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大数据主要做什么,大数据从事于什么工作？

技能知识 · Nov 28, 2023

本文目录一览：

大数据学出来做什么工作？

5G网络挺不错的，5G人才发展新思想白皮书显示，到2030年5G将直接创造800多万的就业机会，学习5G就业前景广阔，就业的方向也非常广。毕业后学生可以在各大网络的分公司、子公司、产业园、互联网企业等从事5G通信运营、大数据标注员、大数据分析师、物联网工程师、物联网运维师、通信网络运营工程师、维护工程师、硬件产品测试工程师相关专业的处理、服务、应用和研究等工作。
目前云计算大数据是时代发展的趋势，各行各业都在努力向互联网靠近，类似于智慧城市，智慧社区，物联网，大数据，ai智能，云计算等等的发展前途不可限量。只要自己多学习专业方面的知识，做到能独当一面，前途一片光明。
学习大数据后，可以从事以下几种职业：
1. 大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，设计数据架构、实现数据清洗、转换和存储等。
2. 数据分析师：主要负责处理和分析数据，提出有价值的信息和模型，供业务决策者使用。
3. 数据科学家：结合业务问题和数据分析技术，进行高级统计分析和机器学习，帮助企业进行战略规划。
4. 大数据架构师：主要负责设计和构建大数据平台的基础架构和架构规划，确保整个系统的高性能和高可用性。
5. 人工智能算法工程师：根据业务需求，设计和实现各种机器学习和人工智能算法，开发具有自主智能的应用系统。
除此之外，学习大数据的知识还可以帮助你在云计算、物联网、金融科技、医疗健康等领域找到工作和发展。

大数据是干嘛的？


大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等
大数据：
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。
大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。
通过大数据技术，结合云计算技术，搜集海量的数据，将数据进行专业化的归纳处理。提炼其中的价值，服务于社会、企业，指导人们生产作业。比如：阿里云的城市大脑，解决了人们交通出行问题，解决了交通拥堵问题。最熟悉的莫过于天气预报了，根据气象数据预测天气变化。
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等
什么是大数据？
列举三个常用的大数据定义:
(1)具有较强决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长、多样化的信息资产需要新的处理模式。
——Gartner
(2)海量数据量、快速数据流和动态数据速度、多样的数据类型和巨大的数据价值。
—— IDC
(3)或者是海量数据、海量数据、大数据，是指所涉及的数据太大，无法在合理的时间内被截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息。
—— Wiki
大数据的其他定义也差不多，可以用几个关键词来定义大数据。
首先是“大尺度”，可以从两个维度来衡量，一是从时间序列中积累大量数据，二是对数据进行深度提炼。
其次，“多样化”可以是不同的数据格式，比如文字、图片、视频等。，可以是不同的数据类别，如人口数据、经济数据等。，也可以有不同的数据源，如互联网和传感器等。
第三，“动态”。数据是不断变化的，它可以随着时间迅速增加大量的数据，也可以是在空间不断移动变化的数据。
这三个关键词定义了大数据的形象。
但是，需要一个关键能力，就是“处理速度快”。如果有这样的大规模、多样化、动态的数据，但是需要很长时间的处理和分析，那就不叫大数据。从另一个角度来说，要实现这些数据的快速处理，肯定没有办法手工实现，所以需要借助机器来实现。
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。
扩展资料：
大数据应用举例
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
参考资料来源：百度百科-大数据 （IT行业术语）

大数据是做什么的 大数据是做什么工作的

1、大数据是负责大数据平台技术开发的工作人员。
2、规划及建设大数据平台。
3、负责大数据存储系统、分布式计算系统、挖掘算法等设计、研发以及维护、优化工作。
4、负责分析、挖掘、对抗各种产品安全层面的恶意行为。
大数据主要包含数据采集、存储、分析和应用等方面。
据中国信息协会大数据分会的《2021-2022中国大数据产业发展报告》，大数据人才需求岗位TOP10依次为：大数据架构师、大数据工程师、系统研发人员、数据产品经理、数据分析师、应用开发人员、数据科学家、机器学习工程师、数据挖掘分析师、数据建模师。
在国内招聘大数据岗位的有大数据研究公司、Saas服务平台、一些大型企业和金融机构也需要专门的大数据岗位。
比如大数据研究机构Sandalwood的ETL工程师岗位职责：
1、负责数据仓库建模、源数据的导入、数据预处理的设计和开发；
2、参与ETL调度配置的开发优化工作；
3、公司业务数据梳理、主数据设计、数据标准设计。
不同的大数据岗位的工作内容有较大的差别，分类来说的话可以分为数据采集与存储、数据处理和输出，以及数据分析和应用三大类别。

