大数据目前好学吗
大数据是一个交叉学科领域，在大数据当中，计算机编程仅仅是一种工具，或者说手段。非计算机专业出身，也可以学大数据.当然，如果没有计算机专业背景，要学大数据的话，肯定相比有基础的学习者，需要付出更多的心力，这是肯定的。目前，大数据还在持续往各个行业领域落地扎根，所以相关的岗位需求还在增加，比如大数据开发，数据分析挖掘，这两个方向的岗位需求比较多。
孩子想报大数据专业怎么样
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，当前选择大数据专业是不错的选择，一方面大数据领域的人才需求量比较大，另一方面学习大数据专业未来也会有更广阔的发展空间。实际上，当前选择大数据专业，可以看成是一种“进可攻退可守”的选择，“进”可以从事人工智能岗位，“退”可以从事软件开发岗位。当前正处在大数据时代，所以选择学习大数据专业也是顺应时代发展的选择，掌握大数据技术也更容易抓住大数据时代的“时代红利”，从而获得一个快速的发展过程。选择大数据专业需要考虑三方面因素，其一是大数据专业对于学生的数学基础有相对比较高的要求，所以如果数学基础比较薄弱，在选择大数据专业时要慎重；其二是大数据专业对于学生的学习能力有较高的要求；其三是大数据专业需要学生具有较强的动手实践能力，这对于未来的就业有非常直接的影响。当前随着越来越多的高校在本科阶段开设大数据专业，选择学习大数据专业也有比较大的选择空间，如果不能选择学科实力更强的重点大学，也可以考虑在普通高校学习大数据专业。当前本科生学习大数据专业，除了要注重自身知识结构的全面性之外，还需要重视实践能力的培养，更强的实践能力会有更强的就业竞争力。最后，当前很多特定领域的高校也有大数据专业，比如财经类高校、医学类高校等也都有大数据专业，这些高校的大数据专业往往会与特点领域相结合，选择这些高校的大数据专业通常也会有比较强的就业竞争力。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据是干什么的
很高兴能够和你一起讨论大数据是干什么的。这些年以来，我们已经通过各种渠道听说过大数据；大数据出现的频率极高，给大家提供便利的生活支撑，也受到大家极高的关注。现在而今眼目下，好像开口闭口不提一下大数据，都觉得自己Low了的感觉。那我们就来了解一下什么叫大数据，了解大数据的特性，以及存在的危险。大数据的定义大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。现阶段我们能够接触到的所有信息，都是大数据中的一分部。大数据具有5V特点：Volume（大量）、Velocity（时效）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五个特点。一、Volume（大量）大数据有多大呢。就以我们日常接触传统数据来进行恒量吧。一个中文汉字2个字节，即2byte。1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)简单的工式可能阻碍你的理解，那我们以一下常用数据来帮助你理解。1、500G 普通笔记本电脑硬盘容量；2、1TB 普通移动硬盘容量；3、1ZB其中据相关资料显示，2011年，全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB；据预估：到今年年底（2020），全球大数据计算中心存储的数据可达到35ZB。二、Velocity（时效）大数据具有一定的时效性。每一条数据，都是具有一定的时效性的。例如:几个月以前全球的肺炎累积确诊数量为0；截止目前为止，全球已经有超过300万人确诊感染肺炎。每日今日头条呈现的新闻排行榜，也是不停地在变化。每一条数据的产生，到使用，到消亡，所经历的时间越来越短；热搜的排行十几分钟更新一次，实际上，信息的变化更快，快到超出我们的想像。引用一句话： 就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？