數據與信息的區別(現在學習大數據還有出路嗎)

隨著社會的進步和信息通信技術的發展，大數據被廣泛應用在各行業、各領域。大數據的廣泛應用也意味著數據存儲量越來越大，因而，近年來全球數據存儲量呈爆發式增長。在大數據行業的快速增長過程中，中美兩國以先進的技術優勢占據行業重要地位。未來大數據行業在經歷爆發式增長后，增速將逐漸放緩。

全球大數據行業正處在高速增長階段，不論是數據存儲規模還是整個行業的市場規模都在迅速成長，行業發展潛力巨大。

大數據儲量爆發式增長

近兩年來，大數據發展浪潮席卷全球。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當于47.24億個1TB容量的移動硬盤)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。

近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

2019年全球大數據整體市場規模達500億美元

從市場規模來看，根據Wikibon發布的大數據市場報告數據顯示。2014年以來，全球大數據硬件、軟件和服務整體市場規模穩步提升。2019年全球大數據硬件、軟件和服務整體市場規模達500億美元。

中美兩國在大數據儲量方面占據重要地位

根據IDC最新發布的統計數據，中國的數據產生量約占全球數據產生量的23%，美國的數據產生量占比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數據產生量占比約為30%，APJxC(日本和亞太)數據產生量占比約為18%，全球其他地區數據產生量占比約為8%。

大數據企業是資本追逐的熱點

2019年，很多處于成長階段的大數據初創企業拿到了不少的可觀融資，其中包括：Databricks(4億美元F輪)，Celonis(2.9億美元C輪)，Peernova(7400萬美元戰略融資)，Orbital Insight(5000萬美元D輪)等。

2025年大數據市場規模將達920億美元

雖然全球經濟預期下行，但不論是企業還是政府對大數據的需求依然旺盛。據Wikibon預計，2020至2025年，大數據增長率將出現較小幅度的放緩，維持在10%-15%之間，據此推測，2025年全球大數據硬件、軟件和服務整體市場規模將達到920億美元。

—— 以上數據及分析均來自于前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

在過去幾年中，對數據分析師和數據科學家的需求一直在快速增長。Python是用于數據分析最流行的語言，如果你想在數據字段中，您將工作可能需要學習Python(盡管R可以是一個偉大的選擇。

像任何編程語言一樣，Python需要花費一些時間來掌握。但是，如果您有動力并愿意學習一種新技能，那么就有很大的機會來滿足就業市場對數據科學家的需求。數據科學領域充滿了需要Python編程能力的工作。在2017年，IBM估計到2020年對數據科學專業人員的需求將增長28%。

了解Python是在包括工程，醫學研究，人工智能，機器學習，汽車等行業的數據科學和其他編程工作中的一項關鍵技能。盡管學習數據科學似乎很漫長，但您可能會驚訝地發現，進入數據科學的Python的入門門檻實際上很低，尤其是與高回報相比。

為什么Python需求如此之高?

Python社區內部有個玩笑，說Python是所有功能的第二好語言。當然，最好的辦法是主觀的，但是Python非常靈活。這是最常見的- 數據的科學使用的語言(R是緊隨其后)，并且它也經常在其他一些行業的使用。

其廣泛普及的原因之一是它是處理數據時更易于學習和使用的語言之一。而且，幸運的是，對于雇主和數據科學家來說，不需要多年的學習時間即可掌握。

學習Python需要多長時間?

只要有適當的時間和奉獻精神，您就可以在短短幾個月內學習Python !

就像任何技能，你如何快速學習Python 是最終取決于你有多少時間和精力投入。雖然每個人都學會以自己的節奏。

大號等我們一起來看看一些是進入學習Python的，包括我們的事情原因，研究這種語言，為充分利用您的時間花費的技巧學習ING。

學習Python的三個原因如下：

1.自動執行任務

Python是一種通用的編程語言，這意味著每個人都有其中的某些東西。一旦你學習Python ，你就可以與大量數據集的工作很容易，如果那是你的事。如果需要，您將能夠從Web上抓取數據并訪問API。如果您定期使用電子表格軟件，則可以使用它來增強Excel中的工作。您將能夠自動執行各種任務。

獨自學習自動化任務的能力非常強大，因為您的時間很寶貴!機器人從互聯網發送您的電子郵件，并獲取數據。

您更有可能開始為您所工作的人員和公司尋找創造性的解決方案。當您學習Python時，您實際上是在學習一種基于識別和預測模式的新語言-當您找到模式時，您將能夠以對您的專業，行業和行業產生重大影響的方式交流這些發現。

