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大数据技术专业感悟

文章阐述了关于大数据技术专业感悟，以及大数据专业心得2000的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、不是科班出身也可以学习大数据，只要有学习之心都时不过晚。毕竟现在大数据与传统产业的结合点也会非常多，这必然会扩展大数据专业人才的就业空间和发展空间。

2、大数据是一个交叉学科的领域，而在大数据当中，计算机仅仅是一种工具。很多非计算机科班出身的学生，也可以掌握数据挖掘、数据分析等知识。作为非计算机专业的学生，可以去学习计算机技能，这个是肯定可以的，同理也是可以去学习其他专业的技能的。

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3、首先，大数据师要求编码能量强，经验积累越丰富对岗位的驾驭能力越强。大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景，数据挖掘与分析，是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员，是有这个基础的，有些程序员不是科班出身，提高算法设计能力，是大数据工程师的关键因素。

4、数据发掘与剖析是需求规划数据模型和算法的，应该说程序员是有这个根底的，一般优异的大数据工程师并不是科班出身，通常是数学专业，因而提高算法规划才能是程序员转型大数据工程师的关键因素。

5、在程序员的群体中，科班出身的比例相对较高。但非科班出身的程序员大牛同样存在，他们通过自学或跨专业学习，同样在编程领域内取得了卓越的成就。以下介绍几位非科班出身的程序员大牛：蔡景现（阿里多隆），杭州大学生物系硕士，后加入阿里巴巴，成为合伙人，41岁时身家高达26亿，登上胡润财富榜。

（图片来源网络，侵删）

6、这个问题还要分情况而定。如果你是科班出身的学生，理解大数据相关专业时，会显得轻松不少，因为是科班专业出身，即便是自学，找工作时也会占很大的优势。如果你基础较差，或者干脆没什么基础，那最好还是不要选择自学这条路了。可能还没有学完，自己的信心已经被打击得所剩无几了。

维克托迈尔舍恩伯格《大数据时代》读后感篇1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

《大数据时代》的读后感1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

云计算的热度尚未消散，大数据已接踵而至，各厂商纷纷转向大数据领域。中小企业云计算与大数据的现状如同《程序员》微博的一幅***，形象地描绘了现实状况。《大数据时代》一书，成为了热门选择，IT界知名人士纷纷推荐，分享读后感。

1、传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

2、在数据处理方面，传统数据库通常***用批处理的方式，而大数据处理则更多依赖于流处理技术。这意味着，现代数据处理系统能够实时捕获、处理和分析数据流，从而更好地应对不断变化的数据环境。

3、他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。

4、不同点：大数据安全与传统安全的主要区别体现在数据的规模、处理方式和安全威胁等方面。数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。

5、首先，大数据通常是由机器自动生成的。在新数据的产生过程中，并不会涉及人工参与，它们完全由机器自动生成。如果你分析一下传统的数据源，它们通常会涉及人工的因素。其次，大数据通常是一种全新的数据源，并非仅仅是对已有数据的扩展收集。

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