Email：2.04亿封被发出Google：200万次搜索请求被提交Youtube：2880分钟的视频被上传Facebook：69.5万条状态被更新Twitter：98000条推送被发出12306：1840张车票被卖出……以我们防控肺炎中比较出采的健康码为例：我们每个人在支付宝上传了我们的相关信息，支付宝根据我们的位置信息、通信信息、健康信息等等给我们及时更新健康码颜色。如果不具有时效性，那么这个健康码就毫无用处。三、Variety（多样）大数据的数据来源是多样化的，任何在网上能接触到的信息，或者能搜集到的信息，都会成为大数据的基本信息资料。每个人的基础信息，包括姓名，年龄，性别，身份证号，号码，你日常通过社交软件搜索的内容等等；每个地图的信息，经度，纬度，路由，你日常通过导航软件展现出来的信息；音乐，视频，文章，图片，你每天在网上浏览的海量数据都是大数据。……以上的所有所有，也就是我们人类能接触到的所有信息，都纳入大数据需要存储的范畴。四、Value（低价值密度）大数据的信息量太多，但是真正有效的，有价值的信息确相当有限。比如，某房产中介商获取了一百万人所有身份信息，但是，对他们有效的信息，只限定在该城市中，有购买能力，有购买需求的潜在对象；而其他所有的信息对于该中介来说，毫无用处。对于所有的企业来说，能够从低价值密度中获得对他有效的信息，再对该信息进行精准处理，则相当重要。在这个年代，谁能最快速有效地获取大数据，提取大数据，处理大数据，再变成商业资源，那他就能成为大数据时代的王者。五、Veracity（真实性）大数据的基础信息是真实的，就看每个企业能否在这海量的真实的基础信息中，获取最有效的资源。大数据的挑战：当大数据与云计算结合起来之后，大数据就大大向前迈出了一步，大数据给大家的生活带来便利；在这一大跨步当中，安全永远是无法避免的话题。想一想，很多购物软件的杀熟，新注册人员能看到价格和老用户不一致，这是不是可怕？想一想，如果并非因为原因，有人随便一查就能知道你的位置信息，通信信息，和哪些人接触过，是不是可怕？想一想，你现在手机中的很多APP一直在忽悠你打开的权限，是不是可怕？当你我在享受大数据的的时候，有没有发现自己也是穿着皇帝的新装徜徉在大数据的海洋中。在此呼吁相关企业在提取大数据的时候，需要考虑是否符合法律和伦理；国家也需要尽快相关的法律，保护大家的安全。
NBA数据统计里 WS PER TS%都是什么意思
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大家对职业教育有什么看法
让职业学院成为大国工匠摇篮我们的职业教育发展很不完善。目前最主要的是观念，社会上看不起职业学校，所以才千军万马去挤高考的独木桥。看看这些年毕业的大学生就业有多困难，研究生博士都去社区上班了。难道我们真的到了这么发达程度？连社区工作都需要博士才能胜任？那让那些本科专科干啥去？估计只能扫大街了。与之相反的现象，是工厂企业需要大批的技术工人。社会上的认知，好像只有考不上大学的才去上职业高中上技校。这就造成技术工人在还没有走出校门就失去了社会地位。对于一个制造业大国，所谓的世界工厂，没有技术做支撑，我们的产品估计永远都是没有科技含量的低端产品。所以，从初中开始就该教育学生，将来作为一名大国工匠的光荣感和使命感。其实目前的现实也正在让不少人思考，特别是家长们，到底将来孩子该走一条什么样的职业事业规划之路。目前好的技校学生，没毕业就已经就业了，大企业大工厂抢着要。说明什么？说明是社会职业发展的需求。一个职业学校的好学生，无论是就业还是收入，比那些所谓的研究生博士生，就业前景好的多。一些大学生，毕业就等于失业，那何必上大学呢？一个制造业大国，没有一批受过良好专业训练的工匠，估计永远走在国际市场上站不住脚。让职业教育得到很好的发展，我看一个是国家层面的政策大力支持，比如考上职业学校给减免学费，给奖学金给生活补贴。二是要扭转社会偏见，让职业教育的老师学生收到尊重，让技术工人在社会上有地位，就像对待教师一样对待工人，让好工匠有高收入，让别人羡慕，这样才能形成良好的尊重职业教育尊重技术工人的社会风尚。有朝一日，工人们见了人，不再不好意思说俺是个工人，好像自己是干部就满面红光了。只有形成尊重技术工人的社会风气，而不是都挣着当公务员当干部，才能培育出产生技术工人的土壤，才能培育出大国工匠。
