¿Qué tal la especialización en tecnología y aplicaciones de big data? ¿Qué universidades son mejores?
Respuesta:
La especialización en tecnología y aplicaciones de Big Data es una especialización en ciencia e ingeniería de vanguardia.
En la actualidad, varios colegios, universidades y colegios vocacionales superiores de todo el país han comenzado sucesivamente a realizar investigaciones sobre la construcción de carreras de big data y solicitar carreras de big data. Como materia interdisciplinaria, los cursos relacionados con big data incluyen matemáticas, estadística, informática y otros conocimientos. La especialización en "Ciencia de datos y tecnología de big data" también enfatiza el cultivo de talentos de big data con capacidades interdisciplinarias multidisciplinarias.
Los campos donde los trabajadores de big data pueden mostrar sus talentos son muy amplios, desde el Departamento de Defensa de EE. UU. hasta nuevas empresas de Internet e instituciones financieras, se necesitan proyectos de big data para promover la innovación. Los puestos de análisis o procesamiento de datos también pagan muy bien, y los científicos de datos principiantes ya ganan más de seis cifras (USD) en Silicon Valley.
Actualmente, la Universidad de Aeronáutica y Astronáutica de Beijing, la Universidad de Guizhou, la Universidad de Economía y Negocios Internacionales, la Universidad Tecnológica del Sur de China, la Universidad Abierta de Guangdong, la Universidad de Yichun y otras universidades han abierto especialidades en tecnología y aplicaciones de big data.
Tecnología de big data y aplicaciones industriales
1. La aplicación generalizada de la tecnología de big data la ha convertido en una tecnología de apoyo clave que lidera el progreso tecnológico en muchas industrias y promueve el crecimiento de la eficiencia. Según la puntualidad del procesamiento de datos, los sistemas de procesamiento de big data se pueden dividir en dos categorías: big data por lotes y big data en streaming. Entre ellos, los big data por lotes también se denominan big data históricos y los big data en tiempo real también se denominan big data en tiempo real.
2. Big data se refiere a una colección de datos que no se pueden capturar, gestionar y procesar dentro de un cierto rango de tiempo utilizando herramientas de software convencionales. Requiere un nuevo modelo de procesamiento para tener capacidades más potentes. crecimiento y diversos activos de información para la toma de decisiones, el descubrimiento de conocimientos y las capacidades de optimización de procesos.
3. La definición dada por McKinsey Global Institute es: una colección de datos que es tan grande que su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis superan en gran medida las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales. escala, velocidad de flujo de datos rápida, diversos tipos de datos y baja densidad de valor.
4. La importancia estratégica de la tecnología big data no reside en el dominio de enormes cantidades de información, sino en el procesamiento especializado del significado contenido en estos datos. En otras palabras, si se compara el big data con una industria, entonces la clave para la rentabilidad de esta industria es mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos a través del "procesamiento". "
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5. Con la llegada de la era de la nube, el big data (Big data) también ha atraído cada vez más atención. Según un grupo de analistas, el big data a menudo Se utiliza para describir las grandes cantidades de datos no estructurados y semiestructurados que crean las empresas y que costaría mucho tiempo y dinero descargarlos en una base de datos relacional para su análisis. El análisis de big data a menudo se asocia con la computación en la nube porque se realiza con grandes cantidades de datos. conjuntos de análisis en tiempo real requieren el uso de marcos como MapReduce para distribuir el trabajo a docenas, cientos o incluso miles de computadoras.