短句子网1. 大数据用一句话总结
数据（big data）指承受间范围内用规软件工具进行捕捉、管理处理数据集合
数据比喻蕴 藏能量煤矿煤炭按照性质焦煤、烟煤、肥煤、贫煤等类露煤矿、深山煤矿挖掘本与类似数据并于用价值含量、挖掘本比数量更重要于行业言何利用些规模数据赢竞争关键
数据价值体现几面：
1）量消费者提供产品或服务企业利用数据进行精准营销；
2） 做美模式尾企业利用数据做服务转型；
3） 面临互联网压力必须转型传统企业需要与俱进充利用数据价值
2. 以大数据时代为题写一篇年终总结
可参考下文
9个关键字 写写大数据行业2015年年终总结
2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop 供应商 Hortonworks 与数据分析公司 New Relic 甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。
我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊 2015 年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。
战略：国家政策
今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：
2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视；
2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。
挑战：BI（商业智能）
2015年对于商业智能（BI）分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 为中心的 BI 分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。
崛起：深度学习/机器学习
人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近 AI（人工智能）的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook 开源深度学习工具“Torch”、PayPal 使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司 Perceptio ……同时在国内，百度、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。
共存：Spark/Hadoop
Spark 近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与 Spark 相关的项目。
与 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台，而 Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户（包括 eBay 和雅虎）都在 Hadoop 集群中运行着 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。Spark 对于 Hadoop 来说不是挑战和取代相反，Hadoop 是 Spark 成长发展的基础。
火爆：DBaaS
随着 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了 DBaaS （数据库即服务Database-as-a-Service）新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c 多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。
据分析机构 Gartner 预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。
3. 大数据要学习些什么方面的知识
1、学习大数据首先要学习Java基础
怎样进行大数据学习的快速入门？学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。
2、学习大数据必须学习大数据核心知识
Hadoop生态系统；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop使用流程；数据仓库工具HIVE；大数据离线分析Spark、Python语言；数据实时分析Storm；消息订阅分发系统Kafka等。
如果把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算，大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢，需要做并行计算和分布式计算扩展。
3、学习大数据需要具备的能力
数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
编程语言，对于想学大数据的同学，至少需要具备一门编程语言，比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。
4、学习大数据可以应用的领域
大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
因此建议想学习大数据的同学，最好报班学习，可以系统的学习大数据理论知识，还会结合项目实践更熟练的掌握大数据技能。
4. 统计工作心得体会
1、有业务能力。统计是一门科学，体系完整，内容博大精深，并随着经济社会的进步，日益扩展。我们从事统计工作，不仅要掌握基本的统计理论，而且要熟悉掌握一定的统计技巧，这样才能成为统计行业的行家理手。
2、有较强的适应能力。适者生存是生物进化的一大规律，人类也如此。作为一名统计人，就是要不断适应环境的变化，适应新的形势的要求，不断更新知识，武装头脑，游刃有余地运用新的统计手段。
3、具备写作能力。统计部门的工作就是处理统计信息。如何把这些信息研究、开发、表达出来，就需要有扎实的写作能力。
4、有分析能力。统计工作是“针线活”，有一定的准确性。统计的原始资料是大量的数据，如何把这些数据加以整理，归纳出内在的规律，反映出潜在的问题，解释出问题的实质，靠的就是分析能力。
5. 学习数据库的心得
学习数据库的心得体会
在大二的下学期刚学了数据库这门课，对这门课的第一印象是书本蛮厚的，感觉学起来应该会很难很累。在学习这门课的过程中，在对数据库的了解过程中，慢慢对数据库有了感观。数据库这一词并不是很难想象，并不是像外人看来很神奇。作为计算机专业的学生，这样的专业术语或者专业知识是最基本的。
学习的时候没有想象中的那么难，只要上课能听懂就基本还可以。但是问题还是出在书本有点厚，有的时候上课的内容都要找很久才能找到，甚至有的时候老师讲的知识书本上是找不到的，是另外补充而且是相当重要的内容。有的时候开小差，没有听到老师讲的知识点，这就导致了以后的学习无法顺利进行，使得学习起来十分困难。所以在数据库这门课的学习中，上课一定要听牢，就像老师说的那样，这样的专业课如果想凭考试前几天突击是行不通的，必须是日积月累的知识才能取得好成绩。
通过对数据库的学习，我也明白了各行各业都离不开数据库，就算是一个小型的超市也离不开它。可见数据库这门课的广泛性，如果能够认真学好它将来必有成就。我就是抱着这种信念去学习数据库的。第一次接触数据库，第一次接触sql语言，虽然陌生，但是可以让我从头开始学，就算没有基础的人也可以学得很好。刚开始练习sql语言的时候，并不是很难，基本上都是按照老师的步骤来做，还很有成就感。后来学了单表查询和连接查询后，就慢慢发现越学越困难了，每个题目都要思考很久，并且每个题目基本上不止一个答案，所以必须找出最优的答案。后面的删除、插入、修改这些题目都变化蛮大的，书本上的例题根本无法满足我们，好在老师给我们提供了大量的课件，通过这些ppt，我们可以巩固课内的知识，还可以学习内容相关的知识，更好地完成老师布置的作业。
除了老师布置的一些基本作业外，还有一份大作业。就像我们小组的是杂货店的销售管理系统，在完成这一作业的过程中，我们可以通过网络实现一家杂货店。过程是很复杂的，杂货店需要员工，还有百来种商品，不仅需要大量的数据，还要完成需求说明，数据词典，还有e-r图等，虽然想象起来并不是很难，但是要转化成文字，转化成人们能够读懂的文字就显得十分困难。特别是一个完整的销售系统，对我们来说都是第一次接触，在做大作业的时候经常是前面改改，后面改改，因为一些数据不能很好地对应起来，经常会遗忘一些，所以出现了这样的情况。一个完整的数据库系统也就是在这样修修改改的状态下完成的，也给了我很大的反思。第一、一个数据库的完成一定要考虑各方面的因素，包括现实因素。第二、在完成这类作业时，修修改改是很正常的，不要因此而厌倦。第三、一个完整的数据库一定不能出现错误，否则会在现实生活中带来不必要的麻烦。
通过本学期数据库的学习及大作业的完成，很有去作项目的冲动，但深知自己的能力水平有限，还需要更多的学习。
自己删减一下。good luck!
6. 在极课大数据工作是怎样的一种体验
工作氛围和工作环境不错，很暖心也很有feel~
公司员工的签名墙，留下每个同事的笔迹
有个大教室，重温学习时光，为教育理想奋斗~
每周会更新一期黑板报，还有个游戏机，老人头很可爱
每月，同事一起过生啦
工作氛围和工作环境不错，很暖心也很有feel。
公司员工的签名墙，留下每个同事的笔迹
有个大教室，重温学习时光，为教育理想奋斗~
每周会更新一期黑板报，还有个游戏机，老人头很可爱
每月，同事一起过生啦
7. 如何进行大数据学习,有什么学习思路呢
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。
Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。
当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百G的文件）我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。
当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。
特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。
Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
