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目录
- 数据概念及类型及可用及组织形式
- 数据概念- 数据类型- 数据的可用- 数据组织形式
- 大数据的时代
- 大数据技术
- 中国大数据未来
数据概念及类型及可用及组织形式
数据概念
数据
- 对客观事件进行记录并可以鉴别的符号
- 是构成信息的基本单位
数据类型
数据类型
- 文本（字符型数据）
文本文件常见格式：
- 图片
图片常见格式：
- 音频
音频常见格式：
- 视频
视频常见格式：
数据的可用
step1.数据清洗
将脏乱数据进行清洗；将数据缺失和语义模糊等数据进行处理；数据类型不符合可进行转换及解析
其中转换及解析常用工具和脚本语言：
step2.数据管理
- 将第1步后的数据放入数据库系统中进行管理和使用
step3.数据分析
- 将第2步后的数据利用数据挖掘和机器学习算法和构建统计模型（其中首选R语言及它的CRAN综合类库）及大数据处理技术（主要为谷歌的分布式编程模型MapReduce，Hadoop对其进行开源实现）进行分析
补充环节
step3.1****数据可视化
- 用图像等可视化，帮助人们进行直观理解数据
数据组织形式
文件
文件由文件系统进行管理
数据库（软件开发的基础与核心）
其中，关系数据库是之前主流的数据库，具有三种特性：
- 提供SQL语句进行各种查询操作
- 支持事务一致性功能
- 满足各种商业应用需求
其中，NoSQL数据库主要处理非结构化数据，而目前海量数据中90%都属于非结构化数据。
在现在及未来的时代中，NoSQL数据库的使用将是大势所趋
大数据的时代
在如今的时代，数据的产生正处于爆炸式的增长
如今不管是移动端还是PC端、Mac端，甚至传感器、摄像头亦或是各种设备（家用电器电视汽车等等）无时无刻不在产生着大量的数据
大数据的时代已经来临，随着时代的发展越加迅猛
与此同时，对数据的储存、处理与分析提出了更高的要求
与之所对应的 物联网、云计算和大数据孕育而生。
大数据的四个特性
- 数据量大 （PB级别甚至到EP、ZP级别）
- 数据类型繁多 （可以是文本、图片、视频、音频等非结构化类型）
- 处理速度快 （每秒钟处理GB数据甚至更高）
- 价值密度低 （海量数据中，符合条件的单点数据价值密度高）
大数据技术
大数据技术的 前提要求
- 储存设备的容量需要强
- CPU处理能力需要强
- 网络宽带传输需要强 （抖个包袱：所以说搞大数据的电脑设备还是要有要求的）
大数据技术 四个流程
- 数据采集与预处理
- 数据储存与管理
- 数据处理与分析
- 数据可视化
中国大数据未来
大数据它是 赋能型专业 （可从大量的已知数据中进行计算，推出未知的理论）
可以为各行业进行深度融合（可与制造业、金融业、交通行业、互联网行业、餐饮行业、能源行业、城市管理行业等等进行融合）
也可以推动新技术和新应用的不断涌现（其中大数据产业是一条相当庞大的产业链 [其中包含数据的贩卖、数据的储存与管理、数据的平台、数据的应用软件等产业] ）
国家政策：
2015年8月31日国务院发布了 《促进大数据发展行动纲要》
2021年11月30日工业和信息化部发布了《“十四五”大数据产业发展规划》
2022年12月19日 国务院发布了 《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》
地方政策：
《河南省大数据产业发展行动计划（2022-2025）》
《黑龙江省大数据产业发展规划（2021—2025年）》
顺便说说:
我抽时间把一些地方的产业集群详细地了解了一遍，如果要从事大数据、人工智能等高创新方向的人才，建议首选但残酷的北京，其次选积极向未来布局的广东和江苏。
夹带一个私货，由于阿川是四川的，所以说这里贴一个四川的产业集群
再加一个重庆的哈
大数据****专业
从2016年开始，国内由北京大学、中南大学、对外经济贸易大学这三所大学，首个建立了"数据科学与大数据技术"的新工科专业。截至2023年，国内已有654所学校开展相关专业。
培养目标：
掌握大数据相关技术 并具有较好的 数据、数理、编程、大数据的基础知识与技能，且能够运用大数据思维解决实际问题的高级复合型人才。
在学习中，与 数学、统计、计算机 三大领域密不可分。
（至少应该掌握：概率论数理统计、线性代数、高等数学、离散数学、应用数学、统计学、程序设计、软件工程、计算机系统基础及组成原理、计算机网络、计算机操作系统、算法与数据结构、机器学习、深度学习、模式识别、云计算、网络爬虫、数据安全、数据清洗、数据挖掘、数据库系统、数据仓库、数据可视化、分布式并行编程、系统架构设计等，编程语言建议选择Python、Java和R、Scala（尽量都学，如果实在没有时间，建议看下列图））
主要工作场所：
互联网企业、金融机构、医疗机构、科研院所、高等院校、科技公司、传统企业
主要职位有：
好的，到此为止啦，祝您变得更强
想说的话
阿川的本篇博客，学习来源厦门大学林子雨老师的《大数据导论》（我反反复复学习了4遍哈并且做了相应的练习 然后才进行的这篇博客的书写）很累，希望大佬支持一下
道阻且长 行则将至
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