推荐第1篇：车联网大数据平台架构设计
www.daodoc.com 车联网大数据平台架构设计-软硬件选型
1.软件选型建议 1.1 数据传输
处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 1.1.1 Netty
Netty是当下最为流行的Java NIO框架。 Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 1.1.2 IBM MeageSight
MeageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。
1.2 数据预处理 1.2.1 流式数据处理
对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 1.2.1.1 Storm
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Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。
1.2.1.2 IBM Streams
IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 1.2.2 数据推送
为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
面对这种状况，HTML5定义了WebSockets协议，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。应用Websockets技术，服务器可以通过一个双工通道主动推送数据至客户端浏览器。 1.3 数据存储 1.3.1 车载终端数据
自2006年以来，基于Google提出的MapReduce编程模型以及分布式文件系统的开源项目Hadoop，得到了分布式计算领域的广泛关注，近年来更是几乎成为了大数据行业的标准框架。众多国际互联网公司如Yahoo！、Twitter、Facebook、Google、阿里巴巴等均开源发布了大量基于Hadoop框架的软件，从而使得此框架拥有其他大数据工具所不具备的软件生态圈。
2013年底，Hadoop 2 发布，新一代的计算框架YARN在兼容MapReduce之外，使得其他第三方计算工具可以更便捷的与HDFS整合。同时HDFS也增加了HA（高可用）等新功能。
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Cloudera是一家美国的Hadoop软件发行商，其CDH提供了企业级的服务支持，超过50%的Hadoop开源项目贡献来自于Cloudera的工程师。恒润科技目前使用的是Cloudera的CDH5。
数据存入HDFS中时，Hadoop会自动将数据切分为block并均匀分布的存储在集群的各个数据节点。读取数据时，往往通过Map Reduce的方式将数据汇总并提取。这种方式非常适用于对海量数据（eg.100GB+）进行检索或分析的场景。这是因为，首先海量数据很难用单机进行处理，因为大量数据需要先加载至内存；其次因为MapReduce（或基于YARN的其他计算方式）可以充分利用整个集群中的计算资源，任务的执行效率远远快于单机。
而对于交互应答及时性要求较高的应用场景，比如查看某列车某一时段的车速变化曲线（涉及数据量相对较小）。用户往往期望指定检索条件后可得到秒级的响应。但如果采用上述方式直接从HDFS取数据，整体集群任务派发与资源协调所需的时间将远大于数据处理与展示的时间。用户体验将会大幅下降，这种情况下一般会采用非结构型Nosql数据库。HBase是Hadoop生态圈中非结构型数据库的代表，其架构参考了Google的bigTable设计。旨在为客户提供基于HDFS，支持快速写入与读取的数据库。
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HBase的一个典型应用场景便是车载终端数据存储，车载终端数据的特点包括： 数据类型多样、数据具有时序性、车载终端有移动性以及数据粒度小。车载数据也符合上述特征，因此HBase相对于HDFS是一个更加合适的选择。然而，HBase表的设计对数据检索效率的影响可谓巨大，因此必须紧密结合应用场景、数据结构以及数据的元数据才能确保HBase的性能满足应用需求。 1.3.2 应用数据
应用数据一般则采用关系型数据库进行存储。常见的关系型数据库包括：Mysql，SqlServer，Oracle等。 1.4 数据分析 1.4.1 基础运算功能
大数据平台需根据数据类型的相应特点封装基础运算功能。例如，对于布尔量，需提供某段时间区间内，0、1变化的次数统计，0、1所占比例分布等功能；对递增量如列车里程，应提供某段时间区间内该信号的变化率。而这些功能在分布式环境下主要是通过MapReduce的思想实现。
MapReduce是Hadoop的核心组件之一。 所有计算任务都被分解为两个过程：Map与Reduce。其中Map过程的核心思想为‘移动计算优于移动数据’，即将计算任务Mapper分发至数据所在计算节点。计算节点对本地数据进行计算并将计算结果记录在本地HDFS。Reduce过程，则由reducer去各个计算节点收集mapper的中间计算结果再整理成最终结果。这一过程适合的场景是大批量数据运算，而针对交互性较强的应用，因整个计算过程涉及大量磁盘IO操作，很难做到及时响应。为此Hadoop软件生态圈对MapReduce过程进行了大量优化，而Spark的出现则进一步颠覆了MapReduce的实现方式。 1.4.2 Apache Spark
Spark将数据源封装为RDD（一种可伸缩的分布式数据结构）。针对RDD的Mapreduce过程，将所有中间结果都保存在内存，而不需读写HDFS，从而提高计算任务的整体效率。除MapReduce外，Spark还提供许多其他数据操作。自2014年起，spark已经成为Apache开源社区中最活跃的开源项目。 1.4.3 SQL on Hadoop
在传统关系型数据库中进行数据分析往往是依靠SQL语言。对于不熟悉分布式编程的数据分析人员，SQL on Hadoop的出现无疑为他们提供了一种便捷而强大数据分析工具。为Hbase提供SQL操作的工具包括Hive，Impala与Pheonix。其中Hive与Impala都是为HDFS而设计同时提供了对Hbase的接口；Pheonix则是专门为Hbase设计的，底层实现完全依赖Hbase 的原生接口。 1.4.4 机器学习算法
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数据挖掘中常用的许多机器学习算法都是迭代式的，当数据分布在集群中，传统的单机算法实现将难以生效。Apache Mahout提供了多种机器学习算法基于MapReduce的实现，包括聚类、拟合、协同过滤等。Spark也提供了Mlib组件并以Spark的方式对上述算法进行了实现。 1.4.5 BI
传统的的BI工具近年来也开始提供基于Hadoop的数据计算接口，如Matlab提供了MapReduce的接口（http://www.daodoc.com/）。而SPSS更是宣布除与Hadoop集成之外，还将于2015年完成与Spark的集成。值得注意的是，这些集成仅是底层实现的集成，即仍然要求数据分析人员具备MapReduce的编程思想并学习这些工具关于Mapreduce的客户端接口。 1.4.6 工作流
Oozie是Hadoop生态圈中第一款关于计算流程规划的工具。通过这款工具，开发人员可以将上述数据分析工具进行整合，以完成非常复杂的数据统计任务。然而Oozie缺乏可视化的工具对工作流进行设计，且调试十分不便。
Azkaban是由LinkedIn贡献的一款类似的开源工具并提供了用户友好的可视化界面。
1.4.7 数据可视化
由于前段的框架采用的是基于浏览器的B/S架构，因此数据的可视化可以依托于大量开源的javascript工具库,例如D3（https://github.com/）。
以Echarts为例，其提供的工具包括：折线（面积）图、柱状（条形）图、散点（气泡）图、K线图、饼（圆环）图、雷达（面积）图、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图。具体demo请参考上述链接。 2 硬件选型建议 2.1 服务器选型 2.1.1 配置
Hadoop集群中DateNode的推荐配置为： • 12～24 块1～4TB 硬盘
www.daodoc.com • 2 ～8核 CPU, 频率2～2.5GHz • 64-512GB 内存 • 10～100G以太网网口 NameNode的推荐配置为：
• 4～6 块1TB 硬盘 (操作系统1块, 文件系统2块,Zookeeper1块) • 2 ～8核 CPU, 频率2～2.5GHz • 64-128GB 内存 • 10～100G以太网网口 2.1.2 规模
车载终端数据进入Hbase后，以Hfile的形式存于HDFS。这意味着所有数据在整体集群中将会至少保存3个备份。规划集群规模时需考虑下列几个参数： •
车载终端数量（车载数据采集设备）sensors •
采集端口数量ports •
采集频率 frequency •
采集时间period •
端口大小 size •
备份数量 redundancy
由于Hadoop集群支持动态扩展，因此策划时可先按最小需求搭建物理集群。
推荐第2篇：技术与架构,解析如何将大数据最快落地到实践
技术与架构，解析如何将大数据最快落地到实践
本文章来自于阿里云云栖社区
摘要： 3月9日14点，业内首个结合技术与应用的在线大数据技术峰会即将展开，届时6位阿里技术大咖与4位行业资深实践者将从技术与业务两个方面，与大家探讨大数据如何最快落地到实践。较为有看点的是：最深入的实践：本次在线峰会上，6个阿里规模的大数据实践将被深入分享，包括大数据平台的性能调优、流式增量计算、持续发布与演进、机器学习的平台打造等。
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直播回顾： https://yq.aliyun.com/webinar/history?spm=5176.8067841.wnold.1.rLvSkQ
3月9日14点，业内首个结合技术与应用的在线大数据技术峰会即将展开，届时6位阿里技术大咖与4位行业资深实践者将从技术与业务两个方面，与大家探讨大数据如何最快落地到实践。较为有看点的是：
最深入的实践：本次在线峰会上，6个阿里规模的大数据实践将被深入分享，包括大数据平台的性能调优、流式增量计算、持续发布与演进、机器学习的平台打造等。同时，在技术分享之外，你还可以与嘉宾进行问答互动，免费的学习机会就在这里！
最真实的应用：技术的价值在于赋能业务，然而真正结合起来并不简单，本次峰会上，地产、医疗、电商、社区等实际场景大数据应用案例将被放出，这里有帮助你打开大数据赋能的钥匙。
技术实践篇
伟林阿里云资深专家
嘉宾简介：阿里巴巴大数据事业部资深架构师，原微软Cosmos/Scope核心开发人员，现负责阿里巴巴大数据计算平台总体架构，该平台是阿里巴巴核心计算分析平台，承担阿里内部绝大数计算任务。林伟作为一名分布式系统研究员，在国外一流会议OSDI, SIGMOD, NSDI, VLDB发表多篇论文。是大数据存储，分布式计算，数据查询优化，分布式调度等领域的专家。具有10多年研究和开发经历，分别打造微软和阿里内部大型数万台级别数据中心的计算平台。