大数据的用途有哪些？

企业经营过程中一直离不开数据信息的支持，尤其是在某项 项目决策时，更是需要大量市场信息和以往经验经验作为参考，因此数据信息搜集和分析工作成为企业进行管理决策的关键。
大数据使决策方式更科学，更能辅助到管理者进行智能化的决策对比分析，这也决定了企业信息工具受到越来越多企业的青睐。
大数据为企业提供及时决策。
依据以往企业决策主要通过各种销售数据、财务报表、客户市场调查问卷等数据信息作出决策，这个过程往往漫长且复杂，其结果是因滞后效应而不能适应快速变化的需求。应用大数据计算、分析能快速做出决，并能针对热点事件等短期营销活动快速做出响应，及时调整产品生产或销售投入资金的方向、库存组合及缺货准备，以满足用户需要。
大数据带动企业精准营销。
通过分析客户信息数据，企业可以了解用户的兴趣、需求和偏好，从海量的数据背后挖掘出符合客户需要的市场机会，为企业进行有针对性的市场营销，从而提供无限商机。
通过实时监测市场趋势和用户反馈，企业可以及时调整营销策略，从而诱导客户产生购买意愿，真正实现精准营销。
大数据为企业间的合作提供契机。
企业的大数据逐渐成为企业的一种资产，使企业的供应链模式日益向“数据供应链”转化。在互联网时代，单一企业的数据与整个互联网数据相比显得微不足道。在“数据供应链”能提供包括整个供应链从上游原材料供应、生产加工制造、销售通路与配送体系、整个供应链库存结构与数量等环节提供数据支持，为企业获得竞争优势提供支撑保证。
企业要注意的是大多数情况下，很多信息工具的大数据模块比较片面，大数据技术也只是个“打辅助”的角色。决策者的智慧在大数据技术的赋能之下，掌握好机器智能与人类智慧的平衡，这样才能把决策无限优化，最终获得最优决策。
随着互联网的不断发展，大数据的使用变得越来越普遍，并且成为了IT行业中最火热的应用。什么是大数据呢？大数据是指在某个时间段内由常规软件工具进行获取、管理和处理的数据集合。其中主要包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘网格、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。那么大数据有什么用途呢？下面电脑培训为大家具体介绍。
1、大数据处理分析成为新一代信息技术融合应用的节点。现在移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，它们能够连续产生大量的数据。
2、大数据信息产业是持续高速发展的新引擎。新技术、新产品、新服务、新业态势相继出现。在硬件和集成装置的领域中，对芯片、存储产业产生重要影响，并且IT培训发现将一体化的数据储存在处理服务器、存储器计算等市场上。
3、大数据资源的使用将是提高核心竞争力的关键因素。各业界的决定由“业务驱动”转变为“数据驱动”。北大青鸟认为通过分析大量的数据，零售业者可以实时把握市场动向，迅速应对。企业可以提供决策制定支持，以制定更准确有效的市场营销战略。
4、大数据时代科学研究的方法发生了重大的变化。在大数据时代，通过实时监控，跟踪研究对象在互联网上发生的大量行为数据，进行挖掘分析，昆明北大青鸟发现揭示了有规律的数据，可以提出研究结论和对策。

大数据是干什么的 主要做哪些工作

大数据是负责大数据平台技术开发的工作人员。其职责包括：规划及建设大数据平台；负责大数据存储系统、分布式计算系统、挖掘算法等设计、研发以及维护、优化工作；负责分析、挖掘、对抗各种产品安全层面的恶意行为。
大数据时代崛起，网络安全事件频频发出，想要解决蠕虫等病毒的暴发，可以部署终端安全管理系统，建立以终端安全管理为核心的出发点，从数据保护、终端控制、安全管理、桌面管理等方面构建完整的终端保护体系。
这样可以有效阻止网络瘫痪和重要信息泄露，通过这一系列技术手段全面实施用户的安全管理策略。结合具体数据的更新情况，对此构建相应的数据安全分析机制，采用动态化的数据分析方式，对各类数据进行灵活处理。
加强对各类数据运行的有效监控，提升对数据处理的针对性与有效性。可以在较短的时间内发现数据的问题或者可以通过数据发现实时的问题。
典型的大数据行业
第一，数据库分析师，一般供职于较大规模的科技公司，是利用大数据智慧分析各种数据的岗位，是一种技术工种，当然不仅仅是分析数据，会分析数据只是一个基本前提，最重要的是利用分析好的数据去创造更大的价值。
第二，很多研发机构也是需要用到大数据的，比如高精尖的制造方，手机制造商，一切电子化物件的制造商等都离不开大数据。
第三，医学、生物学方面也是会运用到大数据的，使用电子智能化能更好的利用医疗设备，更加容易解决一些医学上的难题。
第四，用于某些智力工作者的辅助工作，比如著名的人工智能帮助围棋选手下棋、学棋，确实是能够提升棋艺的，还有就是很多作家都用大数据来提升自己的写作能力。
第五，运用于交通，通过建立统一的交通网络系统，能够更好的统筹与协调复杂的交通状况。

