¿Cuáles son los aspectos principales que se deben estudiar en la especialidad de tecnología de big data?
"Las carreras de tecnología de big data estudian principalmente estadística, matemáticas, informática, medicina, ciencias ambientales, economía, sociología, gestión, recopilación de datos, lenguajes de programación informática, etc.
Expansión:
La tecnología de big data sirve a las personas. Las personas pueden integrar datos, analizarlos e intercambiarlos más rápidamente a través del análisis inteligente de bases de datos.
1. Especialización técnica. La especialización técnica en big data es una especialización emergente establecida junto con las estrategias nacionales de desarrollo de la industria de big data e inteligencia artificial. Esta especialización está orientada al campo de las aplicaciones de big data y estudia principalmente la operación, el mantenimiento, la recopilación y el almacenamiento de big data. análisis, visualización y otros conocimientos y habilidades técnicas.
Los cursos principales incluyen introducción a big data, tecnología y aplicaciones de bases de datos (MvSQL), programación de redes Java, desarrollo de proyectos PHP, consulta y procesamiento de big data y subprograma WeChat. , visualización y análisis de datos, tecnología de interacción de datos web y tecnología de desarrollo receptivo, proyectos prácticos de sitios web, etc.
La especialización en tecnología de big data se centra en cultivar la calidad integral de los estudiantes, combinando la teoría con la práctica y científicamente. formulación de planes de formación y docencia. Después de estudiar tecnología de big data, los estudiantes pueden obtener certificados de cualificación profesional como "1+X Web Front-end Development" para mejorar sus habilidades profesionales y mejorar su competitividad laboral. Industria típica de big data
p>En primer lugar, los analistas de bases de datos generalmente trabajan en empresas de tecnología a gran escala. Son puestos que utilizan la sabiduría de big data para analizar diversos datos. Por supuesto, no se trata solo de analizar datos. Ser capaz de analizar datos es solo una cuestión de La premisa básica es que lo más importante es utilizar los datos analizados para crear mayor valor.
En segundo lugar, muchos. Las instituciones de I + D también necesitan utilizar big data, como la fabricación de alta precisión, los fabricantes de teléfonos móviles y todos los fabricantes de objetos electrónicos.
En tercer lugar, la medicina y la biología también utilizarán big data. hacer un mejor uso de los equipos médicos y facilitar la resolución de algunos problemas médicos.
En cuarto lugar, se utiliza para apoyar el trabajo de algunos trabajadores intelectuales. Por ejemplo, la famosa inteligencia artificial ayuda a los jugadores de Go a jugar y aprender ajedrez. , que de hecho puede mejorar sus habilidades de ajedrez. También hay muchos escritores que utilizan big data para mejorar sus habilidades de escritura.
El quinto es la aplicación en el transporte mediante el establecimiento de un sistema de red de transporte unificado. se puede integrar y coordinar mejor
En sexto lugar, el más común es para las actividades de comercio electrónico, como cuando se trata de compras en línea, pedidos de comida, etc., el big data es como un gusano redondo en el estómago. Puedes ver completamente lo que necesitas y quieres. Esto es lo aterrador de big data.
La definición y el significado de big data:
La organización de investigación Gartner la ha dado. Una definición de "big data" "Big data" se refiere a la necesidad de que nuevos modelos de procesamiento tengan capacidades de toma de decisiones más sólidas, capacidades de descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos, por lo que pueden adaptarse a tasas de crecimiento masivas y altas. activos de información.
McKinsey Global Institute lo define como: una colección de datos que es tan grande que excede las capacidades de adquisición, almacenamiento, gestión y análisis de las herramientas de software de bases de datos tradicionales, tiene las características de big data. escala, rápida velocidad de flujo de datos, diversos tipos de datos y baja densidad de valor.
La importancia del big data:
La importancia estratégica de la tecnología de big data no radica en dominar información de datos enormes, 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 saber si esta industria puede ser rentable radica en mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos a través del "procesamiento". "Técnicamente hablando, la relación entre big data y computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de una moneda. Los big data no pueden ser procesados por una sola computadora, sino que deben utilizar una arquitectura distribuida. Se caracteriza por el procesamiento de cantidades masivas de datos, minería de datos distribuida, pero debe depender del procesamiento distribuido, la base de datos distribuida y el almacenamiento en la nube, y la tecnología de virtualización de la computación en la nube.