¿Qué tamaño tienen los big data? ¿Cómo aprender big data?
Por lo general, existen varios malentendidos obvios en la comprensión del concepto de big data. Uno es que solo los datos que son lo suficientemente grandes pueden considerarse como la categoría de big data; Internet no está aislado; el tercero es que los big data son datos estadísticos; el cuarto es que los big data "matarán a la gente" y debemos tratar de mantenernos alejados de los big data, etc.
Desde estos puntos de vista, no nos resulta difícil ver la diferencia entre "grande" y "pequeño" en big data, la diferencia entre "pequeño" y "grande" en big data y la diferencia entre "grande" y "grande" en big data.
En la era del big data, se puede procesar cualquier cantidad de datos utilizando la tecnología de big data. El procesamiento de datos estructurados tradicional también se ha incorporado al sistema de tecnología de big data, por lo que la tecnología de big data en sí no tiene ningún impacto. Sobre el tamaño de los datos, no hay requisitos absolutos, y eso no significa que la tecnología de big data no se pueda utilizar si la cantidad de datos es pequeña.
Los big data en sí son el resultado del desarrollo y desarrollo de Internet, el Internet de las cosas y los sistemas de información tradicionales, por lo que los big data están estrechamente relacionados con Internet. De hecho, el campo actual de Internet está promoviendo. El desarrollo de Big Data es una fuerza importante, por lo que Big Data es inseparable de Internet. Desde la perspectiva de las perspectivas de desarrollo de Internet, los big data son una manifestación importante del valor de Internet, por lo que el valor de los big data inevitablemente mejorará continuamente en el futuro.
Dado que la tecnología actual de análisis de big data a menudo utiliza estadísticas, muchas personas piensan que big data son estadísticas. De hecho, en el proceso de análisis de datos, big data no solo requiere tecnología estadística, sino también estadística. También se necesitan tecnologías relacionadas. Por supuesto, la estadística, como las tres disciplinas básicas de big data, ocupa una posición importante en el sistema de tecnología de big data.
En la actualidad, la formación de talentos de big data incluye no solo la educación de posgrado (cultivo de talentos innovadores), sino también la educación universitaria y de pregrado. A medida que el sistema de tecnología de big data madura gradualmente, el proceso de aprendizaje de big data. Se volverá más suave.
Si tienes alguna duda sobre Internet, big data, inteligencia artificial, estudiantes de posgrado, etc., ¡puedes dejar un mensaje en el área de comentarios o enviarme un mensaje privado!
Big data no es una gran cantidad de datos, sino un nuevo concepto de valoración de datos. Se puede decir que cualquier cantidad de datos se puede procesar utilizando tecnología de big data. En la era del big data, hay una gran cantidad de datos comerciales en las empresas, lo que requiere que los ingenieros de desarrollo de big data los recopilen, almacenen y procesen. Por lo tanto, están surgiendo cada vez más posiciones de big data.
En la actualidad, es la etapa inicial del desarrollo y la aplicación de big data. El mercado necesita más talentos de desarrollo de big data y cada vez más socios pequeños quieren aprender big data. Tecnología de desarrollo, pero no todos pueden aprenderla. Aprender big data requiere cierta base de programación y capacidad de pensamiento lógico, porque big data es un campo relativamente complejo y completo.
Debido a la complejidad de Big Data, la dificultad para que los amigos aprendan Big Data es diferente para amigos con diferentes conocimientos básicos. Entonces, ¿cómo deberían los amigos aprender Big Data?
1. Preste atención a la acumulación de conocimientos básicos de programación
Como dije anteriormente, big data es un lenguaje de programación relativamente complejo. Si desea aprender tecnología de desarrollo de big data, debe hacerlo. Es necesario tener ciertas habilidades básicas de programación, pero algunos amigos que están aprendiendo big data desde cero aún necesitan aprender conocimientos básicos de programación como Java, Python y web.
2. Determine la dirección del desarrollo y aplique lo aprendido.
Los socios pueden comprender de antemano cuáles son las necesidades de la empresa en cuanto a tecnología de desarrollo de big data, determinar su propia dirección de desarrollo y aplique lo que han aprendido de acuerdo con las necesidades de big data de la empresa. Desarrollar las necesidades tecnológicas para formular su propia ruta de aprendizaje y estudiar de manera específica para mejorar la eficiencia del aprendizaje.
3. Múltiples casos de proyectos de práctica
En el proceso habitual, mientras acumulan conocimientos básicos, los amigos no deben olvidarse de practicar más casos de proyectos, codificar más y cultivar sus propias habilidades de programación. pensamiento.
Finalmente, si desea aprender bien las habilidades de desarrollo de big data, debe continuar explorando los métodos de aprendizaje que más le convengan.
La clase de capacitación en Big Data de Beida Jade Bird Xiangtian Pigeon es una institución de educación y capacitación en TI relativamente confiable que puede integrar la teoría con la práctica y enseñar más conocimientos técnicos de desarrollo de big data, lo que permite a los amigos acumular conocimientos técnicos de desarrollo de big data mientras aprenden Más experiencia práctica en proyectos.