大数据包含了哪些内容 具体是做什么的

大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完或无法处理的数据集。大数据，就是信息资产。接下来给大家分享一些大数据的相关信息，希望对大家有帮助。

大数据包含的内容 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据工程是以面向场景应用为本，提炼挖掘、算法模型、业务流程再造、加工处理成有价值、可支持决策的“成品数据”，进而通过这些“成品数据”赋能决策，提高生产效率、实现精准营销和辅助社会治理。
学完大数据有什么用 学完大数据可以做大数据系统研发，研发团队主要承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发。一个稳定的大数据平台需要大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师协作完成。
学完大数据可以做大数据应用开发工作，大数据应用开发工程师负责基于大数据平台实现业务项目的开发以及维护工作，需要具备扎实的机器学习/数据挖掘基础，对商业BI、用户画像、可视化呈现等需要了解。
学完大数据可以做数据分析，数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，帮助企业把数据和技术转化为商业价值。需要对数字具有敏锐的洞察力。

大数据是做什么的？

目前大数据已经在营销、金融 、工业、医疗、教育、交通、保险、执法、体育、政府、旅游、物流等领域广泛应用。
一句话 大数据就是管理和利用大量数据的。
分开来讲就是数据如何产生、数据如何搬运、数据如何存储、数据有效的整理起来方便使用、数据如何进行加工提高价值、数据怎么使用，管理这整个生命周期。
数据的产生：就是数据的源头，我们怎么来生产数据。有业务上用的数据比如MySQL中的用户表，有前端埋点(监控用户的每个操作)，有程序输出的日志数据，有爬虫爬来的数据。这么多数据的源头，我们需要一个数据该怎么产生数据。
数据接入：数据怎么从这么多源头搬运到数据中心进行统一处理。用什么方法搬运，搭建个管道让它一直进来，还是隔段时间搬运一次，这都是要考虑的。
数据存储：大量数据如何存，才能不会丢，而且读取快。
数据仓库：数据怎么进行有效的管理就是数据仓库该考虑的事情了。
数据计算：大量的数据要进行加工，才能产生价值，那么加工工具的效率就影响着你的效率。
数据应用：数据能用来做什么。

大数据从事于什么工作？

(1)大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。
(2)大数据应用开发工程师：负责搭建大数据应用平台、开发分析应用程序。他们熟悉工具或算法、编程、包装、优化或者部署不同的MapReduce事务。他们以大数据技术为核心，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。
(3)大数据分析师：运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。他们最大的本事就是能够让数据道出真相;此外，他们还拥有某个领域的专长，帮助开发数据产品，推动数据解决方案的不断更新。
(4)数据可视化工程师：具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好的进行大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。
1.找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
2.预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤?
3.找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知
客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。
大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。
大数据职业发展的方向：大数据开发、数据分析挖掘
大数据开发
主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据分析师
一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；
另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好
数字时代，互联网运营离不开大数据，什么是大数据？怎么应用呢？
大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易，职业发展潜力巨大。
大数据职业发展的方向：大数据开发、数据分析挖掘
大数据开发
主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据分析师
一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；
另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

大数据产品主要是用来做什么的

大数据产品主要是可以用来做以下方面：

1、个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同；

2、新闻网端服务，可以提供一些定制化的新闻服务，或者是网游等；

3、精准营销，现在已经比较常见的互联网营销，百度的推广，淘宝的网页推广等，或者是基于地理位置的信息推送，当我到达某个地方，会自动推送周边的消费设施等；

4、选址定位，包括零售店面的选址，或者是公共基础设施的选。