09月22日, 2014 106次
大数据分析是指对e799bee5baa6e78988e69d8331333365633865规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。
大数据开发：简单zhidao粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据分析专：简略来说就是从天量的数据中通过算法搜索找出隐藏在其中的信息数据的过程，然后对收集来的大量的信息数据进行详细研究和概括，推属断其趋势或者结果，以便于做出判断及采取适当的行动。
通俗知点说，大数据就相当于一个巨大的数据仓库，大数据开发就相当于你是这个巨大的仓库的建设者和管理者道。按照目前形势，学习大数据的前景挺好的，尤其是现在兴起的人工智能领域，最需要和大数据配合，人工智能从大数据中深度学习。如专果你学习能力比较强的话，可以先自学，配合着网课进行学习。学大数据开发属还要学一些，比如高数，统计学等方面的内容。一些培训机构还是以营利为目的的，这里不在评论。
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据百数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类度和汇总等等。而且发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真问正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业答在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、专工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去属，相信你总有一天也能达到这个层次。
您好:大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，知一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上道的开发，充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。大数据分析是大数据应用的一个重点。大版数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数权据分析与场景有密切的关系，比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。
1、技术区别大数7a686964616fe59b9ee7ad9431333433626435据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。2、薪资区别作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。3、数据存储不同传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。4、数据挖掘的方式不同传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。e799bee5baa6e4b893e5b19e31333431363536在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。
大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够百接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发，充分利用大数据平台提供的功能度来满足企业的实际需求。大数问据分析是大数据应用的一个重点。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数据分析与场景有密切的关系，比如出行答大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；回数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数答据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力；
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）
首先知需要定义什么叫大数据，大数据顾名思义数据量要大，至于多大才算大数据我也不清楚，还有一个是特征维度多才能称得上大数据道。处理大量特征维度的大数据，通过人自己去发现规律是很难的一件事情，所以大数据分析更多需专要的是编程能力和数学能力等，比如说机器学习，深度学习等算法的应用。当然在数据分析也可以利用机器学习去进行分析，不过属在数据分析方面更多是通过统计学去发现解释问题。当然有一些分析思路是想通的。
您好：大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的百场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发，充分利用大数据平台提供的功度能来满足企业的实际需求。大数据问分析是大数据应用的一个重点。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数据分析与场景有密切的关系，比如出行大数据分析、答营销大数据分析、金融大数据分析等等。大数据开发工程师：开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台内的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等；数据分析师：收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意容义，需要业务理解和工具应用能力；
大数据知开发和数据分析两个不一样的技能。数据开发，和普通的程序员开发没有特别大的区别，需要考虑分布式的各种问题。数据分析，需要更多的数学知识，统计，ml/dl。两者在我看来，接下来的三到五年都会有大量的需求，没有什么太大的区别，道大数据开发的技术栈可能相对数据挖掘成熟三到五年吧。五年以后这两个有多大发展前景的差距，谁都回说不好。不会整个职业生涯都从事同一类型的项目的，答会很无聊，选一个开始上手，做开发，也要考虑数据分析怎么样简便，你做分析，也不会对开发完全不懂。