演讲议题：MaxCompute 2.0 性能优化揭秘 直播时间：3月9日 14:00-14:40
议题简介：分布式系统性能优化核心，以及基于代价的大数据平台优化器打造。
振禹阿里云高级专家
嘉宾简介：20年业界经验，在数据与分布式系统的应用与开发方面有丰富的经验。目前负责MaxCompute SQL大数据语言的设计与开发，致力于提高MaxCompute的用户体验。 演讲议题：MaxCompute——大数据语言的新发展 直播时间：3月9日 14:40-15:20
议题简介：MaxCompute是全新一代的ODPS，基于完全自主研发的ODPS2.0 SQL引擎。MaxCompute SQL大数据语言在易用性，兼容性，性能与可扩展性方面取得长足进步。此演讲将向您逐一介绍这些新功能。
听众预计受益：对于MaxCompute的现有用户，能够知道基于ODPS2.0的SQL引擎给大家带来的易用性改进与新功能，提高开发效率，降低维护成本，提高性能。对于潜在用户，能够知道基于ODPS2.0的SQL引擎在兼容性方面的改进，知道如何利用这些特性方便迁移使用MaxCompute，并知道使用MaxCompute在易用性与可扩展性方面的优势。
布民阿里云高级专家
嘉宾简介：2015年加入阿里巴巴，现为阿里云高级专家、技术委员会成员，及大规模流计算与图计算平台负责人。布民之前在微软亚洲研究院任主管研究员，主要研究兴趣为大规模分布式计算。至今已在相关领域顶级会议(如OSDI，NSDI，EuroSys等)发表多篇论文，曾获得EuroSys 2012的最佳论文奖(亚洲首篇)。多项研究成果已被转化为产品并应用于实际生产。
演讲议题：大规模流式增量计算及其在阿里巴巴的应用 直播时间：3月9日 15:20-16:00
议题简介：实时化是大数据应用及分布式系统设计的重要发展趋势，其中流式数据处理又是核心场景之一。本演讲首先介绍一系列典型场景以及它们带来的商业价值。随后结合阿里巴巴真实场景，谈谈流式计算的技术挑战及系统设计的关键问题。特别的，将介绍独特的增量计算需求，及其与系统其它关键能力(如容错)的设计交互和抽象。最后结合我们过去几年的工作和思考，谈谈对未来流式计算应用及系统发展的展望。
听众预计受益：听众可以了解PAI机器学习的平台的模型演进，尤其是阿里在面对大规模分布式机器学习难题的时候的解决思路。
1.了解大数据应用实时化趋势下，流式数据处理的典型应用场景和商业价值。
2.了解流式数据处理在阿里巴巴真实场景中的应用与技术挑战。
3.了解真实场景驱动的系统设计核心问题，及阿里云在服务阿里巴巴集团内外场景中积累的思考和对未来的展望。
九丰阿里云高级专家
嘉宾简介：九丰，阿里云大数据事业部高级专家，14年加入阿里云，一直从事PAI机器学习的平台的建设。
演讲议题：PAI分布式机器学习的平台计算模型演进之路 直播时间：3月9日 16:00-16:40
议题简介：随着训练数据规模的持续扩大，模型特征的持续增长，常用的机器学习算法面临着越来越多的挑战。从很多人熟悉的R语言，到基于MPI的多机的计算框架，再到支持超大规模特征的Parameter Server架构，再到如今的深度学习计算框架，机器学习的平台上的编程模型也在不断演进，以满足业务上持续的挑战。本次主题主要和大家分享PAI分布式机器学习的平台的多种编程模型的演进过程。
听众预计受益：听众可以了解PAI机器学习的平台的模型演进，尤其是阿里在面对大规模分布式机器学习难题的时候的解决思路。
朋春阿里云高级技术专家
嘉宾简介：阿里云高级技术专家，5年以上高吞吐数据传输平台的研发经验，目前是MaxCompute数据通道团队负责人。 演讲议题：MaxCompute数据上云与生态 直播时间：3月9日 16:40-17:20
议题简介：玩大数据的第一件事情是如何将数据上传到MaxCompute。在前台存储多样化的形式下，数据上传存在着多种多样的需求；另一方面，网络质量的好坏又对传输过程中的时效性、吞吐量和容错能力带来了不小的挑战。
本次演讲会从MaxCompute提供的离线、实时数据通道入手，延伸到DTS、Logstash、DataX等官方/开源软件，向大家介绍如何从数据库、本地文件等多种存储向MaxCompute导入数据。除此之外，还会涉及一些在Python和R语言中使用MaxCompute的介绍。
听众预计受益：
1、了解如何利用现有工具，快速地向MaxCompute导入数据；
2、了解不同网络环境和存储类型下的导入导出工具选择；
3、通过示例了解如何在Python和R环境中使用MaxCompute。
无庸阿里云高级技术专家
嘉宾简介：阿里云大数据计算服务MaxCompute框架负责人、高级技术专家，专注于高可用大规模分布式系统的平台开发。
演讲议题：高可用大数据计算平台如何持续发布和演进 直播时间：3月9日 16:40-17:20
议题简介：大数据服务如何持续发布和演进一直是业界的一个难题。成熟的大数据服务必须具备高可用、高稳定、高安全、高效率等特点，与此同时，为了满足用户不断增长的需求和规模，大数据服务需要不断地完善功能提高性能，两者之间存在着天然的矛盾。本次演讲将会介绍阿里云大数据计算服务MaxCompute在解决这个难题中的一些方案和实践。 听众预计受益：1) 大数据服务新功能在保障数据安全和用户知识产权的前提下高覆盖、高效率的测试方法；2) 大数据服务保证高可用高可靠前提下灰度发布上线的方法。
场景应用篇
许鹏佰腾科技CTO
演讲议题：专利大数据的云上裂变之路 直播时间：3月9日 14:00-14:40
议题简介：专利大数据的大不在于数据的“多”，而在于数据的“宽”，专利数据每 拓宽一个比特都需要对原始数据进行多次的拆解和分析，传统的计算技术很难满足这种大 规模的数据挖掘需求，而阿里云的数加平台为我们提供了更大的存储、更高的性能、更好 的分析，让我们实现了专利数据的快速裂变。
刘峥明源云大数据负责人
嘉宾简介：明源云大数据负责人，多年来探索传统行业大数据应用与变现，现在地产垂直领域负责行业大数据管理平台整体规划与建设。 演讲议题：地产大数据趋势与应用实践 直播时间：3月9日 14:40-15:20
议题简介：大数据能够对地产行业的拿地决策、营销、服务等业务带来哪些帮助；明源如何通过阿里云将大数据业务场景落地；明源云大数据管理平台的技术架构
王洋小红唇
个人简介：王洋, 毕业于北京邮电大学计算机科学与技术系，研究生学历。曾在IBM中国研发中心和Polycom中国研发中心从事软件开发及管理工作。2014年作为创始团队加入北京小鱼儿科技有限公司，负责管理云端及移动端APP的开发。2016年加入小红唇网络科技有限公司，全面负责公司的研发管理。精通云服务、移动APP的架构设计与开发，在大数据、实时音视频系统等方面具有丰富的经验。 演讲议题：用大数据打造你的变美频道 直播时间：3月9日 15:20-16:00
议题简介：阿里数加平台完整的大数据技术栈和易用性，使小红唇公司快速建立了自己的数据分析、个性化推荐、机器学习等大数据核心应用。为小红唇不断扩大的业务提供了强有力的数据支撑，使用户获取变美内容和商品变得易如反掌。普通的开发人员通过数加平台迅速转变为数据工程师，而几乎零运维又使得工程师们能够专注于数据，不断使数据产生的收益最大化。
刘立兼网聚宝首席架构师
个人简介：上海云贝网络科技有限公司首席架构师，数年来一直奋战在电商大数据领域。经历了一个又一个618/1111/1212。对面向大数据的高可用、高性能、易扩展的分布式架构技术有着深刻的理解，特别擅长基于云计算的系统架构。 演讲议题：云上大数据，零售新思维 直播时间：3月9日 16:00-16:40
议题简介：大数据的发展给各行各业都带来了变化。网聚宝基于5年的零售业的数据服务沉淀，结合云上大数据能力，给企业客户带去了更多的可能性。
推荐第3篇：大数据：不是技术难题
90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才.他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程。
虽然眼下十分火热，然而“大数据”概念并没有明确的范畴，时大数据的定义只是相衬于当前可用的技术和资源而言的，因此，某一个企业或行业所认为的大数据，可能衬于另一个企业或行业就不再是大数据，时于大的电子商务企业，它们眼中的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多;同时，大数据也会特续地演进，现在被我们认为庞大和恐饰的数据在10年之后只是小事一桩，但那时候将会有那个时代的新数据源。然而，面衬这些源源不断出现的“大数据”，哪些事情是希望从中发掘机会的企业需要注意的?
新数据源是核心
欧博思分析师认为大数据的三个“V”特征，即Volume(规模)，Variety(种类)，和Velocity (高速度)，这些只是大数据的第二位要素。大数据真正重要的“V”是Value(价值)。那么是什么带来了大数据的价值?
答案是新的数据源。
过去，获取网络浏览数据的技术门槛和成本都很高，而现在获取这些数据已经很容易，企业可以通过了解消费者浏览数据中展示的偏好以及未来购买倾向，来给他们推出最合适的折扣优惠。这都是新数据源的力量，这才是大数据的价值核心。
但在客户的沟通实践中，常常发现:大多数时候，人们都将精力投注在如何在“大数据”时代优化处理模型，或者升级技术装备以希求能提升分析的效果。
但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全崭新的信息源。一旦新的、和从前不同的数据源出现并且能够被收集，你最好将自己的注意力转到这些新的数据上去一一比起你将精力放在模型优化上，新的数据源将能带来更大的收获。因此，在大数据时代，建议 就是，将你的精力放到不断寻求祈的数据源上吧。如今很多企业都会有很多新的数据源，如果正确使用的话，它们会带给企业非常有竞争力的优势。
小步快跑式
对大数据的另一个误解是，“大数据其实就是一个技术问题”。
事实上90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才，他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程，是缺乏对技术做投资的公司文化，他们的挑战是做出一个商业案例来证明技术升级是有价值的。
为了促进公司文化的转变，更建议一种“小步快跑”的运作方式，即在处理新数据源的过程中，企业内部的分析专家们应该积极寻找代价小、见效快的方法，不断向企业展示一些有价值的东西，来让人们保持对新数据源处理过程的兴趣。一个跨部门的大数据团队一定不能在组建一年之后，还对外宣称他们“正在试图搞明白”，要不时地迸发出想法，不管这一想法多么微小，然后迅速采取行动。
另外一个建议是，建立类似“创新中心”这样的地方，就是公司内部拿出少量的预算、人力资源、技术资源来做一些有一定未知风险的小实验，以小预算做试点，便于企业快速出击。
总的来说，大数据将为企业提供更多视角和洞察，通过和其他企业数据的结合，消费者洞察无论从数量还是质量上都会有指数级增长，因此最重要的一点，是大数据策略必须和其他数据结合形成整体数据战略，而不是独立的战略。
推荐第4篇：《大数据：技术与应用》学习心得
4月1日上午，“新时代学习大讲堂”第二期时代前沿知识专题讲座贵阳举行。中国科学院院士，北京理工大学党委常委、副校长，贵州省大数据产业发展研究院院长梅宏围绕大数据技术与应用作专题报告。