2、你可以打動你的老板

學習Python也是在工作中留下深刻印象的好方法(或獲得您一直渴望的升職)。

對于那些無法編寫代碼的人來說，編程能力有時似乎是一種超能力。編程使您能夠利用自己的知識并增加輸出。有了它，您可以在相同的時間內完成十倍的工作。

正如上面提到的，當你學習Python，你就能夠迅速地收集數據，并“翻譯”本身的數字現實世界的解決方案。

例如，在商業環境中，你可以通過做這樣的事情增值網頁抓取，發送國際的郵件自動，甚至分析供應鏈的生產找到錯失機會的成本節約和/或質量控制。

如果您的老板提到了解數據科學可以幫助您朝著職業目標邁進，那么可以幫助您在線學習Python的自定進度課程可能是平衡職業和個人發展的理想方法。

3、創造就業機會

如果你尋找一個全新的職業生涯或許不會滿足的感覺在你目前的工作位置，你來對地方了。

對Python程序員的需求從未如此高，尤其是在數據科學領域。數據科學是一個有益的領域，它的報酬非常高。典型的入門級數據分析師的薪水約為65,432美元， 數據專家的薪水每年可高達10萬美元以上。

這些機會有時可以遠程獲得，因此您可以在中國公司的任何地方工作，而不必局限于中國。數據科學是一個相對較新的領域，隨之而來的是現代雇傭實踐。強調了解您的技術并能夠取得成果的速度正在放緩，開始變得比對4年制學位和走廊上的辦公室的需求更為重要。

我們已經看到許多校友在完成數據科學道路后找到了有意義的職業(無論是在辦公室還是在遠程)。實際上，我們的課程旨在幫助您精疲力盡地找到工作。您將擁有處理現實世界數據的經驗，以及充滿完成數據科學項目的投資組合。

對于許多人力資源辦公室評估您的簡歷，這可能比學位要重要得多。

學習Python的技巧

如果你是在自己的學習的Python，肌酐已經時間管理習慣將是非常有益的-特別是如果你想學習Python宜早不宜遲。雖然5個小時似乎很適合您本來很忙的 每周計劃，但對于那些從事全職工作或有完整的學習承諾的人來說，這是非常可實現的。

您可以通過以下幾種方式找到業余時間：

1、提前30分鐘設置鬧鐘

您每天可以撥出時間學習Python 的最佳時間是早晨。

從生物學上講，您最好，最有生產力的時間是每天的前兩個小時左右。您不想犧牲任何睡眠，但是您可能想早點睡覺，這樣您就可以參加培訓，全職的學習這個課程。

當然，這是一個承諾。但是，如果您在前一天晚上放下衣服，準備好喝杯咖啡，并且已經知道要處理Python的哪些方面，那么會容易一些。大數據分析為什么要學習Pythonaaa-cg.com.cn/data/2328.html告訴自己，只有花30分鐘時間學習Python并養成習慣，您才能看電話或電子郵件!

他火候和保存在你的職業生涯的進步將是值得額外的努力。另外一項好處是，當您的一天取得良好的開端時，您會感到特別健康。

您甚至可能會讓自己感到驚訝-許多人認為他們只是“不是早起的人”，他們每天晚上睡足后才發現，改變工作時間并養成一些健康的習慣就可以了。

這感覺很酷說， “ 我徹夜未眠編碼。”

但是在很多時候，我們高估了我們的生產力- 當您感到疲倦時，您做不到的工作或保留的信息也不多。當您以嶄新的眼光看待數字時，您可以更好地吸收所學內容!

2、利用安靜的星期六早上

我們已經看到，每天練習是學習Python 的最佳方法。對于掌握數據科學原理的學生，最快的時間是周末。

盡可能保持一致很重要，但有時生活會受到阻礙。那就是周末。如果您每天的上午5點至下午6點完全被預訂，則可以在周末加班，保持自己的正常行駛。

此外，這是在專門用于學習python的空間中找到不間斷時間的好方法。將它與有意義的東西聯系起來- Python學習時光值得期待!

要記住的一件事： 每天學習兩個小時要比周末一天學習10個小時好得多。如果您在一周內還有其他承諾，那么與每天只看一次Python材料相比，即使每天早上1 0分鐘也會有所不同。

3、python社區

加入Python開發人員社區將幫助您繼續朝著學習Python的目標邁進。

如果您每天花幾分鐘時間進行連接，那么當您進入工作市場時，您將以新技能和新網絡來完成課程!