大数据的处理技术的理论基础是，数学专业上的数理统计知识，如果你对这部分知copy识有一定的水平的话，可以参加你说的那个培训，在这个培训中锻炼一种处理数据方面的百技能和思路。但是，你这部分的理论知识不够的话度，还是趁早不要花太多精力了，因为到后期的处理，你根本没办法进行。你对EXCEL的数据分析工问作，做的只是一个描述性分析工作，基本做的都是历史数据的呈现，对探究性和验证性的数据分析，你根本没办答法开展。而这部分的工作才是数据分析的核心和价值。 追问 我觉得你分析的有道理，同时也很沮丧，难道就只能当个数据文员了吗？ 追答 别沮丧，文员上面不是还有秘书的嘛。或者你自学能力强的话，可以自学那些知识，上培训班啊什么的，学计算机的同学，学起来比文科的同学要容易些了。做到后期，你这些知识根不上，这就是突破不了瓶劲。那时候你才更沮丧。 本回答被网友采纳
大数据来开发和大数据分析有什么不同：一个是偏向数据，一个偏向工程。通俗解释：好比要炒个菜，工程师是自烧火、颠勺的那个，偏向于工具的使用。分析师是放调理、掌握火候的那个，偏向菜怎么做好吃。数据分析：通过数据来像他们的公司传递价值，用数据来回答百问题，交流结果来帮助做商业决策。数据分析师的一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化度。数据开发：数据工程问师建设和优化系统。这些系统帮助数据科学家和数据分析师开展他们的工作。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的，可转换的，可存储的并且对于使用者来说是可获答取的。
不管你是找工作还是别人找大数据开发和软件定制和外包，一定要按照以下标准，这样对你的职业生涯和发展都是有帮助的各类软件的出现，给我们的日常生活和工作学习带来了诸多的便利。现在很多企业都希望根据自己的需求定制软件，来实现更高效的工作，正是有了这一市场需求，多家软件开发服务从开发通用软件走向定制化服务。软件开发选择哪家公司比较e68a847a686964616f31333361303635好？北京开运联合认为可以从以下几个方面来看： 1、 尽可能满足用户需求用户之所以选择定制软件服务，就是因为市面上的软件不能完全满足自身的需求，所以需要定制个性化的软件，而作为软件开发公司，就应该能够尽可能地满足用户的需求。也许会遇见有的用户不懂软件方面的原理，然后提一些不能实现的功能，而作为软件开发方，应当耐心地给用户解释不能实现的原因并提供合适的解决方案，说服用户而不是一味地说不能实现，这样的软件开发公司才比较好，能够受到用户的青睐。互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了 2、 开发软件效率高用户一旦有了选择软件开发公司定制软件的需求，就说明这款软件对于他来说，是目前比较急切地需要的，希望能够在比较短的时候内开发完成投入使用。所以好的软件开发公司在确认完用户需求之后，就应该让专业的人员进行软件开发，并及时与用户进行沟通，在较短的时间内开发出令用户满意的软件。 3、 有比较成功的案例通常情况下，很多软件开发公司在与用户确认完需求进行报价之后，用户就需要付款才能进行软件的开发，也就是说付款在软件开发出来之前。这个时候，用户如何相信这家公司能够开发出令他满意的产品？客户案例是最说服力的。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
通俗点说，大数据就相当于一个巨大的数知据仓库，大数据开发就相当于你是这个巨大的仓库的建设者和管理者。按照目前形势，学习大数据的前景挺好的，尤其是现在道兴起的人工智能领域，最需要和大数据配合，人工回智能从大数据中深度学习。如果你学习能力比较强的话，可以先自学，配合着网课进行学习。学大数据开发还要学一些，比如高数，统计学等方面的内容。一些培训机构还是以营利为目的的，这答里不在评论。
大数据zd开发：主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为内主，与大数据容可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。
大数据为什么火?因为未来的企业与社会无法离开大数据的支持，越来越多的小伙伴选择进入大数据这一行，不仅是因为薪资吸引人，更重要的是未来的发展前景很好，属于朝阳行业，就看你能不能把握住行业机会。现在的大数据很火爆，但仍有些人不清数大数据是什么?能做什么?那究竟什么是大数据呢?对于“大数据”(Big data)，研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333433623165需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。根据国际数据公司IDC、Gartner预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前，我国大数据人才供不应求未来3到5年，人才需求呈直线式增长，数据分析师、数据架构师、大数据开发工程师等人才缺口 更是达百万级别。数据表明，近几年间大数据人才缺口就已高达百万，目前企业高薪都难以找到足够的大数据开发人才，大数据从业者的增长量，远远满足不了市场需求的扩张，大数据人才需求将出现“井喷”现象大数据时代的出现，未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代，人类获得数据能力远远超过大家想象，我们对世界的认识要提升到新 的高度。在国内,大数据开发属于高薪行业，需求量也越来越大。
科经管有这个专业，主要课程：计算机操作系统平台、JavaSE编程语言、数据库原理、计算机网络基础、Java连接数据库高级编程、数据结构与算法、Hadoop开发技术等等 本回答被网友采纳
大数据开发工程师知1、编写一些Hadoop、Spark的应用程序。2、对大数据处理系统本身进行开发，对理论和实践要求的道都更深一些。大数据分析师1、偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户专和市场研究。2、更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力，同属时薪资待遇也更好。
简单点来说，大数据开发就是做大量数据的分布式计算的。数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析，最后形成分析报告想学的话可以参考下科多大。 本回答由提问者推荐