本次讲座上，梅宏院长从“大数据是什么”、“如何应对大数据”、“如何应用大数据”、“大数据现状和思考”等多个方面，全方位、多角度、立体式地解读了大数据的技术与应用，语言生动、内容详实，既传达了党中央的精神，又谈了自身学习体会，既解读了大数据发展的规律，又提出了学习领会的意见建议，为贵州省各级领导干部、国家机关、公职人员学习互联网知识，熟练掌握大数据知识指出了路径、传授了方法。
通过学习，我们知道信息时代的到来，感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。
今天，信息是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据是描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。
在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。
李再勇副省长在主持讲座时指出，此次专题讲座既是一次培训辅导，也是一次了解大数据、弄懂大数据、运用大数据的好机会，大家要认真学习、深刻领悟，将大数据知识运用到实际工作中。并要求，广大党员干部一是要精准把握习近平总书记关于大数据发展系列重要讲话精神的核心要义，要利用大数据在商用、政用、民用等多方面“聚通用”协同发展；二是要以大数据发展重构经济体系，努力实现贵州经济高质量发展，要以供给侧改革为主线，以大数据发展加快对传统产业结构和产业体系的重构、重组，实现质量、效率、动力三大变革；三是要以大数据发展提升治理体系、治理能力，不断推进政府管理和社会治理模式的创新，要在数据重构中找到适合人类社会管理的规律。四要以大数据发展促进民生发展，不断提升公共服务均等化、普惠化、便捷化，要通过大数据进一步推动共享发展，共享发展的平台和路径以及技术，加快共同富裕的步伐。
推荐第5篇：大数据产业技术联盟宣言A
大数据产业技术联盟宣言
2014年8月，大数据产业联盟成立大会暨贵阳云计算—大数据产业高峰论坛在爽爽的贵阳隆重召开。这不仅是贵州，也是中国乃至世界大数据产业发展史上具有里程碑意义的重大事件。
大数据产业继云计算、物联网和移动互联网之后，正逐渐成为全球信息技术的新热点和产业发展的新方向，也将成为政府宏观调控、国家治理、社会管理的重要信息基础和技术手段，可以预见，大数据产业的发展将对人类的生产与生活产生巨大影响，将会对世界经济与人类社会发展带来深刻变革。
我们一致认为，在全球经济深刻变革中，对大数据产业的发展既创造了机遇，也带来挑战。贵州大数据产业发展前景广阔，挑战与机遇并存，唯有加强合作，才能让大数据产业在自身发展及拓展世界市场的进程中取得丰硕成果。
我们的目的，是联合所有求发展的全球大数据企业、教育机构和研究机构，共享联盟内的资源，准确定位企业的竞争力，加强合作，形成共生共荣的大数据产业链，共同拓展市场。与此同时，配合政府的工作，扩大联盟的影响力，推动大数据产业的发展。
我们深知，产业联盟作为一种新型合作机制，要实现顺畅运行和预期目标，将会是一个很大的挑战。我们将相互理解，相互尊重，自觉履行产业联盟的权利和义务，为贵州乃至中国大数据产业发展和国家经济建设发挥更大的作用。
大数据产业联盟作为一个开放的合作交流平台，欢迎国内外大数据企业加入及开展多种形式的合作。我们有理由相信，大数据产业必将为贵州乃至中国的科技创新和经济社会发展做出卓越贡献，必将深刻地改变全球经济的发展格局，推动人类社会生活的重大变革，成为21世纪世界历史上的一大奇迹！
大数据产业技术联盟成员（签名）：
推荐第6篇：大数据
大数据时代带来的大变革
中国社会科学评价中心 荆林波 《 中国青年报 》（ 2014年05月26日 02 版）
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如，《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出：数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一， 大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如李克强总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，国务院通过《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
推荐第7篇：大数据
猴场乡大数据工作开展情况汇报
猴场乡是全省100个一类贫困乡镇之一，贫困面大，贫困发生率高，扶贫工作任务艰巨。为更好的实施精准扶贫，帮助全乡群众早日脱贫致富，与全县实现同步小康，今年与来，在上级各部门的帮助和指导下，猴场乡的大数据工作有续开展，取得了一定实效，现将工作情况汇报如下：
一、进村入户、摸清底数
弄清群众真实状况，弄清群众所需所盼，是实施精准扶贫的基础。“欲知民事，必入民屋”。了解民情，按照上级政府部门的要求，在各级领导部门的帮助下，我乡充分发挥驻村干部、包村干部及村干部的基础性作用，在乡联系领导的带领下，按照不漏一户，不漏一人的工作要求，在各村开展民情调查，并将调查内容制成电子档案。即将每个自然村按村民组进行分组，把村干部和驻村、包村干部进行分组，一名村干部和一名驻村干部或包村干部为一组，分组对各村民组进行入户调查。调查内容包括家庭人口、家庭收入、主要经济来源、是否贫困户、贫困户致贫原因，非贫困户能否带动发展、群众发展意愿等60余个项目。通过调查，建立了瞄准机制，摸清了全乡群众的真实情况，实现了 “一家一户调研摸底、一家一户一本台账”。全乡共调查7357户26066人。其中贫困户4182户12158人，贫困户中低保户1700户4592人，需要政策兜底的288户475人；非贫困户3175户13908人，其中能自己致富的？？户多人，到带富的？？户？？人；一般户？？户？？人；离任村干部108人，党员272人，退伍军人137人；初中以上非在校群众9321人，其中高中414人，大专及以上192人；在校初中及以上2006人，其中初中1548人，高中350人，中专64人，大专以上39人。
二、能人带动，产业致富，有效帮助群众致富
通过对大数据的科学分析论证，综合分析各类群众的具体情况，我乡制定了初步的帮扶方案。总体上以种养殖业为主导，通过对能人带富的帮扶，帮助发展产业，培育大户，进而利用大户带小户，小户带散户的模式，逐步实现总体致富的目标。
（一）特殊人群，特殊处理
第一是需要政策兜底的群众。这部分群众多为丧失劳动力的高龄老人和残疾群众，是社会的弱视群体，无力通过自身的发展来实现脱贫致富。针对这类人群，充分利用低保、新农合、乡养老院等，保证这类群众有所养，有所依，有所乐；
第二是对有孩子正在接受教育的家庭，通过教育扶贫方式帮扶。知识是第一生产力，教育改变命运。一个家庭，如果能出一个大学生，就给这个家庭注入了发展的活力，家庭的情况也将发生质的变化。我乡以“改善山区教育条件、推动教育事业均衡发展、培育新型农村实用人才”为扶持重点，努力实现教育均衡化。从孩子教育上下功夫，加大教育投入力度。目前，已建成猴场中学、猴场中心校和西北小学寄宿制学校，解决学生长途跋涉之苦；在西北小学、乡中心校、谷毛小学、中学建设教师周转房；在中心校和中学建设少年宫，是全县唯一一个同时建设两所乡村少年宫的乡镇；实现了中心幼儿园和谷毛幼儿园的公助民办；充分利用“金秋助学”、“雨露计划”等，全面覆盖，开展智力帮扶，帮助他们顺利完成学业，自2013年以来，实现辖区内二本以上大学生扶持资助全覆盖。
第三是留守儿童，一是建立留守儿童爱心之家，做好“四个一”管理，即：“一份成长档案、一张爱心联系卡、一个心理咨询台、一套规章制度。”二是开展专题心理讲座。在各中小学校开设心理辅导课，针对留守儿童“关爱缺失”引起严重的“情感饥饿”及情感缺失形成的心理障碍开展巡回专题辅导，孩子在心理老师的引导下，情感得到丰富，性格也由内向向开朗转变。三是开展“凤还巢”帮扶活动。对全乡外出务工人员及返乡农民工，摸清底数，摸清特长、摸清创业意向，确保全覆盖。由乡党委政府牵头、信用社组织力量对这部分人群进行评估，主动联系，发放贷款，助力创业，让更多的外出务工人员愿意、主动返乡创业，使留守儿童数量不断降低。四是开展结对帮扶留守儿童。有针对性安排乡直机关干部职工、学校教师对留守儿童进行“1+1”结对帮扶。帮扶过程实行动态管理、动态上报、动态帮扶。五是开展联系留守儿童家长活动。联系留守儿童家长，请家长做到“五个一”，即：每周与孩子通电话一次、每月与孩子的班主任联系一次、每月与孩子的临时监护人联系一次、争取每半年与孩子见一次面、每学期到学校与老师当面交谈一次。
（二）普通人群，致富引导
第一、配强村级一把手。在选拔各村支部书记时，坚持“选能人、用好人，为民选好领头人”的原则，拓宽选拔层面，面向社会大户能人、乡土人才、产业协会党组织负责人、大中专毕业生、复转军人等群体，选贤任能，把政治素质强、带领群众致富能力强的“双强”型人才，依法选拔进村两委班子，增强村级组织整体功能，建设一批村干部精英群体，为群众致富树立导向。引导村级“一把手”用党的理论武装头脑、指导实践、推动工作。通过“三严三实”教育活动、上党课等方式对各村支部书记进行培训充电，进一步提高他们运用科学理论分析和解决实际问题的能力，为全村的经济发展想思路、谋发展，并把国家的相关政策法规宣传到户，为人民群众排忧解难。
第二、打造致富“集团军”。一方面各村结合实际，因地制宜，按照“大户带小户，小户带散户”的工作思路，建立种植、养殖群体，形成了一点成线、以线覆面的“集团化”产业发展格局。另一方面坚持“一村一特、一村一品”，重点打造山地高效农业小区，扶持大户种植核桃，小红蒜，林下养殖本地土鸡，养兔、养牛等。组织全乡群众跟进大户步伐，以家庭为单位，在大户核心区的带动下，大力发展种养殖业。
第三、引进科技“领头雁”。扎实开展“支部带富、党员致富、能人带富”三带工程，将返乡农民工自助创业工程纳入扶贫工作范围，把贫困户作为重点帮扶对象，扶持一批有技术、有本事的科技示范户，并利用他们的影响力，加大宣传力度，让群众知晓科学技术在农业产业发展中的重要性，让群众改变传统观念，学到新的生产生活技能。另一方面，扩大资金支持。积极推动三个“十五万”、妇女小额贷款、院坝经济等项目支持自主创业的大户能人，通过先扶持一批能人创业致富人的方式，带动群众创业发家。
第四、坚持“递进式重实效”扶贫模式，走“生态产业化、产业生态化”道路。我乡在省总工会及各级各部门的支持和帮助下，形成了四种精准扶贫开发经验，“自购补贴、分级分时补贴、1：1资金滚动补贴、小额贷款”等四种扶贫模式。下步工作中，将继续以“生态产业化，产业生态化”为总要求，重点发展种植业和畜牧业，以扩大、提高传统种植特色产品的规模及品质为目标，着力培育绿色生态特色产品，在2020年前全乡逐步建成“一核心四片区”现代特色生态农业产业发展格局，即：即以水落洞村为核心，建成以优质水稻、生态畜牧业、精品水果产业为主体的现代特色生态农业和休闲农业示范核心区，形成猴场、西北、谷毛片区以核桃、马铃薯、中药材为主的产业带；猛舟片区以时令水果、蔬菜和粮食增产工程为主的产业带。通过产业的发展，带领群众脱贫致富。
第五是培育一批地方知名品牌。通过品牌效应，增加家产品的销路和收益，壮大经济实力，引导群众致富。积极推动产品商标注册、绿色产品认定及地理标识注册工作，加大特色农产品及其制品的宣传推介和市场开拓力度，大力宣传猴场生态产业品牌，树立品牌意识，努力打造品牌产品，使种养殖户和企业获得最大的经济效益。把生态做成产业，把产业做成生态，依靠品牌不断提升猴场乡特色农产品的市场知名度，推动特色产业的发展壮大。创建产地品牌，打造仙马牌系列生态产品，利用知识产权保护，将资源优势转化为市场优势，将资源转化为资产，增加产品的市场占有率和竞争力。一是找准优势主导产业。要想富，产业发展是出路。结合我乡生态良好的特点，重点打造以下产业。核桃种植：猴场的气候非常适合核桃生长，群众历来都有种植核桃的传统，因此，我们在全乡范围内广种核桃。
