得益于云计算的发展，我们正处在信息大爆炸的时代，不仅个人产生的数据正在快速增长，计算机产生的数据更是如此，像机器日志，RFID检测仪，传感器网络，车载GPS和零售交易等所有这些都将产生巨量的数据。
为什么学习大数据
我们已经有了大量的数据。但这并没有什么用,就好像一堆破烂中的一粒金子。每个企业要想在这个时代取得竞争优势,就必须从这些数据中获取有价值的信息。因此我们还必须想办法去存锯并分析这些数据。
从以下成功案例中不难看出大数据的神奇魅力
2014年谷歌的云计算平合成功预测了世界杯16强比赛每场比赛的胜利者。谷歌使用了来自 Opta sports(一家体育数据提供商)的数据,评估了每个职业足球联盟过去多个赛季的情况。以及世界杯小组赛期间的统计数据.根据对球员比赛前、比赛中表现的分析,谷歌预测了这些球员在随后比赛中将会有什么样的表现。
沃尔玛(零售连锁超市)—啤酒与尿不湿。沃尔玛超市管理人员分析销售数据时发现了一个难于理解的现象 : 啤酒和尿不湿经常出现在同一个购物篮中。于是将啤酒和尿不湿两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售,并获得了很好的销售收益。
2014年推出的百度高考预测押中了全国18套作文考题中的12套。
大数据已经在很多领域中得到广泛的应用,如推荐引擎、情感分析、风险建模、欺诈检测、营销活动分析、客户流失分析、社交图谱分析、用户体验分析、网络监控、产品设计等。作为技术人员,大数据为我们带来了广阔的职业发展空间,能够将我们现有的项目进行扩展、升级。目前大
数据比较热门的就业方向有以下几种
大数据系统研发工程师：负开发大数据分析处理系统，如接下来要学习的Hadoop。
大数据应用开发工程师：负责在大数据分析处理系统上开发大数据处理的应用
大数据可视化工程师 ：负责将数据以图像等可视化的形式展示给用户
大数据分析师：负责发现数据的价值，设计数据分析的算法。
什么是大数据
大数据是指无法在一定时间内用常规件工具对其内容进行抓取，管理和处理的数据集合。简而言之就是数据量非常大。大到无法用常规工具处理，如关系型数据库，数据仓库等
目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
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