5.競爭數據科學比賽

你可以提交Python腳本來查找給定數據集的最佳擬合模型。

6.閱讀Python書籍

有許多針對Python的一般和特定應用程序編寫的指南，并且只要您不介意滾動數字副本，就已經著重強調了一些無需支付一毛錢即可閱讀的指南。

準備好以自己的速度學習Python了嗎?

所有的數據科學家都有在整個過程中對他們有幫助的提示和技巧。有些人可能會夸耀他們僅在一個月內就學習了Python，而另一些人則需要花費幾年的時間才能達到所需的精通水平。

對自己保持謙遜，并讓自己有時間以最適合自己的速度學習Python。最好花一些額外的時間，而不要匆忙處理所有事情，而不要在基礎上打下堅實的基礎!

在Python基礎知識上有很好的指導會幫助您自動化生活和工作，在當前工作中表現出色，甚至允許您輸入新的知識。

https://www.toutiao.com/i6838847413554250247/

一、兩者區別

應用數學：

所學數學內容較為精深，涵蓋面廣。繼續深造有三個發展方向：純數學、計算機和經濟。

應用統計學：

主要針對數學領域中與統計計算有關的各門課程深入學習。

二、兩者培養目標及就業方向

1、應用數學

①培養具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。

②開設院校有清華大學，北京大學，南開大學，南京大學，中國科學技術大學，復旦大學，浙江大學等。

③就業方向：就業前景非常廣泛。

可在科研部門、政府部門、金融系統、高校、部隊、計算機軟件公司、通訊公司等企事業單位從事理論研究、計算機軟件系統的開發、設計和維護等工作。

例如：清華大學畢業生分配去向主要集中在華為、聯想、西門子、方正、同方、中國銀行、中國人壽保險、上海寶鋼等大集團公司。

2、數學與應用數學（師范類）

①培養具備在高等和中等學校進行數學教學的教師、教學研究人員及其他教育工作者。

②就業方向：教育工作者

——此專業建議慎重考慮！

3、應用統計學

①應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，培養能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的高級專門化應用型人才。

②開設院校有中國人民大學、安徽大學、上海財經大學、上海對外經貿大學、中央財經大學、中國傳媒大學等。

③就業方向：就業前景非常好。

謝謝悟空問答的邀請。

接下來讓我們來具體了解一下大學跟二本大學的區別吧。

第一、我們知道一本大學綜合整體實力要比二本大學強一些。當然，最大的區別會體現在學校的師資力量上，一本本科學歷無論是教學設備和教師的選擇都非常的高，當然在教學質量以及素質上也會高很多。但是，就算是綜合整體水平強，并不代表著各個專業都是強，當然，報考院校時不管是一本學校還是二本學校都要知道自己的專業在學校情況好不好，了解清楚后再報考本科院校。第二、一本大學的具體培養方案跟二本大學會有些不同。其實二本確實有些專業不錯的，從專業一方面教育學生，提高學生的技術能力。但是，二本本科學歷選擇好比較熱門的專業，就業前景也是非常廣闊的。一本是重點學院所以在各個方面的力量實力當然也是比較雄厚，但是，我們知道從學校方面，學校資源方面都是不一樣的，還是有很大差別的，但是聽起來也比較好聽，今后找工作就業前景比較好。不管是什么學歷都要看自己的實力以及自己的綜合能力，這樣就業前景會更好的。第三、一本大學的學校平臺通常比較不錯，學生的視野會比較寬廣。對學生的眼界和格局就會越大，能夠更了解、更清楚、更明白了解事物。一本大學生的學習能力還是很強的，在校園風氣高要求學習氛圍下，不會去浪費時間的，而且在校園校風的作用下還會提高自己的學習能力。第四、一本大學的學生學習能力較強，就業率通常會比較高。一般而言，能夠考出一本大學的學生，他們在高中階段的學習基礎也會比較好，他們的學習能力，思維能力通常會有比較大的優勢，所以在就業的時候競爭力也會比較強。不過，我們知道二本本科學歷也不會太差的，憑著自己的專業理論綜合，努力學習就業前景也是非常不錯的。雖然，我們知道一本院校會比二本院校的資源豐富，都是憑著自己的努力才能擁有更好的用人單位。總體而言，我們知道無論是一本大學還是二本大學的學生，他們畢業之后學歷都是本科學歷，沒有本質上的區別。當然，在絕大部分的情況下，還是一本本科學歷好，不僅就業前景好，以后的發展空間也會比較大。當然對于絕大部分的二本學生而言，要是在就業面臨比較大的壓力的情況下，選擇繼續深造也是不錯的。