总的来说，通过大数据，将特殊人群、能致富人群、能带动致富人群等有效的区别开来，通过对特殊人群进行特殊帮扶，配强村级一把手、找准致富带头人，找准产业致富路，从而达到精准扶贫的效果。
推荐第8篇：学习大数据技术就业前景广阔
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学习大数据技术就业前景广阔
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。
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。
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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。
四川是旅游的天堂，无法拒绝她火辣辣的美食，无法拒绝她惊艳的自然风光，更无法拒绝她的古蜀文化。随着社会竞争的日益激烈，在很多大城市中，毕业就意味着失业。在大本生遍地的今天，本科甚至更低学历的毕业证书，早已不是求职的敲门砖了。工作经验和掌握的技术成为现在应届生的求职“利器”，难道要面“对剑未配妥，出门已是江湖”的窘境吗，赶紧抓紧时间，找一个自己感兴趣、适合自己的技术进行学习吧~ 大家对于it培训一定有所了解吧，今天，小编就为大家收集和整理了有关的信息，希望能让大家有更深一步的了解！今天小编想给大家扒一扒大家感兴趣的it培训！
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在互联网行业，程序员一直是很受关注的人群。特别对准备步入社会的大学生们来说，从事哪方面的职业是一个很重要的问题，而程序员就是一个比较热门的选择。大讲台老师根据2017年中国程序员调查的数据，给同学们好好介绍一下程序员的编程语言、薪酬范围等信息，让大家对程序员有个准确的认知，也方便以后的选择。通过对北京、广东、浙江、上海等全国28个省的优秀开发者的调查信息，对程序员的年龄组成、性别比例、擅长的计算机语言、工作时间以及薪资等进行了统计和分析。
（一）程序员地理分布
从调查结果来看，有一半以上的程序员来自于北京、广东、上海和成都。北上广作为中国经济和科技发达的地区，是程序员的主要聚集地。四川成都地区也吸引了一大批创业者，为程序员的就业和发展提供了优质条件。
（二）程序员年龄组成
结果显示，绝大部分程序员年龄都不到35岁。超过一半的程序员年龄在23-30岁之间。当然程序员中间的\"天才少年\"的比例也不低。
（三）程序员性别比例
一直以来，程序员这一群体主要是男性为主。在本次调查中发现，程序员群体中男女比例超过了12:1。如此\"畸形\"的性别组成，也解释了为什么很多程序员自嘲\"单身狗\"的原因。男程序员单身比例略高于女程序员，但女程序员的单身比例也达到了4成。
（四）程序员擅长语言
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在程序员群体中，擅长的编程语言为Java、HTML
5、PHP。另外C语言、Python、Objective-c）、C++和Node.js等也是使用较多的计算机语言。 hadoop的使用人群还是非常少的（spark就更别提了，都没出现），这也是大数据人才缺口大的最直接体现！
（五）程序员薪资状况
普遍认为，程序员是一份高薪的职业。从调查结果来看，工作3年内，1/5的程序员群体年收入在6万以下。1/5的程序员在3年内年薪就达到了20-30万的水平。大多数程序员年收入在10-20万之间，相比于其它一些行业，月薪过万已经是高收入水平。
在工作3-5年后，9成以上的程序员达到了月薪1万+的水平，只有大约1成的群体年收入低于10万。超过1/6的群体甚至年薪达到了30-50万的水平。 在工作5-10年后，只有0.1成的程序员年收入低于6万。年收入在15-20万的程序员占2成，1/3的程序员年收入在20-30万之间，超过1/5的程序员年收入在30-50万之间。年收入在50-70万的程序员占0.5成。
当然，上面说的都是平均值，越热门的职业最少要提高三到五成，就拿近两年热门的大数据行业来说，因为这方面人才需求突然增加，不但薪酬猛增，应聘难度也随之降低，可见选对一门编程语言对程序员是多么重要了！ 国内一线城市依然是程序员的主要聚集体，一些经济发达，科技公司密集的二线城市也聚集了大量的程序员。在计算机语言方面，懂得使用Java、HTML5和PHP等编程语言的程序员最多。如果一名程序员能够坚持工作3年，特别是对于刚毕业不久的大学生，其收入水平会有明显的提高。
对于准备成为程序员的同学们，建议大家首选大数据方向。原因上文也多次提过，优势就3点，\"需求大、薪水高、难度低\"。当然，这都是有时效性的，所以，抓紧时间才是最重要的。不管是自学，还是参加大数据培训，这些都不重要，最重要的是你要有一颗坚韧不屈的心。当然，对准备参加大数据培训的朋友们，不要盲目报名，可以先去试听，感觉好再交费，这可是经验之谈！
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推荐第9篇：大数据是BIm的技术基础
昆明理工大学 设计（论文）专用纸
昆明理工大学
题 目： 大数据是Bim的技术基础
学 院： 建筑工程学院 专 业： 建筑与土木工程 年 级： 2015级 学 号： 20152210053 学生姓名： 张 敏
日 期： 2016年4月
昆明理工大学 设计（论文）专用纸
大数据是Bim的技术基础
2016年4月25日，香港大学吕伟生教授昆明理工大学建工200举办了一场关于bim和大数据的讲座，从这次讲座的主题来看，主要有“加强行业信息化标准研究与编制，规范信息资源，促进信息共享与集成；组织行业信息化经验和技术交流，开展企业信息化水平评价活动，促进企业信息化建设，开展行业信息化培训，推动信息技术的普及应用”等一系列美好的行业愿景。行业要实现技术革新，还需厚积薄发，从基础做起，切忌不能眼高手低，更不能随波逐流。
此次讲座围绕着建设行业大发展时期的工程造价信息化发展与战略研究成果，以及造价行业发展趋势展开讨论。对于研讨结果，有人似懂非懂。现就建筑信息模式BIM技术来展开分析与探讨。
工程造价专业领域发展动态，从之前的二维平面技术，发展到三维空间技术，实现了三维空间的表现形式。目前国内造价从业人员对三维空间技术，早已非常纯熟。但是何为“5D技术”？“5D技术”将会给我们的造价工作带来怎么样的变化和体验？
五维建筑信息模型（5D BIM）的概念：5D BIM是在3D建筑信息模型基础上，融入“时间进度信息”与“成本造价信息”，形成由3D模型+ 1D进度+ 1D造价的五维建筑信息模型。这个概念很好得诠释了我们对“5D”的疑惑，其实5D BIM并不难理解，只是实现和普及应用，需要一定的过
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度期。原则上5D BIM集成了工程量信息、工程进度信息、工程造价信息，不仅能统计工程量，还能将建筑构件的3D 模型与施工进度的各种工作（WBS）相链接，动态地模拟施工变化过程，实施进度控制和成本造价的实时监控。
从行业的趋势来看，5D BIM建筑信息模型是建筑业信息化技术、虚拟建造技术的核心基础模型，通过5D建筑信息模型，才能实现以“进度控制”、“投资控制”、“质量控制”、“合同管理”、“资源管理”为目标的数字化三控两管项目总控系统。
会中提出，《建筑工程设计信息模型交付标准》的实质，是规定两大方面的内容，让技术落地，一是画法、二是建法。从整个信息的流动来说分为信息的录入、信息的传递、信息的读取。交付标准最重要的一个规则就是规定如何录入信息，解决怎么画、怎么建的问题。画法主要涉及到2D，在今后相当长的一段时间内，2D 还是非常有必要的，而且是必须的。建法主要涉及到3D，无论是4D 还是5D，这一切都是基于3D，3D 就是能否在准确的时间把正确的构件放到正确的位置当中。交付标准基本上对信息的录入和传递形成一个统一的规则。
不难看出，对于行业从业人员来说，BIM技术的研发与创造，都是基于一定的技术和信息累积。在今年的研讨会上，中建普联总裁陈红仙女士关于《大数据在工程造价行业的应用》的主题演讲，针对大数据在工程造价行业的应用、普及和推广，提出大数据应用成果、对工程造价大
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数据应用的展望等方面的分享交流。造价通工程造价信息网云计算和大数据的结合一站式解决了工程造价从业人员所头疼的数据平台建设、数据存储、数据安全管理、数据标准化分类、数据分析等问题，形成工程造价大数据解决方案，这就是5D BIM中“投资控制”最基础、最核心的组成部分。
特别对于业主方和施工方而言，首先考虑的或许并非是BIM技术在国内的应用和普及问题。打个比方，我们并不会太过在乎使用什么类型的造价软件来完成招投标过程，但是企业成本控制是否可以得到有效控制，永远是企业发展的重中之重。
BIM技术的兴起，无疑是行业迅速发展的成果，也是工程造价行业的福音。但建筑企业必须学以致用，一方面为了迎接竞争更加激烈的建筑市场。另一方面，也要认清楚高新技术给我们带来的利与弊，切忌盲目跟从，任何一个企业和个人，都应该先建立起自身数据库，完善造价信息资源整合，做到人人都是数据库，人人都是数据源，一起迎接BIM技术的到来。
在如今大数据时代面前，BIM(建筑信息模型)技术正在挑战传统的设计理念，是不是要推翻原有的传统设计手法，沿用一套新的设计理念和设计体系，来重整我们的设计过程呢 当然，这是手段之一，但更重要的是，BIM设计应该做到“八面玲珑”，而不应该只停留在设计阶段。
那么，在BIM的推广过程中，又该朝哪些方向进行延伸 “首先BIM
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的正确理念一定要传递出去，BIM本身是变化和演进的过程，没有终极答案，但是却有一些基本原则和理论已经是全行业公认的，我们没有必要再重新定义它。”欧特克公司建筑及协同集团副总裁JimLynch(吉姆·林奇)表示，“再者，还要不断致力于了解客户的需求，丰富工具，比如在现有的情况下做造价，要将设计的信息承接过来，用设计模型进行准确的工程量计算，可能还有一些不完备的地方，因此就必须要扩大设计的方向，拓展上下游业务，寻求战略合作，以满足更多的需求。”
当然，停留在设计阶段的BIM肯定是不完整的BIM，而要进入建筑全生命周期的各个阶段，从而真实地展现建筑物各个阶段的细节。
对此，吉姆·林奇认为，只有合作才能促进发展。“合作更是必需的也是非常互补的。广联达在工程算量方面的专长很突出，而我们在设计方面则有优秀的技术，这两者的结合会带来一个十分互补的合作关系。同时，我们共有一个愿景，就是能够助力中国建筑市场的转型，形成一个基于BIM技术的工作流。但是，这个愿景只有在双方都提供全面的解决方案的情况下才能够实现，才能在中国建筑市场得到更好的推广。”吉姆·林奇说。
这个长期的愿景也是所有建筑行业专业人士们共同的愿景，大家也都希望，就在几年之后，中国建筑市场能够充分应用BIM进行设计。到那时再回顾现在，就能够发现多方合作在推广BIM于中国的应用上起到了非常大的作用。
