数据分析 简历-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 简历的问题，于是小编就整理了1个相关介绍数据分析 简历的解答，让我们一起看看吧。

1. 能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

“不接触互联网，以后寸步难行！”十年前，在这样的危言耸听下，大家扔掉砖块手机拿起手掌大的智能手机。

好不容易学会了玩微信刷朋友圈，现在中年危机和“大数据”都一起来了。

是不是不接触大数据，也要被时代淘汰？

而现实生活中处处看见大数据，你刷不刷小***？读不读每日新闻？看不看新剧？

细心的人就会发现，为什么软件这么了解我，知道我喜欢看婆媳******、知道我喜欢学最新广场舞、知道我喜欢哈哈搞笑段子？

手指不管怎么往下滑，都是我喜欢看的，每次像再刷五分钟就去睡觉，一刷就是两个小时。这样熟悉的场景是不是有感同身受？

这就是大数据整合优化。

用专业术语概括大数据就是：使用新的处理模式，对信息进行捕捉、管理和处理的数据***。

简单来说就是：你拿着没有喝完的奶茶，准备扔进垃圾桶。上海清洁工阿姨非常友好地问你，“你是什么垃圾？”，

这时候你就要：

第一，先倒了剩下的奶茶

第二，然后把珍珠倒到“湿垃圾”处

第三，把外包装扔到“干垃圾”处。

以上这个过程就是大数据处理，对海量的数字信息进行分类、整合、优化，来达到客户需求的目的。

大数据在***分配、信息配对非常有用，例如器官移植配对，就职简历投放等等。

像我们这样的普通人，我们享受的是大数据给我们带来的便捷，我们并不需要去过于专研它。

所以不用担心不接触大数据，就要被时代淘汰！就像我们都会用智能手机，要理解智能手机到底是怎么运作，里面的锂子电子排列顺序是什么，这个是完全不必要的。

这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。

在当前的大数据时代，不仅IT（互联网）行业的人需要了解大数据相关知识，传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识，在产业互联网和新基建***的推动下，未来大数据技术将全面开始落地应用，大数据也将重塑整个产业结构。

了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。

大数据自身的特点往往集中在五个方面，分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度，对于这五个维度的理解和认知，是了解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展和在行业领域的应用，关于数据自身的维度也有了一定程度的扩展，这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。

数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看，主要集中在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统，物联网数据当前占据的比例比较大，相信在5G时代，物联网将依然是大数据的主要数据来源。

数据结构多样性是大数据的另一个重要特点，不同于创新信息系统（ERP）当中的数据，大数据的数据类型是非常复杂的，既有结构化数据，也有非结构化数据和半结构化数据，这对于传统的数据处理技术提出了巨大的挑战，这也是推动大数据技术产生的一个重要原因。在工业互联网时代，大数据的数据结构多样性会进一步得到体现，这对于数据价值化过程也提出了新的挑战。

数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。实际上，早期的Hadoop、Spark平台之所以能够脱颖而出，一个重要的原因就是其数据处理（排序）速度比较快。

数据增长速度快是大数据的另一个重要表现，通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者说增长速度是可控的，但是在大数据时代，数据增长速度已经大大突破了传统数据处理所能承载的极限。数据增长是一个相对的概念，相对于消费互联网来说，产业互联网所带来的数据增量可能会更加客观，因此产业互联网时代会进一步打开大数据的价值空间。

最后，大数据还有一个特点就是数据本身的真实性，大数据时代所带来的一个重要副作用就是数据真***难辨，这也是当前大数据技术所要重点解决的问题之一。从当前大型互联网平台所***用的方法来看，通常是技术和管理相结合的方式，比如通过为用户认证就能够解决一部分数据的真实性（专业性）问题。

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！

到此，以上就是小编对于数据分析 简历的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 简历的1点解答对大家有用。