記得大學畢業的第一份工作，我們公司的業務就是做BI產品研發。哪時候互聯網沒有今天這樣火熱，也沒有大數據、移動互聯網的概念。記得有一次和同事去華師后門買書，同事買了一本javascript,我買了一個ajax。那時候，我們產品的客戶端是用Delphi開發的，其實買書就是為了補充一點新知識，工作中基本用不到。在公司的第三年，公司要轉做web的BI展示界面，我幫公司用svg做了兩個展示組件，心里還是美滋滋的。

隨著時間的推移、電商的發展，大數據、云計算似乎成了每個互聯網公司對外宣傳的標準說法。如果不講點這些概念，似乎給人感覺缺少些逼格。記得10年在公司的一次培訓上，有個同事問，云計算是不是你搞出來的，就因為我姓云。聽到這個問題，我哭笑皆非。

大數據這個概念喊了這么多年了，很多人還是不清楚大數據指的是什么？為了回答好這個問題，我還去專門搜索了大數據的概念。老實說百科的解釋，連我從事了這么多年互聯網的人，也沒看懂。

“大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。”

什么是大數據？

大數據說的直白點，就是運用一套技術手段，把數據變成信息和知識的過程。數據對我們來說是沒有價值的東西，我們要把數據加工成信息或者知識，才能被人類理解。舉個例子：公司一天的考勤數據是意義不大的東西，但是我們通過一月考勤數據的分析和比較，我們發現張三這個員工老是遲到。那么，張三老是遲到這個信息就對公司的管理有幫助了，領導需要去了解下，是不是張三家有什么事？或者張三最近出現別的狀況？

大數據的“大”又如何理解呢？所謂“大”，一層含義指數據的體量大，在數據庫時代數據以GB為單位，但在互聯網時代以TB為單位，數據的體量升了一個數量級。另一層含義指數據形式的多樣化。在傳統BI應用中，數據大多是存儲在關系型數據庫中，但在互聯網時代，數據的形式變得多樣化了，例如:文本、視頻及數據庫。明白了大數據的概念，我們下來看，大數據包含哪些內容。

大數據的內涵

大數據從技術的角度去看，包含兩大分支：數據分析和數據挖掘。數據分析是對歷史數據的分析，為管理提供輔助決策信息。數據挖掘是研究趨勢和未來的問題，主要應用在預測方面。從業務的時效性要求去看，分為：實時在線分析系統和離線分析系統。例如:網站的實時用戶區域分佈狀況就是實時分析應用；2019年全國各省GDP排名分析就是離綫分析應用。

從大數據項目的過程看，大數據包含：數據采集、數據收集、數據轉化與存儲、數據建模分析、上層應用展示等。大數據的難點，在于海量數據的分析，這又涉及到海量數據存儲及分析架構等問題。

按照Hadoop的技術體系來講，flume用來收集和轉化存儲在服務器各處的日志及數據，存儲在以hdfs文件系統或者hive或者hbase等數據倉庫中，再利用hadoop架構的規范，編寫mapreduce作業，再把分析結果展示給用戶。當然，這里面設計到數據分析的各種算法。

大數據相關的工作崗位

下面介紹下，大數據相關的核心崗位：

業務專家或者顧問：為大數據提供研發方向和確定研究主題，并為技術人員提供業務支持。

數據分析師：從事數據收集、整理、分析并依據數據做出評估和預測的專業人員。

數據挖掘工程師：從海量數據中發現規律，需要較好的算法和數學基礎。

可視化工程師：提供美觀、便于人們理解的分析的結果展示界面。

維護工程師：負責服務器環境的配置、搭建和運維。

每個公司采用的大數據技術線路不同，工作崗位會有所差距。感興趣的朋友，可以自己去了解下，現有的幾種大數據方案。

隨著5G網絡的建設，接入網絡的iot設備會越來越多，互聯網所積累的數據，還會成級數增加。在未來幾年，大數據行業依然是朝陽行業，需要的大數據人才會越來越多，希望本文對有意愿加入大數據行業的朋友，有所啟發和幫助，也希望大家能對大數據的概念，有更清晰的認識。謝謝！