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现在，上海中心大厦、外滩SOHO等知名建筑都是使用BIM技术的成果。未来也还会找到更多的项目从设计阶段到施工阶段都应用了BIM进行建筑全生命周期的设计。但是，BIM在中国的施工阶段应用还处于刚刚普及的阶段，回想当年刚刚推出BIM这个概念的时候，吉姆·林奇认为，施工阶段正在迅速地接受BIM技术，BIM在设计阶段的推广的确是花费了一段时间，然而，一旦施工方意识到BIM可以带来的益处以及能够有更高的可预见性时，施工方接受BIM的速度会提升得非常快，比设计方接受BIM的速度更快。更重要的还是要充分发挥BIM的功能优势。
最后，吉姆·林奇指出，考虑到将会涉及庞大的执行工作，BIM在建筑施工阶段的推广将更具挑战性。“我也认为云技术和移动设备的普及会推动施工阶段向BIM应用的转型。如果一个在施工现场的项目经理可以通过移动设备及时读取项目的所有信息，那么他就可以提前发现安全问题和设计冲突，并迅速解决。”吉姆·林奇说。
结论：通过这次吕伟生教授的讲座，让我受益匪浅，更加深刻认识了Bim在未来建筑行业中巨大作用。因为此前本科时候的毕业设计我当时联合土木建筑专业做了bim毕业设计，bim在实际工程中起到了一个很好的协同作用，把实际项目工程更加清晰和一目了然的展示给别人，未来BIm将联合大数据的时代，相信会做的越来好。
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推荐第10篇：中国大数据技术大会干货分享
中国大数据技术大会干货分享
2016年12月8日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、中科天玑数据科技股份有限公司与CSDN共同协办的2016中国大数据技术大会在京盛大开幕。
作为大数据领域规模最大、最具影响力的IT盛会，本次活动共历时三天。大会围绕“聚焦行业最佳实践，应用与数据深度融合”这一主题展开，同时涵盖金融大数据论坛，人工智能论坛、数据库论坛等在内的十二场专题论坛。与往届相比，本届大会更关注行业应用最佳实践，突出应运和数据的深度融合，并首次将人工智能、高性能计算等热点话题引入大会。粤科创投界熊昊博士、技术总监黄卓斌和来自国内外数千名大数据从业者与技术专家一同参加了本次大会。
中国科学院院士、北京理工大学副校长、CCF大数据专家委员会主任梅宏发表大会致辞。他表示，大数据对社会经济的发展、科学技术的研究，对国家治理甚至安全，都将产生重要的影响，推动大数据技术、科学及相关应用的发展已经成为国际社会的一个共识。加速相关的研发部署、深化大数据应用，已经成为稳增长、促改革、调结构、惠民生的内在需要和必然选择。
近年来，随着互联网金融的蓬勃发展，金融大数据已成为技术圈热议话题。在12月9日的金融大数据专题论坛上，平安大数据首席总监肖京分享了平安正在策划推出智能+金融大数据打造平安脑智能引擎，以及一系列大数据企业风险管理方案，如数据量化解决方案、数据整合解决方案、大数据企业风险管理平台。百度金融研发负责人沈抖表示大数据已经从用户画像、精准营销、风险管理、运营优化等各个方面支持银行、保险、证券的业务。有了大数据的支持，百度希望做到千人千面，即根据客户的兴趣爱好、人生阶段、对生活品质的要求、消费水平等方面，为不同用户制定不同的营销方案。
来自粤科创投界的技术专家熊昊博士，现场以”大数据时代的股权智能投资“作为分享议题，展开了精彩演讲，熊昊认为互联网股权投资将要进入2.0阶段，这一阶段特征表现为：积极应用人工智能、大数据技术，应用金融科技手段重塑金融核心业务过程。这个阶段面临的难点是对业务知识的理解、数据来源、技术的选择与应用。
论坛现场，粤科创投界熊昊博士着重讲到了大数据知识图谱在智能股权投资领域的应用，并结合大数据尽调和母基金智能报告两个场景做了详细介绍。基于中文语义的实体、概念、关系、情感数据的抽取，进行文本挖掘，语义分析，实体识别和关联挖掘，包含了大图划分算法、子图融合算法、碎片化知识整合等。通过知识图谱可以把数据用活，具体体现为三个方面，一个是持续不断的有消息的输入；第二是可以沿知识图谱定义的作用链进行自动推理；第三是知识图谱可以背靠大数据，实现人工+自动模式下的自我生长。从而形成尽调知识图谱、企业知识图谱、产业知识图谱，并最终生成自动化尽调报告。
据粤科创投界相关人士介绍，粤科创投界隶属广东省人民政府授权经营的国有独资企业粤科金融集团。2015年6月，粤科金融集团为响应“双创四众“的国家号召，联合中科招商集团等知名金融公司成立了互联网金融平台——粤科创投界，公司从成立之初，就注重大数据的应用和科技金融的探索，不断自学习大数据风控系统和海量基础数据的信审系统并应运于实践，是集团在金融大数据应用领域和科技金融领域的先锋兵。
第11篇：打假要用大数据技术来解决问题
打假要用大数据技术来解决问题
编者按：在3?15国际消费者权益日前夜，阿里巴巴董事局主席马云在阿里巴巴打假团队誓师现场表示：“我们今天不是启动一个打假阿里队，而是启动一个打假中国队。”马云在现场表示：“这么多年来，用传统的手段、机制和措施打假，打而不绝，越打越多，今天是时候让互联网公司来试，用互联网的办法、大数据的技术来解决问题。”以下为马云演讲全文。
大家好。过去几年，大家付出很多，也有不少成绩，去年我们就给双打办提供了几千条售假团伙的线索，协助警方抓了700多人。我们用十来个人的团队，用大数据技术支持上万警力办案，查出来的案值超过30个亿。非常了不起。
从1999年公司成立开始，我没有缺席过集团层面任何有关打假、知识产权的会议。今后也是一样，集团所有的会议我都可以不参加，但打假的会我必须参加。打假这件事，我们不惜一切代价，不惜一切成本去做，阿里巴巴要成为未来商业的基础设施，治理假货、打击知识产权侵权就是这一切基础设施的基础。
我今天再次重申，在打假和知识产权团队，我们的投入不封顶；打假团队、知识产权团队特殊化，再增加300个人的名额。如果还不够，那就再增加。
我们为了什么而打假？
我们今天有没有想过，我们为什么要做打假这件事？我们要明白，我们不仅仅为阿里巴巴而打，为中国而打，还在为我们的后代而打。我们国家面临的假货问题，不是只有电子商务领域有。如果一个社会充满了很多假，比如假话、假文凭、假球、假新闻、假唱，也自然会有假货。
假货最大的伤害是对整个中国社会的伤害。我们绝不能让自己的孩子和下一代以为，你不诚信，你抄袭别人，你剽窃别人的想法，你依旧能够发财。这是不对的。如果那些有知识产权、有专利、有创新想法的人不能够成功，而小偷、强盗能够暴富，如果这个社会大家都在剽窃，这个社会的人都在使用假的东西，那这个社会怎么会进步，怎么会成功？如果你所有的想法都有人会剽窃过去，都会抄，那你问自己，你是否会坚持创新，你是否还会这么努力？
所以我想告诉大家，假货不是阿里巴巴的事情，假货今天是中国的事情，是我们下一代的事情。假货最大的伤害，就是到了最后，不诚信的人比诚信的人得到的要多，就是让创新没有价值，这是对一个国家一个民族最大的伤害。
我们不是打假阿里队，而是打假中国队
我们今天的动员大会，不是阿里打假动员大会，而是中国打假动员大会。
这么多年来，用传统的手段、机制和措施打假，打而不绝，越打越多，今天是时候让互联网公司来试，用互联网的办法、大数据的技术来解决问题。
阿里巴巴电子商务占据整个中国60%、70%的市场，我们必须承担起这个责任。今天我们就是真正开始启动整个中国专业的打假团队，不仅要打阿里巴巴网站上出现的假货，还要打线下的假货，甚至打其他平台上的假货；不仅我们这里几百个人要做，不仅集团所有人都要加入进来，还要联合社会力量治假。
别以为假货从我们的平台下架，我们就尽到责任了。过去，我们想尽办法把假货赶走，但是这样够吗？因为我们知道，它们在其他地方一样可以生存，生存得更隐蔽。仅仅把假货从阿里巴巴赶走，是对消费者的不负责任；要让假货没本事跑到微信、跑到京东，才是真正负责任。我们要做到他根本没有渠道销售，根本无法生产，总会有人盯上他们。
今天整个商业是一个生态系统，今天不是说北京雾霾治好，就没有雾霾了，你要治好雾霾，要从整个格局看问题，打假同样的道理。希望大家认真思考，要有战略，要有使命，要有具体的战术，要有智慧，要有勇气，要有担当。这么多年来，假货并没有打光，越打越多，说明老办法不灵。老鼠那么多你是打不光的，只有把老鼠生存的环境灭掉，你才有可能彻底灭掉，所以要有战略、要有策略；所以如果我们只是一支打假阿里队，我们是不可能成功的；我们只有做打假中国队，从全局来思考问题，才有可能成功。
如果让我选，中国还有什么部门、哪个公司、哪个机构能够做好这个工作，我认为除了你们，没有另外的人。阿里成立的时候有一句话“此时此刻、非我莫属”，If not now，when，if not me，who。我们希望你们真正成为中国乃至世界专业打假保护的团队。
中国需要一批专业的打假专家
当年一个王海，就能在整个中国造成那么大的打假**，阿里巴巴有3.5万名员工，每一个人如果团结起来，用我们的技术、用我们的智慧和创新能力，我相信我们可以做得更好。
我们今天打假团队、知识产权团队面对的问题，相当于一个法院知识产权庭的法官在面对的问题。做一个法官，不能轻易做一个判断；如果不够专业，不够投入，不站在双方的立场上面来看问题，那是绝对不合格的。我希望这些人才应该诞生在我们这个房间里面，今后在知识产权的论坛里面，知识产权经典案例里面，我们要有这样的经典案例，阿里巴巴的经典案例。
任何时候，问题越大，责任越大，机遇越大。我想在座的各位不要小看今天的工作。我相信，如果阿里的打假工作、知识产权保护工作做好了，得到了全世界的承认，那么这个团队应该有资格去获得诺贝尔奖，因为你们消灭了一个巨大的障碍，这个障碍过去还没有人消灭得了，这个障碍阻碍了一个时代、一个社会、一个国家的进步。不过我没有那么乐观，因为很可能我们这一辈人没有办法做到彻底地消灭假货，但是如果我们不下决心去做，不认真去做，不投入去做，不在中国诞生一批打假的专家，那我们就更没有机会了。
消灭阿里巴巴容易，消灭假货难
今天消灭阿里巴巴容易，消灭假货难。如果把天猫关了，把淘宝关了，中国从此无假货，那么简单的事我们马上就关。问题是关了没用。麻子照镜子，把镜子摔了，麻子一样还在脸上。互联网就是中国社会的镜子，淘宝就是中国制造的镜子。
没有一件假货是我们生产的，没有一件假货我们不想让它下架。广东卖假货的人，在香港时代广场给我马云设了四天灵堂。我们有很多理由埋怨，有很多委屈。比如说，实名认证的银行卡是花钱从银行买出来的，线下工厂就在工商局的眼皮底下，在别的平台谈妥，在淘宝上用一个补邮费链接完成交易，这些看起来都不是我们的责任，但是我们今天必须把这个责任承担起来。
因为我们既然看到了问题，而且我们看得最透彻，并且我们有全世界最好的打假大数据分析工程师，有全世界最好的知识产权专家，我们不做打假国家队，谁做打假国家队？
我们不要在乎这个事情是你干的还是我干的，只要是假的，我们一查到底、追究到底。我们要让一个有信用的人、有知识创新的人成功起来。我相信绝大部分的人今天卖假、造假、制假的人，并不想一辈子这样下去，他们是由于原来的商业模式、由于原来的商业环境，选择了这条错误的路。我相信只要我们能让诚信等于财富，创新等于财富，今天我们要打击的绝大部分人，都愿意走到正道上来。
这是一场与人性的阴暗面的长期斗争
假货就像病菌存在周围的空气里，跟假货的斗争，就是跟人性的阴暗面作斗争，这是一场永久性的战争。我们不会因为害怕病菌而拒绝空气，也不能因此就放弃跟病菌作战的努力。
