什么是大数据？大数据能做什么

如今大数据发展势头强劲，并且吸引了众多有志于投身此领域的专业人士。但要在正式踏入该行业之前, 掌握其基本概念和具体应用场景至关重要~

标准定义中指出，无法通过传统软件手段进行采集与管理的数据集合被称为大数据集合。这种类型的数据不仅依赖于创新性的处理方法才能实现更高的决策效能与分析深度，在流程优化方面也展现出显著优势。此外，这类数据呈现出庞大的规模、快速增长态势以及多元化的特征。

简而言之，在当今信息时代背景下, 大规模数据分析技术已经发展到了一个全新的阶段, 我们将其统称为大数据技术体系, 其核心要素主要包括两个方面: 一是传统的存储架构主要集中在IT业务系统的内部, 如客户资料、财务信息等; 另一种则是新兴的数据类型主要来源于网络平台及社交媒体, 包括文本内容、图片素材以及音频和视频等多种形式的信息资源

常见的大数据应用领域：

1、理解客户满足客户服务需求

当前，在这一领域中，大数据应用的知名度是最高的。通过大数据分析技术,我们能够更深入地掌握客户的偏好和行为特征。企业普遍采用在线客服系统来收集用户社交数据、浏览器日志、各类文本信息以及传感器数据,从而更全面地掌握客户需求,并构建了基于这些数据的信息预测模型。

2、业务流程优化

大数据为业务流程的优化提供了有力支持。通过对社交媒体数据、业务数据以及网络搜索数据等进行整合分析，挖掘出有价值的信息。在当前的大数据分析领域中،物联网和人力资源行业是应用最为广泛的两大领域;其中，在物联网行业中，在地理位置定位与无线频率探测的基础上追踪货物与运输车辆的位置信息，并结合实时交通路线数据对配送路径进行动态优化;而在人力资源行业中，则面临着海量候选人资料与企业资料的巨大挑战：借助大数据分析技术快速匹配合适的人才与岗位，并通过识别与筛选冗余或无效简历的过程实现人岗匹配。

3、大数据改善日常生活

在企业和政府之外，在每个人的日常生活中也存在着大数据的身影。通过穿戴设备（如智能手表、智能手环等），实时采集并生成大量健康相关数据，并通过数据分析以评估整体状况;同时，在情感需求方面，我们也可以借助大数据工具来辅助寻找伴侣,通过数据分析匹配合适的伴侣,从而提高找到合适对象的概率。

4、提高医疗研发质量

利用大数据的计算资源可以在几分钟内完成整个DNA的解析工作。此外，在制定新的治疗方法方面具有显著的优势。这有助于我们更好地理解和预测疾病的发展趋势。就像智能设备产生的数据那样，在这个领域中使用大数据同样具有重要意义。大数据技术能够帮助病人实现病情管理目标。目前在医疗领域中已经实现了对早产婴儿和患病婴儿的实时监控。通过记录和分析婴儿的心跳模式以及潜在风险信号的变化情况, 医生可以通过这些信息来优化护理措施, 进而提高干预的有效性。

5、提高体育成绩

如今，在训练期间采用大数据分析技术已成为普遍做法。例如，在足球或棒球等球类运动中使用的IBM SlamTracker工具，通过视频监控系统来跟踪并评估每个球员的表现数据。而运动装备中的传感器能够实时收集并分析比赛期间的数据，并基于这些数据改进运动装备的质量以及训练场地的标准。此外，许多高水平球队还会持续关注运动员在场外的行为模式——利用智能技术和数据分析来优化其饮食安排与睡眠质量，并据此调整日常饮食习惯与训练计划以确保最佳竞技水平。

6、优化性能

数据分析还可以使机器设备在应用上提升智能化和自动化程度。此外，在智能汽车领域中，丰田普瑞维亚配备了摄像头、GPS定位系统以及传感器等设备，并致力于实现无人安全驾驶；优化智能电话的应用也可通过大数据技术进行。

数据分析还可以使机器设备在应用上提升智能化和自动化程度。此外，在智能汽车领域中, 丰田普瑞维亚配备了摄像头,GPS定位系统以及传感器等设备, 并致力于实现无人安全驾驶;优化智能电话的应用也可通过大数据技术进行。

7、保障城市安全

大数据现在已经广泛运用到城市安全与执法工作之中。
其中与我们密不可分地防疫用的健康码、行程卡等，
企业则采用大数据技术来防御网络攻击，
警方部门则利用大数据工具抓捕犯罪嫌疑人，
银行机构通过大数据技术来防范欺诈交易行为。

8、改善城市交通

在我们日常生活的许多城市的方面，大数据已经被用来改善它们。比如，在实时获取城市交通数据的基础上，并结合社交媒体平台和气象数据等辅助信息后，在优化最新的交通情况方面取得了显著效果。如今，在中国的一线及主要二线城市中，许多地方已经开始试点应用大数据技术。

9、金融交易

在金融行业中，大数据主要应用于金融交易活动。高频交易（HFT）是大数据应用较为广泛的领域之一。其中基于大数据算法的决策模型被广泛应用。如今，在股权交易市场中，越来越多的企业开始采用基于大数据算法的系统进行操作。这些决策模型不仅考虑市场数据和公司基本面信息，还引入了社交媒体实时数据和网络新闻动态作为决策依据。

大数据开发做什么？

将大数据分为两大类，在具体应用层面则分为两个方向：一方面是对现有场景下的Hadoop、Spark应用程序进行研发；另一方面则是针对整个系统的运行机制进行深入研究并提出改进方案。作为这一岗位的主要职责包括：完成公司内部平台构建与优化工作；负责工具架构设计与功能模块优化；完成网络日志数据的深度分析；实现实时处理能力和流数据计算技术的具体应用；负责数据分析可视化方案的设计与实施，并推动网络安全能力的提升；同时还需要完成安全防护能力的评估模型构建工作等各项任务。