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Big data, ¿qué es big data? ¿Cuántos datos se llaman big data? El auge del análisis de datos se acerca a nosotros y se dice que las empresas que no analizan datos no durarán mucho, pero ¿qué tipo de datos son big data y qué tipo de datos son los datos más importantes?
Si nunca ha estado expuesto a big data, entonces no sabe qué son big data y qué tipo de datos se llaman big data. Luego, dependiendo del puerto de recopilación de datos, el grado de cuantificación de big data en el lado empresarial y en el lado individual también es diferente.
Existe un cierto grado de dificultad para aprender el desarrollo de big data. Para comenzar con una base cero, primero debe aprender el lenguaje Java para sentar las bases. En general, se necesitan alrededor de 3 meses para aprender. SE y EE en Java; y luego ingresan al sistema de tecnología de big data. Aprendizaje, principalmente Hadoop, Spark, Storm, etc.
¿Qué es big data? ¿Cuántos datos se consideran big data?
¿Qué es big data?
¿Cuántos datos se llaman big data?
Es difícil para muchas personas que no han estado expuestas a big data saber claramente cuántos datos pueden denominarse big data. Luego, dependiendo del puerto de recopilación de datos, los niveles de volumen de big data en el lado empresarial y personal también son diferentes.
Los datos de casi 100.000 niveles en el lado empresarial (lado B) se pueden llamar big data; los big data en el lado personal (lado C) alcanzan decenas de millones de niveles. No existen requisitos específicos para los canales de recopilación. Los canales de PC, móviles o tradicionales pueden lograr tal orden de magnitud de datos efectivos y formar un servicio de datos. Curiosamente, los dos tipos de big data, 2B y 2C, son dos órdenes de magnitud diferentes.
Algunas pequeñas empresas solo tienen datos en el rango de 1000 a 10 000, pero después de la recopilación y el análisis, los principios de este grupo de personas se pueden resumir de manera específica, lo que también puede guiar a la empresa a conducir un cierto nivel de identificación del usuario, trabajo de análisis, adquisición o servicio, pero esto no es big data, sino minería de datos en general.
¿Qué es la cadena de la industria del big data?
Durante la entrevista, el autor propuso que las empresas de big data se dividieran en tres categorías diferentes en función de sus relaciones ascendentes y descendentes en la cadena industrial:
Empresas de recopilación de big data
p>Los llamados "datos de búsqueda" se pueden dividir internamente en dos tipos:
Se puede generar una gran cantidad de fuentes de datos durante su funcionamiento normal;
En su operación normal Se puede generar una gran cantidad de fuentes de datos durante el proceso de operación;
Se puede generar una gran cantidad de fuentes de datos durante el proceso de operación normal.
Los llamados "datos de búsqueda" se pueden dividir internamente en dos categorías:
En el curso de sus propias operaciones normales, se puede generar una gran cantidad de fuentes de datos <; /p>
A través de la cooperación con operadores de telecomunicaciones y empresas financieras cooperamos para obtener fuentes de datos.
Empresa de análisis de big data
Este tipo de empresa básicamente tiene su propio conjunto de modelos, pero la mayoría de los modelos de bases de datos se derivan de los mismos mecanismos, incluidos modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje profundo. , etc. También existen módulos de análisis basados en aplicaciones desarrollados por IBM y Cloudera en Estados Unidos, etc.
Empresa de ventas de big data
Aunque vende datos, no vende un solo dato, sino un conjunto completo de soluciones basadas en datos, como marketing de precisión, etc.
¿Cómo cooperan estos tres tipos de empresas para aplicar el big data a nuestras vidas? Lo más fácil de entender son los anuncios colocados actualmente en WeChat Moments.
Cuando Tencent promociona anuncios entre los usuarios, realiza un análisis preciso de cada usuario. Al recopilar los hábitos de uso de las personas en WeChat y luego analizar su poder adquisitivo y sus hábitos, Tencent elabora un plan de marketing preciso y genera anuncios dirigidos a los anunciantes.
Por ejemplo, los anuncios de Lancome nunca se promocionan entre usuarios masculinos, y los anuncios de automóviles de lujo nunca se promocionan entre recién graduados. Todo el sistema de publicidad de WeChat adopta un modelo de análisis de big data. Hay comentarios generalizados del mundo exterior de que los anuncios colocados en Tencent tienen tasas de conversión más altas que los anuncios colocados en plataformas como NetEase y Sina. Esto se debe precisamente a la base de big data de Tencent.
Big data en sí es un nuevo concepto basado en la valoración de datos. Aunque el concepto es relativamente nuevo, los datos siempre han existido, por lo que el núcleo de big data no es "grande", sino la construcción de un nuevo valor. Espacio basado en big data.
El desarrollo de big data es difícil de aprender. Para comenzar desde cero, primero debe aprender los conceptos básicos del lenguaje Java. En general, se necesitan aproximadamente 3 meses para aprender SE y EE en Java. Puede ingresar al sistema de tecnología de big data para aprender, principalmente aprender Hadoop, Spark, Storm, etc.