假货是人性的贪婪所致，这是人类永远无法彻底解决的一个战争，因为人总是希望快速发财，人总是希望不付出代价就能发财，人性本身就有这些东西在里面。但是我们要倡导那些诚信的人发展起来，倡导那些努力的人成功。支付宝有今天，就是阿里巴巴在那时候让诚信的人先富起来，支付宝让信用等于财富。
今天在座的每个人，要把那些不守信、剽窃别人、做假货、炒作信用的人，坚决清理出去、绳之以法。我相信假货的斗争，事实上是人性的斗争，我们每年要进步，但是未必在2016年和2017年能够解决很多问题，但是如果我们今天不去努力，不这么往前设定好明确的KPI、用最好的资源，我担心最后还是一事无成。
编后：阿里巴巴从6年前开始着手研究大数据打假。2015年4月至9月，阿里巴巴向执法机关推送售假团伙线索717条，获各地执法部门立案的为330条，被破获的案件为279起。其间，阿里巴巴协助警方捣毁制假、仓储、售假窝点600余个，抓获犯罪嫌疑人715人。
链接：部分网友的微评论
周minde：为了小集团的商业利益最大化，明知有假装糊涂，属于变相欺诈。
琛：我们为什么打假？因为3?15来了，呵呵。
MY MINDS EYE：消灭阿里巴巴容易，消灭假货难，让一个企业来打假！真打脸！
007：秦桧说：消灭秦桧容易，消灭奸臣难。天上人间说，消灭天上容易，消灭黄赌毒难。你们看着办吧！
标准化生活：过滤价格过低的假冒伪劣产品是非常容易做到的，高喊打假这么久，就是没见到淘宝行动。如果阿里真要打假，我们倒愿意合作。
James：是不是场show，不知道！慢慢看，让时间来证明！麻子照镜子之说并不完全成立，他为什么偏偏喜欢照你这面镜子呢？
闲如：此举动不亚于一次全国性的会议，是我国社会领域里的一场革命，这场革命只要不停地进行下去，毫无疑问，将使我国建设法治和文明社会的步伐走得更快。
史宏伟：马云说了那么几百句，不如用几句话简单说说阿里准备怎么打假。
老君：3?15到了，马云来了„„
水乡人：马云的意思是责任在麻子本身，而不在镜子。但是你这面镜子使得麻子有了存在的价值，或者说你的这面镜子让麻子越来越以麻为荣。
波尼：不想作为才是真正的原因，商品栏如果有假货举报直通车，看看能不能解决，淘宝的处理方式是让店家被投诉后尽量先私下和谐掉。
破晓：假如阿里能揪出刷单，作假的数据能有国法范围内的度量，而不只是阿里体制内的惩处，看还有谁愿意提供刷单的材料？买假货不用负责的话，哪儿都会有假货。
On the Way：姑息才能养奸！社会秩序已到危险边缘，需重典！
第12篇：大数据技术将如何影响艺术
大数据技术将如何影响艺术？
术不是迎合消费者，不是大众行为，但作为一种密集科学是可以被艺术家尝试和利用，创作出引领时代风尚的作品，在艺术与技术之间架起新的桥梁。
作者：郭万超来源：中国文化报|2016-12-13 09:00 收藏
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数据化的呈现方式，使得采样更加全面，让样本变成了全本，在某种程度上得到了相对精准的信息，对于趋势预测、艺术研究领域、艺术成果展现提供了一定的量化参照;另外，对于投资者、收藏家来说，也不失为一种直观和具体。 音乐、绘画的关注者年龄分布(2013年至2015年)·数据来源：百度指数 大数据会给艺术品市场带来什么?这让人联想起包豪斯。20世纪初，现代设计家格罗佩斯创建的包豪斯作为现代设计的发端，开创了工业时代艺术与技术相结合的新纪元，形成了艺术教育与制作教学相结合的新型教育模式，奠定了现代艺术和设计教育的雏形，其中技术性、逻辑性和理性主义发挥了不可磨灭的作用。 被誉为“大数据先驱”的迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到了大数据的4个特征：一是数量大，二是价值大，三是速度快，四是多样性。大数据有3个层次，一是数据采集层，以App、Saas为代表的服务;二是技术服务层，以七牛云存储为代表的大数据技术服务层，这些包括数据的存储、数据的分析、数据的挖掘等;三是数据应用层，以数据为基础，为将来的移动社交、交通、教育、金融进行服务。大数据对于艺术品市场而言，既存在重大发展机遇，也有一定挑战。 大数据推动艺术产业发展
随着计算机技术的不断发展，人类进入信息社会，大数据应运而生，并成为一种新型信息资产，深刻影响着社会生活的各个领域。大数据技术的出现，使得云计算、物联网、移动互联网等领域覆盖到了人类生活的方方面面，数据形态的呈现也围绕着人们多样化的生活形态而发生改变。源源不断的信息原型为复杂性难题提供了多种解决方案。
大数据正在全球开辟一个新的时代，中国的艺术品市场也被带入这个行列。3月18日，胡润艺术榜在北京发布，这已是胡润研究院连续第八届在国内发布在世中国艺术家排行榜。面对来自全国各地的媒体，胡润依据这份榜单专门就中国艺术品市场多年来的走势及中国艺术家的表现做了深入浅出的论述。上海文化艺术品研究院执行院长孔达达认为，通过艺术品大数据，可以在数据挖掘的基础上，为投资人提供艺术品市场发展的动向，帮助他们找到准确的投资方向。国际著名艺术网站Artnet的执行经理托马斯也非常看好艺术大数据未来在中国的发展。 从某种意义上说，大数据不失为一种统计艺术。艺术品行业的大数据主要包括3个方面：用户大数据、内容大数据和渠道大数据。正是在互联网时代，这3种数据能够融合在一起，从而为艺术品市场提供支撑和服务。目前，大数据在艺术领域的应用涉及营销、运营、传播、管理、研究等领域，呈现形式如图库、音乐库、影视库、艺术品拍卖、多媒体艺术、展览等。通过对用户的搜索、浏览、点击量可以精准追踪和获取相关信息，从而引发新的商机。具体表现形式包括：热门歌曲播放榜单、推荐榜单、艺术家关注度排名、关注者地理位置等内容。比如，图中显示的是2013年至2015年对音乐和绘画的关注者年龄层分布统计，可以看出，年轻人更热衷于倾听音乐，40岁以上的人群对绘画的关注度明显上升。 文化企业尝鲜“大数据”
随着大数据的推广应用，一些文化企业尝试利用大数据来推动艺术产业发展。雅昌集团是中国艺术品数据库第一个吃螃蟹者，其在中国艺术品数据库的运作中采用了独有的CISDO版权管理机制，并建立了ArtImage版权交易服务平台。2013年4月，中国惠普有限公司与雅昌集团开始全面战略合作，建立了中国艺术品数据库。雅昌集团副总裁潘剑平介绍，该数据库以作品的“艺术创作与研究—传播与教育—交易—收藏”为主线，通过IT科技，推动艺术教育、学术、市场、产业的发展。数据库的图片资源采用先进的数字图像设备Cruse，独特的色彩管理标准ACMS，独有的版权管理机制与版权交易服务平台，先进的输出技术以及海量存储技术，在此基础上，雅昌集团推出了艺术家全集、数字出版、拍卖网络预展、艺品、电子图录等一系列产品。雅昌集团中国艺术品数据库总经理助理苏晓燕说：“中国艺术品数据库以艺术品库、艺术家库为核心，还包括拍卖机构、出版机构、文博机构、艺术期刊、艺术品收藏人、艺术图书等相关数据库，到2012年底已经存储艺术数据3000万条。同时，数据库根据应用的不同不断增加新的数据。” 国内艺术品数据存在不少问题
发展艺术品大数据，数据是重要保证和基础，“目前艺术品大数据在国际上已经有了较好口碑。以国际知名艺术网站Artnet为例，他们对于数据的整理较为谨慎，全线的1300多万个数据在欧美的各种银行、艺术品机构都得到广泛应用，带动了艺术品市场的数据化。”孔达达说。虽然中国艺术品交易规模不断增大，但艺术品数据化的程度与发达国家相比，差距还比较大。国内艺术品数据还存在不少问题：
首先，国内艺术品交易比较分散、数据不完整。一级市场以艺术家和代理人的私下交易为主，几乎所有艺术家都不可能向任何组织或机构汇报其每年的作品销售和收入情况，而代理机构为了逃税更不会对外界透露实情。拍卖企业是二级市场的主体。这些企业的交易比较集中，每次成交也有据可查。然而，只有部分拍卖企业与编制机构有合作关系。
其次，艺术品自身具有异质性，交易很难标准化，数据分析也存在困难。 再次，整个行业普遍存在卖假和假卖的现象，特别是拍卖成交数据，含有很多水分和泡沫。至于画廊等艺术品代理机构提供的润格，则完全不需要标准和依据，其真实性也大打折扣。此外，数据编制机构本身的商业性质，计算模型的建立方式同样也在影响着数据本身的客观性、公正性和专业性。 实现技术与艺术新的统一
大数据是对已知信息和已有素材的规律化呈现，一定范围和一定时间内有助于预测事件发生的态势，大数据技术的出现，势必会影响到艺术发展的轨迹，也将开启艺术领域创作的新时代。这将会是继包豪斯时代之后又一次“艺术与技术新统一”的变革，信息交叉学科的出现则是在教育领域上的一大体现，是对科学、艺术和技术的综合反应。
工业革命时期，大工业生产中出现了“技术与艺术相对峙”的状况，包豪斯的创立则在艺术与工业之间架起了桥梁，实现了艺术与技术的新统一。当前，大数据技术的发展，开启了物联网、互联网、移动互联网在各行各业的联合运用，销量消费、秒杀消费、口碑消费等带来了所谓的3C产品(Cold、Cheap、Chinese)。同时，同质化现象在我国表现也很明显，卖家市场远远占据了消费者之上，消费者的审美价值观受到了一定的影响和诱导。因此，大数据的出现是一把双刃剑，有积极作用也有消极影响。我们应该充分利用大数据的积极作用，避免消极影响，实现技术与艺术新的统一。
当然，艺术不是迎合消费者，不是大众行为，但作为一种密集科学是可以被艺术家尝试和利用，创作出引领时代风尚的作品，在艺术与技术之间架起新的桥梁。尽管艺术的产生具有物质生活所需要的功利的源泉，然而，审美的乐趣则具有自身欢乐的理由。艺术的美学品质和审美价值是其他社会实践活动比拟不了的。我们相信，大数据的理性与艺术家的感性，在互联网技术飞速发展的当下，必然会出现交集，其结果将不亚于包豪斯所带来的深远影响。 【编辑推荐】
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第13篇：邮政大数据技术应用可行性分析
邮政大数据技术应用可行性分析
摘 要：随着当前各行业信息化的发展，邮政行业各类信息化系统积累了海量的业务数据，这些数据分散在不同的业务领域。由于业务的扩展，数据呈现出几何级地快速增长趋势，并且明显表现出数据量庞大、数据类型多样、价值密度低等特点。传统的数据分析处理方式已经无法满足行业需求。通过引入针对大数据的数据采集、数据处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘等技术，可以有效地解决对海量业务数据的分析、价值挖掘问题，进而通过对大数据技术的应用，达到对客户需求的精准把控、对现有业务流程的优化、对业务发展趋势的预判等目的，最终实现对整个邮政行业发展的促进效果。
关键词：邮政 大数据 可行性 应用
中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（b）-0010-02
1 认识大数据
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。大数据具有如下特点。
1.1 数据量大
一组数据的计量单位转换比例：1T=1000G、1P=1000T、1E=1000000T、1Z=1000000000T。上述各种单位都是大数据的常用衡量单位。
1.2 类型繁多
大数据包含的不只有普通意义上的结构化数据，还有各种非结构化数据，如音频、视频、地理位置、网络文章等。
1.3 价值密度低
互联网，尤其是移动互联网的普及，越来越多的联网设备参与到数据的生产过程，特别是随着物联网的广泛应用，信息感应收集无处不在。产生的海量数据真正附带使用价值的只是很少一部分。所以对大数据中有价值数据的筛选过滤是应用大数据的必要环节。
1.4 高速数据处理