大数据开发应具备的技能：

目前广泛使用的大数据开发语言包括Java、Python、Scala和R等。需掌握相关生态系统的基本原理及其实际应用技巧，并全面了解数据处理与分析的整体工作流程。

大数据学习路线以及资源：

开发入门：Linux基础课程 → MySQL数据库学习；核心技术基础：Hadoop平台应用；大数据分析技术：Hive数据仓库解决方案；大规模数据分析技术：Python编程基础→高级Python开发→Spark框架应用→Hive+Spark生态系统构建

决定是否参加培训课程之前开始了解大数据基础知识的相关内容，并评估自己是否能够真正掌握这些知识。

本套教程一网打尽了大数据必学的

Hadoop、Hive，云平台实战项目

让零基础同学一站式入门

直通大数据核心技术

这套大DA数据新课程以Hadoop、Hive等技术为基础，并结合云平台相关技术，旨在帮助学习者循序渐进学习数据分析与挖掘领域。课程不仅能够深入浅出地讲解理论知识，还能带领大家 hands-on 探索大规模数据计算的魅力。

该课程内容设计针对零基础学习阶段的学员，在课程初期安排了大量辅助学习材料

本课程是为2023年全新推出的关于大数据入门的内容而设计的。为了满足现代数据处理需求,该课程采用了套用一套全新的技术架构,具体包括基于Hadoop 3.3.4版本、Hive 3.1.3版本以及阿里云和UCloud两大云平台的技术支持,从而为学习者构建了一个完整的生态系统学习框架。然而,该课程并不仅仅局限于对传统意义上的Hadoop进行教学

最新版大数据入门到实践课程套装！掌握必学的Hadoop和Hive技术！包含完整的云平台实战项目课程

课程特色

本套教程遵循了"理论与实践相结合"的教学模式,并对大数据下的Hadoop离线开发和Hive离线开发进行了深入阐述.

有内容也有深度：课程遵循"入门与提高"的设计模式，在教学中将基础与进阶知识点分开设置，并通过循序渐进的学习安排帮助学员稳步掌握专业知识。

借助当前流行的云计算平台（如阿里云和UCloud），为用户提供《云原生大数据开发》课程：该课程基于Hadoop 3.3.4版本、Hive 3.1.3框架以及当前流行的阿里云和UCloud技术平台，并采用全新的技术架构。

适合人群

＞零基础：小白入门到高阶，再到精通

＞进阶者：有经验的工程师巩固拓展

＞探索者：感兴趣者领略大数据魅力

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：通过深入学习传统关系型数据库的基础知识，熟练掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具以及SQL技术，并以此为基础为后续学习奠定扎实的技术基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL可被视为IT教育的核心课程； SQL的学习贯穿于整个IT职业生涯；俗说SQL掌握得好，则能随心所欲地找到工作。 本课程将系统性地从零开始教授MySQL 8.0版本，并全面覆盖相关知识。通过学习本课程, 您将能够熟练掌握所需的基础开发技能。

2022年最新开播MySQL知识详解+操作演示从新手到高级MySQL数据库全套课程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

基于2022年版的大数据Hadoop入门课程。
在大数据生态体系中，默认情况下,Hadoop离线被视为核心功能。
该学习的基础是整个大数据开发的关键内容。
为后续 spark和.flink等技术的学习奠定基础。
通过学习该课程内容（包括Linux、Hadoop以及Hive），您将能够独立完成基于数据仓库实现离线数据分析并生成可视化的报表。

[近期大数据 Hadoop 入门视频课程（专为新手自学者的最佳选择）]

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

本课程将指导学员建立集团级数据中心，并整合分散的业务系统；课程涵盖从需求调研到产品上线的完整流程；深入挖掘用户行为大数据库并构建多维度的数据集合系统，并为不同业务场景提供支持

大数据项目实战教程_大数据企业级非实时数据存储系统，在线教育项目实战（完整的Hive生态系统应用教学）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已将Python定为首页平台的第一语言，在3.2版本更新中对Pandas功能进行了重点突出展示；该课程全面适应技术和人才市场需求的变化，并首次在线课程中融入了Python on Spark教学内容。

1.python入门到精通（19天全）

本课程旨在教授Python语言的基础知识，并从建立开发环境开始。然后深入讲解基本数据类型、条件判断语句以及循环控制结构。接着重点讲解函数的概念与使用方法，并帮助学生熟练掌握文件操作。最后通过一个实际案例向学生展示Python的应用场景和编程的魅力。

系统Python学习课程：适合新手的学习者自学Python的最佳入门课程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法深入学习教程_python多任务及网络编程课程_零基础搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

在大数据领域占据重要地位的工具 spark 作为高效率分布式内存处理平台 能够高效管理海量数据 本课程采用 Python 语言深入讲解 Spark 3.2版本的技术与应用 强整 合理论知识与实践操作 帮助新手快速上手并理解核心概念 同时为有经验的技术人员提供了宝贵的提升机会

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4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

借助大数据技术架构，在工业物联网制造行业中实现数据的高效存储与处理能力，在这一过程中实现了数据分析的可视化呈现以及个性化服务推荐功能。在'一站制造'项目中，则是以Hive分仓结构作为基础来存储各业务指标的数据信息，并采用Spark SQL技术来进行深度的数据分析工作。项目的核心运营领域涵盖了运营商运营支持服务以及呼叫中心客户服务保障两大方向，并延伸至油站经营管理和仓储物料管理等多个关键环节

首个全面解析大数据平台构建方案的企业级案例分享——基于Spark的大数据离线存储与计算工业应用实践