发展趋势来说,通过大数据、云计算、物联网共同成就了如今的潮流,人工智能,人工+智能。

为什么这样说呢?人工智能(AI)。

它的背后,有着巨大的基石,就是大数据。如何让人工智能做的更智能更有意义?通过大数据的数据收集、分析处理、交换和存储,得到可以进行深度学习算法的价值,这无疑是它的最强力基石。

云计算则是人工智能的强大助力器。何为云计算?就是将我们传统的IT工作转为以网络为依托的云平台运行的工具。未来,真的是“智能”,会进行自我的学习和成长,而不需要人工的一步步的加工和补习,这就是云计算的作用。

那么,物联网就是精准计算器。物联网能够让人工智能延伸到生活中的点点滴滴,比如家里的电磁炉里面的芯片,就可以通过物联网进行信息采集通过将信息发送给人工智能,最后让数据更为的准确。未来,人工智能将会通过物联网延伸到世界各个角落,真正做到准确无误的效果。

4.我对大数据应用与发展的看法,以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。

我觉得这是大势所趋,也将会迅速的引领这个社会快速发展下去。不管是大数据还是云计算,还是物联网,无不说明社会步伐的加快。曾经的一味发传单进行信息集合,到现在敲打着代码就可以获得更为准确的信息量。曾经在小说里面看到的模拟床,模拟世界的游戏体验,我想也将会在不久运用于生活当中去。当然,作为新时代的自己,还是想要贡献自己巨大的力量的。

因为如今的自己,较为擅长于安卓的移动互联网的开发,当然,未来我也将会触及人工智能大数据的步伐,任何东西都是相互联系的嘛。我想将人工智能方面的内容运用到移动互联网上,将手机体验做到极致,这就是我想扮演的角色。同时,我也会尽自己最大的努力,成为研究性人才,对如今的大数据时代贡献自己的一份力量,做新时代的引领者。

其实呢,对于我这种大数据的小白说这个可能过于的肤浅,仅仅是想提出我自己的看法,通过搜索文章里面的一些内容,总结出来。如有不正确,可留言说明。欢迎一起讨论。

原文地址:https://www.cnblogs.com/qazwsx833/p/8515568.html

时间: 2024-08-29 19:05:09

对大数据的一些看法的相关文章

云计算与大数据的一些看法

1. 云计算与大数据的关系从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分.大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构.它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理.分布式数据库.云存储和虚拟化技术. 2. 云在技术层面的核心问题:  分布计算,集中存储. 3. Hadoop,NoSQL,NewSQL的看法  优势:低成本,扩展方便,查询或分析计算效率高;        集群架构,高可用和负载均衡兼顾.   不足:数据实时性,数据一致性较弱:复杂

关于大数据、算法的几点看法

回想起来,我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了,最近和人聊天,觉得不少人对推荐系统有所误解,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,我只想说我经常说的那句话[不是这样的],所以有了这篇文章. 第一次接触[推荐系统]是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候,那时候,[机器学习]和[大数据]都是新概念,但是差不多半年后,[大数据]的概念就开始风靡全球了,到现在已经被爆炒得面目全非. 那年还因此买了一本项亮的书<推荐系统实践>,那本书和现在的很多热门书籍一样,都是跟着概念热起来的. 虽然有一

1.试述大数据对思维方式的重要影响。 2.详细阐述大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。 3.简述你对大数据应用与发展的看法,以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。

1.大数称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.所以利用大数据的人们思维更加的敏锐,也会对人们的思维方式产生扩大化,通过大量的数据进行分析,从而形成更多推进人类社会进步的产品,走上更新的时代. 2.物联网产生大数据,大数据助力物联网.目前,物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革,被称为继计算机.互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮.物联网在将物品和互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别.定位.跟踪.