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息?o法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。
2 大数据技术的典型应用场景
当前，大数据技术迅速发展，正在向各行业渗透，例如银行业。银行业本质上就是要面向客户提供金融服务，通过对数据的分析，可以更准确地把握客户需求，有针对性地研发金融产品，提供金融服务。一方面面对不同区域，差异化管理。通过分析不同区域人群的差异化数据，量身制定符合各区域需求的管理措施；另一方面，针对不同客户，实行差别化产品和服务。通过对大数据的分析挖掘，得出客户喜好，向客户推荐符合其个人喜好的金融产品，实现精准营销。
3 大数据技术在邮政行业的应用
邮政业务结合使用大数据技术的与银行业相比，邮政行业业务类别较多，涉及到寄递、电商、金融等三个方向。各业务方向当前独立运营，虽然也积累了大量的数据，但这些数据却只是单独分布在各自领域，还有很大一部分潜在价值未被发掘。
3.1 成立针对大数据应用的机构
很多现代企业都成立了自己的大数据应用方面的组织机构，专门负责企业大数据应用的开发，旨在提升自身的企业竞争力。对邮政企业而言，同样具备建立相应研究机构的条件。首先，邮政企业积累了海量的数据资源，亟待利用。其次，邮政多年来的信息化建设以及深入的业务应用模式，对业务数据的深入应用方面积累了丰富的经验。最后，邮政庞大的机构人员队伍中储备了大量的数据应用技术、信息应用技术、业务经营分析、统计学等方面的专业人才。
3.2 规范数据标准，提升数据质量
3.2.1 梳理数据来源渠道，规范数据准入标准
邮政企业内部业务种类繁多，相应的业务信息化系统也较多，产生的业务数据模式也各有差异。在此类数据上应用大数据技术，必须对数据的产生渠道进行规范化梳理，尤其是对组织机构、客户信息、地理位置信息等核心基础信息的采集，必须要求按照统一的格式规范进行。
3.2.2 夯实原有数据质量，拓展数据来源
邮政现有各类应用系统产生的数据业务完整性差、业务相关性较差，各个业务系统之间数据可借鉴性较差，需要就上述问题从技术层面、管理层面进行完善和加强。同时增多数据来源渠道，丰富业务数据的种类。
3.3 破除企业内专业壁垒，打造大数据平台
3.3.1 杜绝信息孤岛
邮政行业业务种类丰富，各业务类别之间差异较大，结果导致数据应用时，各业务类别难以突破本专业壁垒，汲取其它专业数据，助力本专业业务发展。信息的孤岛化现象比较严重。
3.3.2 打造大数据平台
（1）数据采集。
大数据平台制定统一的数据采集规范，各专业依据该规范重构自己的业务数据，并推送到大数据平台，实现各业务数据的格式统一。同时要保证业务数据推送、汇总过程中的安全。
（2）数据存储。
将各业务方向业务系统数据进行统一管理，数据归集存储，以实现节省成本、提高数据利用率、降低机房能耗等目的。按照规则对数据进行分类，同时利用过滤和去重技术，减少数据的存储总量，并加入标签，利于数据的检索。
（3）数据处理。
邮政各业务方向数据自身复杂度较高，数据来源和结构多样，不同业务流程之间数据交互度高，造成传统方法难以描述、衡量。相关人员只有通过业务关联进行语义分析，进而挖掘综合信息；而专业技术人员需要利用专业手段衡量、处理，并得出所需的数据报表并产出有价值的分析报告。
（4）数据应用。
可以基于大数据平台构建数据可视化应用系统，根据实际业务需求，定制不同的数据可视化展现方式，为不同业务人员提供个性化的数据分析、趋势预判可视化展现。
3.4 加强大数据应用，服务企业经营理念
（1）基于客户行为分析的产品与服务营销。
整理统计邮政业务中用户的消费记录，发掘客户消费潜力和消费习惯，并制定对应策略进行精准营销。
（2）基于客户评价的产品与服务提升。
注重收集整理各业务方面客户反馈的评价信息，根据评价信息发掘产品、服务中存在的问题，通过修正和完善问题，使产品和服务更加符合用户需求。
（3）基于数据分析的广告投放，加大营销宣传效果。
基于数据分析结果进行广告投放，避免毫无依据的盲目投放。
（4）基于数据分析的产品定价。
综合参考同类产品定价数据，并实时统计价格走势，通过大数据技术实现价格走势预判，为产品定价提供预判依据。
（5）基于客户异常行为的客户流失预测。
收集整理客户行为数据时，重视异常情况的发现与形成原因分析。深入了解底层需求，掌握市场动态，并做出准确的市场预测，预算出客户流失带来的收益损失，及时反馈市场经营部门，以便制定可行的应对措施，降低风险，预估风险。
（6）基于环境数据的外部形势分析。
对于企业外部的数据信息加强收集与整理，全面掌握社会市场动态，了解市场发展走势，正确估计市场形势。做好企业相应的分析与预警。
（7）企业管理数据的应用分析。
做好企业经营生产大数据应用的同时，也要对管理数据进行采集与整理，包括财务管理、人事管理等数据信息等方面。
4 结语
总而言之，邮政正处在集约化、信息化、标准化、现代化进程中，对大数据的分析、挖掘对于企业管理体制优化，精准把握市场机会，实现产业转型和升级，实现科学的良性的可持续发展具有重要意义。
参考文献
[1] 谷斌.论大数据背景下的邮政数据分析与整合[J].邮政研究，2014（6）：10-12.
[2] 赵国栋.大数据时代的历史机遇-产业变革与数据科学[J].中国科技信息，2013（19）：100-101.
[3] （英）维克托?迈尔-舍恩伯格，肯尼思?库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2012.
第14篇：大数据时代数据挖掘技术教学研究论文
摘要:随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在大数据教学过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。
关键词:大数据时代；数据挖掘技术；应用
大数据是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律。所以大数据时代下的数据处理技术要求更高，要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术教学工作的开展，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，优化学生的学习成效。以下就大数据时代下的数据挖掘技术教学做出如下分析。
1大数据时代下数据挖掘技术的基础教学方法分析
数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达[1]。
2大数据时代数据挖掘技术教学要点的分析
2.1数据挖掘技术流程分析
在数据挖掘教学过程中，其流程主要是以下几点：首先做好数据准备工作，主要是在挖掘数据之前，就引导学生对目标数据进行准确的定位，在寻找和挖掘数据之前，必须知道所需数据类型，才能避免数据挖掘的盲目性。在数据准备时，应根据系统的提示进行操作，在数据库中输入检索条件和目标，对数据信息资源进行分类和清理，以及编辑和预处理。其次是在数据挖掘过程中，由于目标数据信息已经被预处理，所以就需要在挖掘处理过程中将其高效正确的应用到管理机制之中，因而数据挖掘的过程十分重要，所以必须加强对其的处理。例如在数据挖掘中，引导学生结合数据挖掘目标要求，针对性的选取科学而又合适的计算和分析方法，对数据信息特征与应用价值等进行寻找和归纳。当然，也可以结合程序应用的需要，对数据区域进行固定，并在固定的数据区域内分类的挖掘数据，从而得到更具深度和内涵以及价值的数据信息资源，并就挖掘到的数据结果进行分析和解释，从结果中将具有使用价值和意义的规律进行提取，并还原成便于理解的数据语言。最后是切实加强管理和计算等专业知识的应用，将数据挖掘技术实施中进行的总结和提取所获得的数据信息与评估结果在现实之中应用，从而对某个思想、决策是否正确和科学进行判断，最终体现出数据挖掘及时的应用价值，在激发学生学习兴趣的同时促进教学成效的提升。
2.2挖掘后的数据信息资源分析
数据信息资源在挖掘后，其自身的职能作用将变得更加丰富，所以在信息技术环节下的数据挖掘技术随着限定条件的变化，而将数据挖掘信息应用于技术管理和决策管理之中，从而更好地彰显数据在经济活动中的物质性质与价值变化趋势，并结合数据变化特点和具体的表现规律，从而将数据信息的基本要素、质量特点、管理要求等展示出来，所以其表现的形式十分丰富。因而在数据挖掘之后的信息在职能范围和表现形式方式均得到了丰富和拓展，而这也在一定程度上体现了网络拟定目标服务具有较强的完整性，且属于特殊的个体物品，同时也是对传统数据挖掘技术的创新和发展，从而更好地满足当前大数据时代对信息进行数据化的处理，并对不同种类业务进行整合和优化，从而促进数据挖掘技术服务的一体化水平。
2.3大数据背景下的数据挖掘技术的应用必须注重信息失真的控制
数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要引导学生考虑如何确保数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，最终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制[2]。
3数据挖掘技术在不同行业中的应用实践
学习的最终目的是为了更好的应用，随着时代的发展，数据挖掘技术将在越来越多的行业中得以应用。这就需要高校教师引导学生结合实际需要强化对其的应用。例如在市场营销行业中数据挖掘技术的应用这主要是因为数据挖掘能有效的解析消费者的消费行为和消费习惯，从而利用其将销售方式改进和优化，最终促进产品销量的提升。与此同时，通过对购物消费行为的分析，掌握客户的忠诚度和消费意识等，从而针对性的改变营销策略，同时还能找到更多潜在的客户。再如在制造业中数据挖掘技术的应用，其目的就在于对产品质量进行检验。引导学生深入某企业实际，对所制造产品的数据进行研究，从而找出其存在的规则，并对其生产流程进行分析之后，对其生产的过程进行分析，从而更好地对生产质量的影响因素进行分析，并促进其效率的提升。换言之，主要就是对各种生产数据进行筛选，从而得出有用的数据和知识，再采取决策树算法进行统计决策，并从中选取正确决策，从而更好地对产品在市场中的流行程度，决定生产和转型的方向。再如在教育行业中数据挖掘技术的应用，主要是为了更好地对学习情况、教学评估和心里动向等数据进行分类和筛选，从而为学校的教学改革提供参考和支持。比如为了更好地对教学质量进行评估，就需要对教学质量有关项目进行整合与存储，从而更好地促进其对教学质量的评估，而这一过程中，就需要采取数据挖掘技术对有关教学项目中的数据进行挖掘和处理，促进其应用成效的提升[3]。
4结语
综上所述，在大数据背景下，数据挖掘技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，所以为了更好地满足应用的需要，在实际教学工作中，我们必须引导学生切实加强对其特点的分析，并结合实际需要，切实注重数据挖掘技术的应用，才能促进其应用成效的提升，最终达到学以致用的目的。
参考文献：
[1]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014,03:45-47.
[2]欧阳柏成.大数据时代的数据挖掘技术探究[J].电脑知识与技术,2015,15:3-4+9.
[3]孔志文.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].电子技术与软件工程,2015,23:195.
