各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享零基础学大数据能学会吗，以及男生不建议学数据分析的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

本文目录

1. 数据科学与大数据技术，简称“大数据”，这个专业好不好
2. 进入大数据的人以后会有什么风险和生活感受
3. 能简单通俗的解释一下什么是大数据吗
4. 零基础学大数据能学会吗

数据科学与大数据技术，简称“大数据”，这个专业好不好

回答:热门而火爆的新兴专业。

1.数据科学与大数据技术，简称“大数据”，是计算机、人工智能等多学科相互交叉的专业。

2.大数据专业，主要培养通过大数据思维，对大数据进行开发运用的高层次人才。毕业后，主要去向为政府、企业、公司，具体行业为保险、电子商务、银行、金融、医药、互联网等。

3.自中科院首开“大数据技术与应用”专业以来，截止目前，全国有近300所大学开设了大数据专业，可见该专业的热门程度。

4.据《大数据人才报告》显示，目前全国仅有大数据人才46万，预计未来几年，光是基础性数据分析人才一项，其缺口竟达14000000万，简直不亚于令人吃惊的“天文数字”。

5.大数据人才的严重缺乏，造成了有些行业招不到大数据人才，特别是中小型，花高薪也很难招到。据调查，现工作一年的大数据人才月薪是12000元，工龄3年的hadoop人才，年薪居然高达40万左右。

进入大数据的人以后会有什么风险和生活感受

大数据已经进入我们生活已经很久了，但是你感觉到了吗？

一、首先得知道大数据是什么？

别把大数据想成什么高大上的东西，它的原理其实很简单。我不想用百度百科的定义，我们换个生动的解释：想象一下一个无限大的游泳池，它的旁边站着三个管理员，各种各样的数据就像是五颜六色的水。第一个管理员负责把彩色的水抽进来，第二个管理员按照颜色把彩色的水进行分类，第三个管理员把整理好的水根据需求拿出来使用。

第一个管理员就是大数据的拾取数据算法，第二个就是整理分类制作标准模型，第三个就是调取使用、对比模型、计算结果输出。

大数据大概的原理就是这样。你可以看出，它仅仅是一种软件技术，也是一种TOB的后端支持技术。它不会像硬件技术一样给人们带来很直观的体验，比如像自动驾驶、平板电脑等等，所以它影响人们的生活也是悄无声息的。

二、大数据的技术风险

1、隐私安全

我看到问答区有很多朋友都谈到这个点，个人觉得有必要再深化生动一些。还是举例，假如你有个仇家要杀你，通常电影里面描述的，都是通过蹲点摸清你的生活习惯。但在大数据时代，如果有无良的商家将你的个人数据卖给你的仇家，他连蹲点都省了，讽刺的是比蹲点还要准确。

2、经济类损失

M叔是个穷B，为了追到女神，想存够了钱在网上给女神买个正品LV。但如果M叔遇到一个无良商家，那他就可以利用大数据，通过M叔的消费情况、M叔所在的城市、及M叔做什么工作和去过哪些地方，判断M叔是个没见识的穷B。再加上M叔的差评率和退货率，判断M叔是不是个好说话的人，又或者是不是个怂B，如果是的话，无良商家就会毫无顾虑的给M叔发一个假货LV。

经济类问题，是很多朋友没有提到的。我要重点提醒各位，这种风险才是最可怕。在交易的时候，最怕的就是交易信息不对等。有大数据的情况下，我们相当于没有穿裤衩站在商家面前，而对商家我们却什么都不知道。

可笑的是，我们损失了，多半还不知道。

能简单通俗的解释一下什么是大数据吗

什么是大数据及应用？大数据即为海量数据。人类生活在三维空间中，一草一木，一山一水，人类活动的行为轨迹，都能用数据来表达。如企业的生产运营，商品标准。政府的管理决策，消费者的消费水平，消费习惯。地理环境的一条公路，一条河流等等。每方面都有每方面的大数据。每个行业都有每个行业的大数据。通过各企业，行业，社会主体等等数据的集成。形成了概念更大，更有价值的大数据流。通过宇宙万物是互联的原理。以及逻辑关系的分析。能够得到。关于社会治理，企业运营，个人服务的便捷可靠，真实的服务方案。一件事物的组成并非由单一因素组成。由多方组合或者协同完成的。一件衣服的完成，要有生产布料的厂家，制衣厂家，制扣厂家，制线厂家，设计方，工人加工等等环节组合而成。大数据也是如此。大数据应用也是如此。人类刚刚迈入数字经济时代。既为以数据为生产资料的时代。谁能掌握大数据以及大数据的应用？更好地服务于人类社会。谁就占据了未来财富以及地位的制高点。中国战略性新兴产业联盟河北唐冠众兴科技有限公司毕绍鹏回答

零基础学大数据能学会吗

大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。

数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。

机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。

随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。

目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。

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，我会陆续在头条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。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

零基础学大数据能学会吗和男生不建议学数据分析的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！