您现在的位置: 首页 > 网站导航收录 > 百科知识百科知识

到底什么是大数据，大数据职业的具体工作内容是什么？

数据,工程师,分析师到底什么是大数据，大数据职业的具体工作内容是什么？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

综合网络解释加上自己的理解给出了大数据的定义。

大数据就是数据规模达到海量级、极快的速度流转、数据类型和来源多种多样、价值密度低而且能够反映事物真实性的数据就是大数据。

大数据的工作内容包括以下几个方面：

数据采集

调查显示，未被使 用的信息比例高达99.4%，很大程度都是由于高价值的信息无法获取采集。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。

数据清洗

将不规整数据转化为规整数据，刚刚采集到的原生数据，格式还无法满足我们对数据处理的基本要求，需要对其进行预处理，转化为我们后面工作所需要的较为规整的数据。

数据存储

是将经过清洗、集成和归约的数据存储在空间中，方便后续数据分析使用的一种技术。面对海量数据，传统的数据库存储方式已经无法满足人们对数据存储的诉求，可以采用分布式文件系统进行存储。

数据分析统计

利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。数据建模是数据分析的成果。

数据反馈

通过海量历史数据的计算与分析，可以预知未来可能发生的某些故障或风险，比如对不同消费者群体多年消费行为的分析，可以判断得出某些类别或特定商品的销量走势等。

回答于 2019-09-11 08:43:50

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如Java、Python、Scala等。

学习大数据的话，建议系统学习，自学成才的太少了，推荐去北京尚学堂学习，线下校区有零基础大数据课程和高手班课程，线上的话有百战程序员线上学习品牌，之前的一个朋友还专门对比过，线上线下大数据课程学习内容都是一样的，在职的在校的就适合线上学习，学习时间自由灵活，有空即可学习，一对一辅导答疑专业又贴心。

大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位，大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。

大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。

回答于 2019-09-11 08:43:50

大数据是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

每个就业岗位的工作内容不一样啊。就业岗位例如：数据分析师、大数据可视化工程师、数据挖掘工程师、Hadoop开发工程师等。

1、大数据工程师。从事大数据系统实现的开发工程师，通过脚本、SQL、编程语言等方式加工处理原始收集到的大数据，使原本杂乱无章的大数据变得系统化、结构化；

2、大数据管理员。对已经沉淀的大数据进行管理和维护，使数据访问性能得到最大化，存储最优化；

3、数据架构师。通过大数据平台（如Hadoop），对数据需求分析、技术架构设计、应用开发设计等进行指导和实现，该职位要求从业者精通大数据相关算法，并掌握大数据平台相关重要组件；

4、数据分析师。需要精通所在行业业务，能按照业务需求进行大数据归纳整理，并掌握基本的数据分析工具，然后对数据分析形成具有行业指导意见的分析报告；

5、商业智能分析师。和数据分析师类似，但商业智能分析师毕数据分析师更加有针对性和具体性，如：市场竞争需求的商业智能分析；某一产品发展前景的商业智能分析等。

回答于 2019-09-11 08:43:50

大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯

具体内容就是管理服务器，运维工作，还有就是数据分析类的工作

回答于 2019-09-11 08:43:50

很高兴能够回答这个问题。之前写了一篇关于大数据概念、特征及职业的文章，有兴趣的可以点开我的主页查找进行浏览。关于这个回答我将简单提及一下大数据的概念、重点介绍大数据的职业。

大数据概念

大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、运用、管理和处理能力。麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出大数据的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。后来，人们意识到数据的价值高密度低的特性，又添加了value。

 3/4   首页 上一页 1 2 3 4 下一页 尾页