第15篇：大数据开发运用的常用技术
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大数据开发运用的常用技术
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
想要学好大数据需掌握以下技术： 1.Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！
2.Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
3.Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作！
4.Hive www.daodoc.com 老男孩IT教育，只培养技术精英
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5.Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
7.HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
8.phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。 www.daodoc.com 老男孩IT教育，只培养技术精英
9.Redis Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
10.Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
11.SSM SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
12.Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！
13.Scala Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala www.daodoc.com 老男孩IT教育，只培养技术精英
语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！
14.Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
15.Azkaban Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
16.Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
只有完整的学完以上技术，才能算得上大数据开发人才，真正从事大数据开发相关工作，工作才更有底气，升职加薪不成问题！
第16篇：教案组织架构
1.教学目的。所谓教学目的是指教师在教学中所要达到的最终效果。教师只有明确了教学目的，才能使“教”有的放矢，使“学”有目标可循。教学目的在教案中要明确、具体、简练。一般应选定1～3个教学目的。
2.教学重点和难点。教学重点和难点是整个教学的核心，是完成教学任务的关键所在。重点突出，难点明确，有利于学生掌握教学总体思路，便于学生配合教师完成教学任务。 3.教学方法和教学过程设计。教学方法虽然多种多样，但每节课的教学方法必须依据教学内容和学生的接受能力来确定。教师的教学艺术如何，很重要的是看其教学方法的运用是否巧妙得当。教学过程也称教学步骤或教学程序，即用于指导和规范教师课堂活动的步骤。只有安排好教学过程，教师才能在课堂上有条不紊地圆满地完成每一个教学环节。 4.教学内容的引入。教学内容的引入就是课堂导语。课堂导语是门艺术，它是教与学的纽带，是让学生走进教材、掌握教材的桥梁。因此，教师应该根据确定的教学目的、内容，针对学生的心理，精心设计课堂导语，巧妙地导入新课，以激发学生的兴趣，使学生能全身心地投入到课堂学习中。 5.教学内容。教学内容是课堂教学的核心，因为备课的其他环节都是为它服务的。写教案时，必须将教学内容分步骤分层次地写清楚，必要时还应在每一部分内容后注明所需的时间。这样，可以使所讲授的内容按预计时间稳步进行，不至于出现前松后紧或前紧后松的局面。 6.训练内容。练习是将教材的知识结构转化为学生认知结构的纽带，是学生将所学的理论知识与实践相结合的一种方式，更是及时反馈课堂教学效果的好方法，因此无论所讲授的知识内容是何性质，都应在课堂上安排练习时间，而不应满堂灌。
7.小结和作业。一个好的教案应有始有终。小结既是课堂教学的结束语，又是强化教学重点的必不可少的手段。好的总结可以起到画龙点睛的作用。作业则是教师根据授课内容所布置的课后习题，以便于学生复习、理解、消化授课内容，为学好下一节课的内容奠定坚实的基础。
第17篇：大数据学习体会
“大数据前沿技术及应用”专题研修活动
大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。下面我结合实际，谈谈大数据在教育管理中的几点应用：
1.现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。
2．实现个性化教育。利用大数据，我们可以去关注每一个学生个体的微观表现，比如，他在什么时候翻书，听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留多久，在不同学科的课堂上提问多少次，开小差的次数，会向多少同学发起主动交流，等等。这些数据的产生全是过程性的，包括课堂的过程，作业的过程，师生互动过程等，这些数据完全是在学生不自的情况下收集，因此采集非常自然真实，可以获得学生的真实表现。在教学上根据学生情况因材施教。
3．大数据能够帮助我们解决没有办法收集分析大数据的困境，做以前不能做的事情。那这对学习意味着什么呢？它不仅仅意味着能影响教学结果，还影响着决定者每个学生学习的方式和学习的内容。我们可以给每个学生提供个性化的教学内容，教学服务以及教学方式，也让他们的学习变得越来越容易和简单。 十九大报告提出，建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。我认为当进入大数据时代后，在党和国家的关心下，我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响。
第18篇：《大数据》读后感
《大数据》读后感
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
《大数据》是一本视野独特的书。它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。书中，我读到的不仅是大数据处理技术的发展变革，更多的是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进，从民主和国家战略的层面细解大数据的影响力。美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实。它让我更加深刻地理解了朱局长提出的“坚持用数据说话、用数据改进管理、用数据推动创新”的深刻内涵和殷切期望。我们只有重视数据，加强对数据的收集、分析和使用，才能更好地应对正在到来的数据革命挑战。那么，作为与数据打交道、用数据说话的财务工作者，我们应该如何应对大数据时代的种种挑战呢？
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？ 以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：Google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日
第19篇：大数据观后感
2018年4月1日，我参加观看了贵州省组织的“新时代学习大讲堂”时代前沿知识专题讲座第二期的直播，本期的主体是“大数据”。主讲人是中国科学院院士，北京理工大学党委常委、副校长，贵州省大数据产业发展应用研究院院长梅宏同志。他从认识大数据、应对大数据、应用大数据、现状与思考四个方面作了全方面讲解，并谈了意见和建议。
习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时指出，大数据是信息化发展的新阶段。善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功。所以，大力加快发展大数据是我们目前的重要工作之一。
梅院长在《认识大数据》中表示：大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用、以及信息技术的不断廉价化。近年来，大数据蕴含的巨大应用价值和潜力已被广泛认知和期待，并兴起了大数据研究和应用的热潮，我们正在步入大数据时代。”他总结和概括了大数据的本质和内涵。在《应对大数据》一节分析了大数据对信息技术体系的挑战以及相关的技术发展趋势。在《应用大数据》一节中梅院长举了大量的实例来介绍大数据应用的成功情况。梅院长指出，他第一次感受到时代和数据的变化是他领工资的时候，以前将工资装入信封中，总是厚厚的一叠，突然有一天，信封里的厚度变薄了，里面只放一张工资条。，由此可见，数据时代给我们带了很多的便利。
梅院长指出，大数据的发展也面临着很多困难，如google的流感预测，2009年，GTF预判一个地区的流感爆发情况，其结果和CDC的数据十分接近，却比CDC提前了一到两周。这件事引发轰动后，其数据的准确性却在不断下降。其原因包括行为动机随时间变化和模型本身可能改变人的行为等。由此可见，数据也会受很多因素的影响。梅院长举了很多这方面的例子，如：人与机器同时回答一个问题：美国哪两个机场是由人的名字命名的，对于人来说，只需要经过一些筛选就可以得出答案，对于机器来说，他的数据只要在“机场”和“人名”中的某一项不完善，则无法得出结论。所以，我们还面临着很大的挑战。
我们从硬件为王的时代到软件为主导的时代，现在我们已经进入到了以数据为王的时代。我们都还处于初级阶段，还未到达我们的预期，我们所说的智能化到底有多智能，我们还尚未得知。梅院长指出，我国要发展大数据，应该借鉴已有的模式，兼顾现状和发展，建立符合我国国情的体系
这次讲座中我学习到了很多大数据的相关知识，受益匪浅。
第20篇：大数据人才培养
大数据产业人才培养计划
贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业成为贵州经济社会发展的新引擎，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014年2月，贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从2014年起连续3年，省和贵阳市、贵安新区每年各安排不少于1亿元资金，用于支持大数据产业发展及应用。到2017年，贵州将形成1―2个大数据产业示范园区，引进和培育30户大数据龙头企业，聚集500户创新型大数据相关企业，通过大数据带动相关产业规模达3000亿元，引进大数据领军人才100名，引进和培养高端人才5000名。
一方面，根据IDC的调查报告，全球从2012年至2015年的3年之间里，云计算的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC的预测还表明，2012年有约170万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字将有170万上升到700万，云计算产业面临着更大的人才缺口。若以地区来看，亚太地区的云计算人才缺失要更加严重一些，根据IDC预测，亚太区的云计算相关人才需求年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到2015年的人才需求是230万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。
另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村 等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。
然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，大部分都是半路出家，极少有人受过系统化的培养和教育。在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是，数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。
我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾明显。我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我省大数据人才培养和大数据产业弯道取直提供了一个非常好的机会。 贵阳市高新区、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州创客科技孵化器有限公司结合各自优势、整合资源，共建大数据产业人才培养基地，把呼叫中心、统计师、电商人员基本培训与数据分析师、大数据高端分析挖掘串联培养，打通大数据产业各层次人才链，造就贵州大数据产业人才、助力贵州大数据产业发展。 使命
1、造就贵州大数据产业人才；
2、助力贵州大数据产业发展；愿景：
1、成为贵州大数据产业人才培训培养平台；
2、成为贵州大数据产业人才评估评测平台；
3、成为贵州大数据产业人才就业服务平台；
4、成为贵州大数据产业人才创业孵化平台；
5、成为贵州大数据产业人才公共服务平台；
6、成为贵州大数据产业人才智慧聚合平台；
7、成为贵州大数据产业人才国际交流平台；
8、成为贵州大数据产业人才社群社区平台；培训培养平台总体思路：
1、老师资源：外部合作、聚合吸引，以本地尤其是贵大师资为主，引进外部相关成熟机构或资深教师。
2、学生资源：政府助推、宣传影响，政、校、企联合创新高校学生3+1培养计划，加大大数据人才培养和职位宣传，明确职位需求。
3、学生就业：企业预订-代培、主动输送、供需对接，收集和对接全省企业或机构大数据产业相关需求，明确目标、针对岗位培训，预定就业；
4、价值创造（赢利模式）：政府配套扶持、学生深入培训支付（就业后返还）、企业人才委培费用；
5、培训方式：项目实战型培训、定向定岗型培训、基础技能型培训、专业认证型培训；
6、内容设置（暂定）：基础技能性人才；数据分析类人才；专业工具类人才；平台技术类人才；数据库类人才；应用开发类人才；运营维护类人才；信息安全类人才；移动互联网应用类人才；定向委培类人才等。
7、认证考核：国家认证、行业认证、学校认证；（大数据学院结合其多年教学和相关合作单位拥有ISO 20000认证 数据中心认证(CDCP/CDCS/CDCE/CDFOM)认证绿色数据中心能源与效率专家，红帽认证工程师、微软认证工程师、戴尔认证存储工程师、博科认证网络工程师、数据统计师（全省唯一一家）等等）；
8、外部合作与资源整合：认证机构合作、培训机构合作、用人单位合作、创业项目合作、研究课题合作、政府机构合作、产业行业合作；
9、实习培训：到机构、项目、单位实习锻炼；参与项目课题组实战锻炼；
10、呼叫中心、电商等相关行业计策人才培养。整体切入点：
1、贵州大学六度创客工场（贵州创客科技孵化器有限公司和贵州大学大数据学院合作打造）组织初创技术团队；组织相关软件技术和大数据基础培训。
2、贵州大学大数据学院组织授课老师和相关培训资质和证书。
3、高新区收集本区内相关外包项目，统一打包给六度创客工场。优点：
1、可以解决高新区企业技术外包难题，为高新区培养大量技术人才缓解高新区企业技术短缺、人才紧缺问题；
2、培养成熟的技术团队或人员推荐到高新区落户注册企业；
3、扶持一部分初创公司，帮助他们度过创业初期艰难时刻；
4、外包项目大大增加培训实战环节，有利的提高培训质量。
本地化人才是贵州大数据产业发展的基础。通过建设培训培养基地、构建运营服务体系、打造产业服务平台，快速高效地培训培养出大数据产业发展所需要的各类人才，是贵州省大数据产业快速起步和长远发展的当务之急。
我们将在省大数据产业人才培养相关部门的指导下，密切配合大数据产业人才发展计划，做好贵州大数据人才需求规划和培养计划，力争在2015年培训培养大数据产业人才300人，2016年培训培养出2000人才，以满足持续增长的人才需求，为贵州大数据产业的发展添柴加油。
六度创客工场 贵州溪山科技有限公司 2015年10月1日
