¿Es difícil obtener una licenciatura en tecnología de big data?
No es difícil obtener una licenciatura en tecnología de big data.
Las perspectivas de empleo de big data son muy brillantes y los salarios de los profesionales de big data también son muy generosos. La especialización en Big Data estudia principalmente: práctica de programación, matemáticas discretas, probabilidad y estadística, análisis y diseño de algoritmos, estructura de datos, introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación, análisis matemático, álgebra avanzada, inteligencia informática de datos, introducción a sistemas de bases de datos, sistemas informáticos. fundamentos, arquitectura y programación paralelas, análisis de big data no estructurados y otros cursos.
Datos extendidos:
Big data, o datos enormes, se refiere a la cantidad de datos involucrados que es tan grande que no se puede analizar razonablemente a través de herramientas de software convencionales en un período corto. Con el tiempo, la información se puede capturar, gestionar, procesar y organizar en información que ayude a las empresas a tomar decisiones comerciales más positivas. ?[19]?
En "La era del Big Data" ?[1]? escrito por Victor Meier-Schoenberg y Kenneth Cukier, big data se refiere al uso de métodos de análisis aleatorios (encuesta de muestreo). este atajo, y todos los datos se utilizan para el análisis y procesamiento. Las características 5V del big data (propuestas por IBM): Volumen, Velocidad, Variedad, Valor y Veracidad.
El término big data enumera las diez "nuevas palabras de los tiempos" con mayor índice de vitalidad en China en los últimos 20 años en el "Diccionario chino de nuevas palabras (2000-2020)" lanzado por el Prensa Comercial.
Definición:
Gartner, una organización de investigación de “Big data”, da esta definición. Los "grandes datos" requieren nuevos modelos de procesamiento que tengan un mayor poder de toma de decisiones, descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos para adaptarse a la enorme y alta tasa de crecimiento y a los activos de información diversificados.
La definición dada por McKinsey Global Institute es: una colección de datos que es tan grande que su adquisición, almacenamiento, gestión y análisis superan en gran medida las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales. Tiene una escala de datos masiva. Tiene cuatro características principales: flujo rápido de datos, diversos tipos de datos y baja densidad de valor.
La importancia estratégica de la tecnología de big data no radica en dominar una gran cantidad de información, sino en el procesamiento profesional de estos datos significativos. En otras palabras, si se compara el big data con una industria, entonces la clave para que esta industria sea rentable es mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos a través del "procesamiento".
Técnicamente, la relación entre big data y computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de una misma moneda. Los big data no pueden ser procesados por una sola computadora y deben utilizar una arquitectura distribuida. Su característica radica en la minería de datos distribuidos de datos masivos. Pero debe depender del procesamiento distribuido, de bases de datos distribuidas y almacenamiento en la nube, y de la tecnología de virtualización de la computación en la nube.
Con la llegada de la era de la nube, el big data (Big data) también ha atraído cada vez más atención. El equipo de analistas cree que los big data se utilizan generalmente para describir grandes cantidades de datos no estructurados y semiestructurados creados por una empresa, lo que llevaría demasiado 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 el análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos requiere un marco como MapReduce para distribuir el trabajo a decenas, cientos o incluso miles de computadoras.