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学大数据，选择成都大数据培训学校要慎重
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大数据的火爆，让很多企业都意识到发展大数据的重要性，那么是不是所有企业都可以成为大数据公司？
美国麦肯锡公司近期开出了一张书单，列出利用大数据进行自我发展的一些潜力行业，其中就有电信、金融、保险、信息、交通、医疗等，都可以利用大数据技术，从中获得很大的发展空间。
大数据将是软件产业一个非常重要的发展方向。
我们知道，现在从IT时代走向DT时代，也就是数据技术的时代。将来每一家公司都有可能成为一家大数据公司，大数据将成为一种核心的竞争力。刚刚在贵阳召开的数博会显示，大数据将成为中国“十三五”期间重点规划的产业，这将是坚定不移的战略。
在2016年第二十届中国国际软件博览会专题论坛上，华盛顿大学陈一昕教授表示：一些行业通过与大数据有机结合，比如在电信行业，电信运营商的中国移动、中国电信、中国联通（600050），包括一些其他的公司，比如亚信、东方国信（300166）等等，作为电信运营商，都能做好大数据的变现业务。 目前而言，电信行业其实面临着非常大的挑战，随着国家提出降费的要求，运营商的流量被管道化，公众因此就会利用微信等工具，进而导致运营商可能面临着新的发展困境，竞争也由此更加激烈。
在电信运营商看来，他们的数据其实是一块非常重要的资产，也就是说，公众可以看到电信运营商拥有稳定的数据源，每个人手机上时刻产生大量数据，包括用户的套餐、和谁通话、基站位置、地理位置、有没有欠费等数据，以及数据的变现问题。陈一昕说：“电信运营商拥有着一座巨大的数据金矿，但是，如何把这些金矿当中的矿石打造成金戒指，这是运营商面临的巨大挑战。” 医疗行业和大数据结合，会有非常大的潜力。关于这一业务，第一次驱动力是医保核算，以医院的需求为指导。第二次是互联网+医疗，通过新医改，医疗信息化，特点是以政府需求为主导，以共享为核心的区域医疗信息化。目前，第三次浪潮的驱动力应该说是移动医疗、大数据分析，其特点是健康管理，不光是在医院内部，同时也在医院外部。 国信安教育基地 www.daodoc.com
我们可以看到随着医疗行业的重大变化，它的数据量是越来越大了，其从原来简单的结构化数据，到现在的医疗大数据，其中包含了大量的非结构化的数据，比如说像图像、文档。中国一个中等城市50年积累的数据达到10个PB，如何处理和分析挖掘这些数据价值，相信这里面有巨大的市场。
教育行业，也是我国信息化战略的重要组成部分。陈一昕表示，目前在线学习市场，也是非常大的市场，在线教育市场以年均18%的速度在增长，2017年预计在线学习人数达到1.2亿人，基础教育一年的数据量也是非常庞大的，我们可以看到一年的数据量达到ZB级别，利用教育的数据、互联网的技术，以及云计算等等，这些技术促使在线教育繁荣。陈一昕觉得，未来教育还是线上线下相结合的模式。就像以前的计算机技术收到追捧一样，在DT时代，大数据培训开始受到重视。
金融行业，在大数据的技术来看，我们可以看到金融行业是大数据技术，相对而言，它是走在前面的行业，因为金融行业更依赖于数据。很多层面上，金融业的大数据技术是走在其他行业前面的，包括银行要对用户进行风险分析，精准控制。保险业更需要通过大数据，对用户进行分析，进行潜在用户的挖掘，对欺诈行为进行预防。另外在证券行业，现在量化交易也是发展非常快，对股价的预测、对投资的趋势等等都可以用大数据的技术来进行管理，进行优化。 陈一昕同时强调了医疗养老数据的安全隐私这一块，数据不会丢失，数据不会恶意的泄露或者盗窃，从数据安全角度来看是非常重要的。
四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。如今在广大农村地区，越来越多有前瞻性的家长鼓励自己的孩子去学习一门技术，因为他们已经意识到：技术人才在就业方面更具优势。在这个拼爹的时代，拼背景？拼人脉？我们并没有优势，只有掌握一门技术，才能在就业场上拥有自己的一席之地。俗话说的好：掌握一门技术，走遍天下都不怕。那么，学什么技术有前途呢？
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大数据技术的发展方向很多，如果想做大数据可视化的朋友注意了，可视化正面临这样的挑战。
拓展性和动态分析是可视化的两个主要的挑战。举例来说，对大型动态数据，原本A问题的答案和B问题的答案也许在同时应对AB两个问题时就不适用了。基于可视化的方法迎接了四个挑战，并将它们转化成以下的机遇。 多源：开发过程中需要尽可能多的数据源。
体量：使用数据量很大的数据集开发，并从大数据中获得意义。
质量：不仅为用户创建有吸引力的信息图和热点图，还能通过大数据获取意见，创造商业价值。
高速：企业不用再分批处理数据，而是可以实时处理全部数据。
大数据可视化的多样性和异构性（结构化、半结构化和非结构化）是一个大问题。高速是大数据分析的要素。在大数据中，设计一个新的可视化工具并具有高效的索引并非易事。云计算和先进的图形用户界面更有助于发展大数据的扩展性。
可视化系统必须与非结构化的数据形式（如图表、表格、文本、树状图还有其他的元数据等）相抗衡，而大数据通常是以非结构化形式出现的。由于宽带限制和能源需求，可视化应该更贴近数据，并有效地提取有意义的信息。可视化软件应以原位的方式运行。由于大数据的容量问题，大规模并行化成为可视化过程的一个挑战。而并行可视化算法的难点则是如何将一个问题分解为多个可同时运行的独立的任务。 国信安教育基地 www.daodoc.com
高效的数据可视化是大数据时代发展进程中关键的一部分。高维可视化越有效，识别出潜在的模式、相关性或离群值的概率越高。 大数据可视化还有以下几点问题：
视觉噪声：在数据集中，大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。
信息丢失：减少可视数据集的方法是可行的，但是这会导致信息的丢失。 高速图像变换：用户虽然能观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。 大型图像感知：数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率，也受限于现实世界的感受。
高性能要求：在静态可视化几乎没有这个要求，因为可视化速度较低，性能的要求也不高。
可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战。可视化每个数据点都可能导致过度绘制而降低用户的辨识能力，通过抽样或过滤数据可以删去离群值。查询大规模数据库的数据可能导致高延迟，降低交互速率。
在大数据的应用程序中，大规模数据和高维度数据会使进行数据可视化变得困难。当前大多数大数据可视化工具在扩展性、功能和响应时间上表现非常糟糕。可视化分析过程中，不确定性是有效的考虑不确定性的可视化过程巨大挑战。
可视化和大数据面临许多的挑战，下面是一些可能的解决方法：
1.满足高速需要：一是改善硬件，可以尝试增加内存和提高并行处理的能力。二是许多机器会用到的，将数据存储好并使用网格计算方法。 2.了解数据：请合适的专业领域人士解读数据。
3.访问数据质量：通过数据治理或信息管理确保干净的数据十分必要。 4.显示有意义的结果：将数据聚集起来到一个更高层的视图，在这里小型数据组和数据可以被有效地可视化。
5.处理离群值：将数据中的离群值剔除或为离群值创建一个单独的图表。 成都国信安专业的大数据培训机构，成都国信安温馨提示：更多大数据学习资料关注成都国信安官方网站。 国信安教育基地 www.daodoc.com
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