大数据技术是干嘛的（大数据技术就业方向）

今天给大家介绍什么是大数据技术，以及大数据技术就业方向对应的知识点。希望对你有帮助，也别忘了收藏这个站点。

什么是大数据技术？

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖大数据平台、大数据指标体系等各类大数据应用。大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量的、高增长的、多样化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和发现、流程优化能力。

大数据技术可以处理相对大量的数据。其次，它可以处理不同类型的数据。大数据技术不仅可以处理大量的简单数据，还可以处理一些复杂的数据，比如文本数据、声音数据、图像数据等等。

此外，大数据技术的应用具有低密度、大价值的效果。如果一些零散的、各种类型的数据无法在短时间内分析出信息所表达的意义，那么我们可以利用大数据分析技术，挖掘出信息中隐藏的价值，以方便工作研究或其他用途的使用，方便政务的便捷和深化。

大数据技术有哪些？

数据库内计算

Z-Suite支持各种常用汇总和几乎所有专业统计功能。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎会找到最优的计算方案，然后把所有昂贵且昂贵的计算搬到数据存储的地方进行直接计算，我们称之为数据库内计算。这项技术大大减少了数据移动，降低了通信负担，并确保了高性能的数据分析。

并行计算(MPP计算)

Z-Suite是一个基于MPP架构的商业智能平台。它可以将计算分布到多个计算节点，然后在指定节点汇总输出计算结果。Z-Suite可以充分利用各种计算和存储资源，无论是服务器还是普通PC，她对网络条件没有严格要求。Z-Suite作为横向扩展的大数据平台，可以充分发挥各节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB数据分析的秒级响应。

基于列的存储

z系列存储在列中。基于列存储的数据集市不读取无关数据，可以减少读写开销，提高I/O效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储可以更好的压缩数据，压缩比一般是5 -10倍，数据占用空降低到传统存储的1/5到1/10。好的数据压缩技术节省了存储设备和内存的成本，但大大提高了计算性能。

记忆计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite可以极大地压缩数据，同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般内存访问速度比磁盘访问速度快几百倍甚至几千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而不是磁盘读取数据，计算数据。内存计算是传统数据处理方式的加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

什么是大数据技术？

大数据技术是指从各种数据中快速获取有价值信息的能力。适用于大数据的技术。

包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电力网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

大数据应用:大数据是信息产业持续快速增长的新引擎。几乎所有行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些传统企业，将实现互联网信息化的转型。

大数据市场将出现新技术、新产品、新服务和新业态。在硬件和集成设备领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，也将催生集成数据存储和处理服务器、内存计算等市场。在软件和服务领域，大数据将导致快速数据处理和分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

大数据技术是做什么的？

大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准定制，一个是预测。比如你通过一个搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果会很不一样。再比如精准营销。企业在寻找客户时，有规律地根据条件和线索进行挖掘，这样也能在茫茫大海中找到属于企业的“针”。

其运营模式主要是基于目标客户的标签属性，结合大数据应用技术，在数万个数据库中挖掘出符合需求的企业客户，最终精准触达，提升销售业绩。

大数据营销只是大数据的应用功能之一。随着人类社会的快速发展，传统的营销模式已经不能满足当前的表现需求，大数据技术将带来新的营销思维。

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大数据技术是干什么用的？

大数据技术一般指大数据技术与应用专业，需要学习大数据分析、挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术。

大数据技术与应用专业旨在培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发、数据产品可视化展示与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据技术专业就业方向

1.互联网电子商务方向

大数据技术及应用专业毕业生可从事互联网电子商务运维、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前已经上市的头部电商平台，小到社区电商，这些技术人才缺口比较大。

2.零售金融的方向

大数据技术与应用专业毕业生可从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发，大数据集成平台的应用与开发。适用于零售金融企业的相关技术服务和IT领域的计算机应用。

3、电子政务服务方向

作为服务领域之一，大数据技术及应用专业毕业生可在相关企业从事电子政务服务对接，开展基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。

大数据技术学什么，主要做什么？

大数据技术专业知识结构包括数学、统计学、计算机、金融大数据分析四个模块。课程包括C++编程、Java编程、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。

大数据主要学什么？

大数据分析、挖掘和处理、移动开发和架构、软件开发和云计算等前沿技术。

主要课程:面向对象编程、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台构建与运行、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台全面部署、大数据平台应用软件开发、数据产品可视化展示分析等能力的高级专业大数据技术人才。

大数据技术的就业方向

越来越多的组织重视数据。从国防部到互联网创业公司、金融机构，创新都需要大数据项目驱动，有大量工作需要数据分析或处理。常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等。它还需要数据分析和处理，如优化库存、降低成本和预测需求。

人才主要分为三类:大数据系统研发、大数据应用开发、大数据分析。热门岗位有大数据系统架构师(大数据平台搭建、系统设计和基础设施)、大数据系统分析师(利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用)、数据分析师(专门从事行业数据收集、整理和分析，并基于数据做出行业研究、评估和预测，实现数据的商业意义)、大数据可视化工程师(根据产品业务功能设计满意的可视化方案，选择合适的可视化)。

大数据技术的作用是什么？

大数据的作用:大数据又称巨量数据，特点是数据量大、速度快、类型多、真实性强。随着大数据时代的到来，大数据分析应运而生。

大数据分析是指对海量数据的分析，包括可视化分析、数据挖掘算法、预测分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理。大数据分析之所以能比我们更了解自己，是因为大数据分析是一个用科学技术手段分析已有数据的过程。这个过程中的每一个环节都是严格按照编写的软件程序计算的，不会受到人的主观意识或外界环境的影响。换句话说，大数据分析出来的结果更加客观准确。

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