Los datos de casi 100.000 niveles en el lado empresarial (lado B) se pueden llamar big data; los big data en el lado personal (lado C) deben alcanzar decenas de millones de niveles. No existen requisitos específicos para los canales de recopilación. Los canales de PC, móviles o tradicionales pueden lograr tal orden de magnitud de datos efectivos y formar un servicio de datos. Curiosamente, los dos tipos de big data, 2B y 2C, son dos órdenes de magnitud diferentes.
Algunas pequeñas empresas solo tienen datos en el rango de 1000 a 10 000, pero después de la recopilación y el análisis, los principios de este conjunto de datos se pueden resumir de manera específica, lo que también puede guiar a la empresa a llevar a cabo Se realiza un cierto grado de análisis de usuarios, adquisición o trabajo de servicios, pero esto no es big data, sino minería de datos generales.
El big data está orientado a una mayor cantidad de datos y se apoya en una base de datos más amplia de conocimiento analítico. La mayoría de las empresas de datos tienen fuentes de datos masivas que no son recopiladas y analizadas por un solo individuo, sino por un grupo muy, muy amplio de personas.
Para aprovechar el valor comercial de big data, primero es necesario alcanzar el nivel de volumen de datos de big data. Por lo tanto, las tres empresas BAT tienen actualmente la mayor ventaja en términos de volumen de datos. En la era de las PC, Baidu tenía una ventaja de datos muy fuerte, pero en la era de los dispositivos móviles, Tencent y Alibaba lograron superarla.
Tencent posee WeChat y QQ y obtiene el 90% de los datos generados en el terminal móvil; Alibaba utiliza sus recursos de datos de consumidores para volverse más vertical. Entonces, para las pequeñas y medianas empresas y las nuevas empresas, cómo utilizar los recursos de big data de otras personas para servir mejor a sus propias nuevas empresas cuando son pequeñas se ha convertido en el foco de la realización del valor comercial. Esto requiere un juicio y una investigación profundos.
Por lo tanto, para las empresas relacionadas con datos, al tomar decisiones de inversión, no solo debemos mirar el desarrollo del negocio existente, sino más importante aún, si puede acumular datos efectivos y acumular datos durante su desarrollo continuo. Los datos de alta precisión permiten actualizaciones de datos en tiempo real. Sólo estas empresas pueden establecer mejores barreras a la competencia.
¿Qué es big data?
Big data se refiere a una colección de datos que no se pueden capturar, gestionar y procesar utilizando herramientas de software tradicionales dentro de un rango de tiempo determinado. Los activos de información diversificados y de alto crecimiento requieren un nuevo modelo de procesamiento para tener capacidades de toma de decisiones más sólidas, capacidades de descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos.
¿Por qué es importante el big data?
La importancia del big data no es cuántos datos tienes, sino cuánto haces con ellos. Puede tomar datos de cualquier fuente y analizarlos para encontrar respuestas que puedan reducir costos, acortar tiempo, desarrollar productos nuevos y optimizados y tomar decisiones inteligentes. Cuando se combina con análisis de alto rendimiento, puede realizar tareas relevantes para el negocio como:
1. Determinar la causa raíz de fallas, problemas y defectos casi en tiempo real
3. Recalcular toda su cartera de riesgos en minutos;
4. Prevenir el fraude antes de que afecte a su organización Detectar él.
Tecnología minera para extraer enorme valor del big data. Desde una perspectiva profesional, se basa en objetivos específicos y ayuda a tomar las decisiones más correctas en términos de recopilación y almacenamiento de datos, detección de datos, análisis y predicción de algoritmos, visualización de resultados de análisis de datos, etc. Su nivel de datos suele estar por encima del PB. nivel y es complejo El nivel no tiene precedentes.
Como todos sabemos, la industria de TI es una industria bien remunerada y una carrera con la que muchas personas sueñan. Entre las diez industrias con mayor escasez de personal en el mundo, la industria de TI es la que lleva la mayor parte. esfuerzo. Los hechos han demostrado que la industria de TI también es una buena dirección profesional.
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En la era del big data, se puede procesar cualquier cantidad de datos. La tecnología de datos se utiliza para el procesamiento. Y los métodos tradicionales de procesamiento de datos estructurados también se incorporan al sistema de tecnología de big data. Por lo tanto, la tecnología de big data en sí no tiene requisitos absolutos para el tamaño de los datos, lo que no significa que no se puedan procesar datos pequeños. Esto no significa que la tecnología de big data no pueda utilizarse si la cantidad de datos es pequeña.
La recopilación de datos no conoce tamaños, ¡de ahí el término Big Data!
Este es un concepto en estadística, es decir, ¡cuanto mayor sea la información de los datos, más completa será! ¡Cuanto menor sea el error, más preciso será!
¡Se recomienda comenzar con estadísticas y comprender primero los conocimientos teóricos! Luego, realice una recopilación de datos eficaz para que la industria logre la base para confirmar la validez y autenticidad de los datos.
¡Estos son los conceptos básicos!
Estos son los conceptos básicos.