联合国“全球脉动”计划 《大数据开发:机遇与挑战》

联合国"全球脉动"计划发布<大数据开发:机遇与挑战>2012 年 5 月 29 日,联合国"全球脉动"( Global Pulse)计划发布<大数据开发:机遇与挑战>报告,阐述了各国特别是发展中国家在运用大数据促进社会发展方面所面临的历史机遇和挑战,并为正确运用大数据提出了策略建议.1. 引言技术创新和数字设备的普及带来了"数据的产业革命".对日益扩大的数字数据的分析将揭示关于集体行为的潜在联系,并有可能改进决策方式.大数

论大数据的十大局限

“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”,似乎在一夜之间,大数据就红遍了南北半球,,大数据被神化得无处不在,无所不包,无所不能.这里面有认识上的原因,也有故意忽悠的成份.笔者以为,越是在热得发烫的时候,越是需要有人在旁边吹吹冷风.在这里谈大数据的十大局限性,并非要否定其价值.相反,只有我们充分认识了大数据的特点和优劣势,才能更加有效地对其进行采集.加工.应用,充分挖掘和发挥其价值.         1.数据噪声:与生俱来的不和谐 大数据之所以为大数据,首先是因为其数据体量巨大.然而,在这海量的数据中,

牛津王宁:大数据和量化金融—从机器交易 高频交易到大数据交易

牛津王宁:大数据和量化金融—从机器交易 高频交易到大数据交易 很高兴来到这里,我是第二次参加这种会议了,我这次是以第二个身份来的,就是牛津大学NIE金融大数据实验室,代表实验室过来,今天主要分享一下我们实验室做的关于量化金融的思考跟案例. 首先简单介绍一下我们的大数据NIE实验室,是一个全新的实验室,是2013年11月正式成立的,开幕仪式是牛津大学的校长哈密尔顿先生,还有香港的FDK,就是香港金融数据技术有限公司的总裁镍反其(音)先生同时自主了我们这个实验室.我们实验室的定位是世界主要大学的第一

牛津博士王宁:大数据和量化金融

牛津博士王宁:大数据和量化金融 本讲座选自2015年8月27日在2015中国国际大数据大会主题论坛五──牛津大学NIE金融大数据实验室.数据科学高级研究员.博士王宁所做的题为<大数据和量化金融,从机器交易.高频交易到大数据交易>的演讲. 王宁:很高兴来到这里,我是第二次参加这种会议了.我这次是以第二个身份来的,就是牛津大学NIE金融大数据实验室,代表实验室过来,今天主要分享一下我们实验室做的关于量化金融的思考跟案例. 首先简单介绍一下我们的大数据NIE实验室,是一个全新的实验室,是2013年1

大数据和「数据挖掘」是何关系?---来自知乎

知乎用户,互联网 244 人赞同 在我读数据挖掘方向研究生的时候:如果要描述数据量非常大,我们用Massive Data(海量数据)如果要描述数据非常多样,我们用Heterogeneous Data(异构数据)如果要描述数据既多样,又量大,我们用Massive Heterogeneous Data(海量异构数据)--如果要申请基金忽悠一笔钱,我们用Big Data(大数据) 编辑于 2014-02-2817 条评论感谢 收藏没有帮助举报作者保留权利 刘知远,NLPer 4 人赞同 我觉得 大数据

社交关系与大数据的结合

大家还没搞清楚PC的时候,移动互联网来了,还没搞清楚移动互联网的时候,大数据来了. "有个不太靠谱的命题:如何让赵本山和迈克尔乔丹搭上关系?其实很简单,通过分析两个人的社交圈子,兴趣爱好等,最终可以找出一条线路能让他们两个人认识,这就是隐藏其中的大数据魅力之一点点-- 随着互联网的冲击,UGC(用户产生内容)不断发展,社交网络已经不断普及并深入人心,用户可以随时随地在网络上分享内容,由此产生了海量的用户数据.这些数据并不是我们想象中的那样冷冰冰.枯燥的数据,而是更加活生生.有趣的数据:这些数据不