涕零
1. 什么是大数据产业
1、大数据产业的提出是我们对信息产业的更深层次的认识，“互联网”、“智慧城市”、“智能制造2025”其核心都在于数据利用，也就是外衣千百个，核心就一家。
2、大数据的产生和技术的迭代解决了许多先前信息化建设解决不了的问题，先前几十年的建设主要的还是完成了信息采集和标准的工作，新兴大数据技术的出现让大规模的数据处理成为现实。
3、大数据带来了新的经济增长极，数据为王，给大家提供了弯道超车的机会。
2. 大数据到底是什么行业啊，具体是干什么的啊
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
一、大数据工程师做什么？
用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。
因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。
找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。
预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
二、需要具备的能力
数学及统计学相关的背景
计算机编码能力
实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。
对特定应用领域或行业的知识
在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
3. 什么是大数据专业
1、大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有：“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业。（1）统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。（2）数学与应用数学是一个学科专业，该专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练。能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。（3）信息与计算科学专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息，管理相结合的交叉学科更深入和专业。2、大数据专业简介大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。大数据领域对于人才的需求总量大、层次多、范围广，产业对于人才的需求呈井喷式增长，相关行业拥有海量的岗位需求。
4. 现在的主流行业有哪些大数据指的是什么_发展好吗
前瞻产业研究院发布的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2011年以来，中国大数据市场规模快速增长，从2011年的2.6亿元增长至2014年的23.2亿元，2015年有望达到46.8亿元。其中，2013-2015年的市场规模年增速均在100%以上。由此看来，中国大数据产业正处于高速发展期。数据显示，在投资规模方面，信息行业（互联网和电信）、政府、金融这几大领域是大数据应用的重点行业，其投资占比超过了整个产业的50%，这与这几个领域数据量最大有关。另一方面，医疗、零售、交通等领域的大数据应用范围正在不断扩大。尤其是医疗、生物领域，随着医疗信息化和医疗改革的不断推进，医疗领域大数据的应用空间非常广阔。下月召开的“2015中国大数据技术大会”也将设立“医疗健康与生物大数据”论坛，专家将探讨医疗健康、生物大数据在基础研究中的价值及面临的挑战，释放更多无法衡量的价值。这也反映出未来医疗、生物大数据是大数据产业的发展重点之一。
5. 大数据专业是做什么的
大数据专业，全称：数据科学与大数据技术
专业简介：本专科专业中和大数据相对属应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的数据价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到实际场景，产生价值，大数据的价值才会体现出来。
6. 简述大数据产业的含义
大数据产业是什么
围绕着数据的采集、传输、加工、分析、应用都是大数据产业版
大数据是一个以数据为核心的产业，权是一个围绕大数据生命周期不断循环往复的生产过程，同时也是由多种行业分工和协同配合而产生的一个复合性极高的行业。
目前看国家及行业内对大数据产业细分比较常见的是参考现行的行业分类来划分的，例如金融大数据、物流大数据、电商大数据、交通大数据等等。
融合应用产业：在业务应用中产生大数据，并与行业资源相结合开展商业经营的企业。
基础支撑产业：提供直接应用于大数据处理相关的软硬件、解决方案及其他工具的企业。
数据服务产业：以大数据为核心资源，以大数据应用为主业开展商业经营的企业。
7. 大数据的工作前景如何
很不错，毕竟现在是数字信息时代，做的好年入百万不是问题。
8. 行业大数据指的是什么
指行业类的大数据(Big Data)，又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.。
9. 大数据专业是什么
大数据现在属于一个独立专业了，可能我们觉得它应该属于计算机，但现在教育部已经设版立了。专业权背景是人类现在进入数据时代，数据正在成为一种生产资料，数据处理技术成为新兴产业。任何一个领域都能产生数据，需要我们对数据进行统计分析挖掘加工，创造意想不到的价值和财富。目前国内外高校开展培养大数据人才的时间还不长，市场上掌握大数据处理和应用开发技术的人才短缺，大数据专业就是为了培养市场需要技术人才的专业。目前这个专业在许多高校还是以校企合作方式展开，也就是企业派驻工程师负责教学，虽然有课纲了，但面对技术日新月异，很多专业课知识点教学方式还在摸索和调整阶段。
10. 大数据专业主要学什么
什么是大数据？在英文里被称为big data,或称为巨量资料，就是当代海量数据构成的一个集合，包括了我们在互联网上的一切信息。大数据能干什么？通过对大数据的抽取，管理，处理，并整理成为帮助我们做决策。列如：应用以犯罪预测，流感趋势预测，选举预测，商品推荐预测等等大数据专业需要学什么？因为涉及对海量数据的分析，离不开的就是数学，很多很多的数学。按照我们学习计划的安排来看，我在大一大二期间就学了有：数学分析，线性代数，概率统计，应用统计学，离散数学，常微分。相比起其他计算机专业来说，我们确实要学很多数学。然后什么公共课就不用多说了，如：大学英语，大学物理，思想政治，毛概等等。在专业课上，我们首先要学的就是C语言基础，然后就是数据结构，Python基础，Java面向对象程序设计，数据结构与算法，数学建模，大数据等，简直不要太多了，留给图看看吧未完待写接着上一次内容学大数据能做什么工作？分为三个大类，第一是大数据系统研发类，第二是大数据应用开发类，第三是大数据分析类大数据分析师：大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。大数据工程师： 主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。数据挖掘师/算法工程师： 数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程 。数据架构师： 高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力。数据科学家：据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。薪资待遇方面：数据科学家->数据架构师==算法工程师>大数据工程师>数据分析师