1樓：謀愛也謀詩爪
芝諾大資料教學科研平臺以校企聯合培養模式為手段，通過校企合作聯合培養機制，讓企業、行業深度參與人才培養過程，逐步實現校企共同制定培養目標、共同建設課程體系和教學內容、共同實施培養過程、共同把控培養質量，全面提升學生的應用實踐能力。該平臺以應用型人才培養為目標定位，在以解決現實問題為目的的前提下，使培養的學生有更寬廣和跨學科的知識視野，注重知識的實用性，有創新精神和綜合運用知識的能力。注重培養學生具有在創新中應用、在應用中創新的能力，讓學生真正學會大資料行業各個崗位真正的職業技能。
芝諾大資料教學科研平臺構建總體分為三大部分，一是平臺硬體，二是教學與實驗支撐系統（包括：芝諾資料綜合分析zdm平臺、芝諾資料教學實訓平臺），三是產品服務。
教學與實驗支撐系統由芝諾資料綜合分析zdm平臺和芝諾資料教學實訓平臺構成，教學與實驗支撐系統部署在大資料教學科研一體機中。
1）平臺的建設能讓高校大資料專業與實際應用相結合，提高學生的學習、實踐和創新創業能力，能夠培養實用性人才所需的專業能力，提升教學效果與就業率，為「大資料時代」的創新人才培養做出貢獻。
2）平臺的建設將支撐大資料去冗降噪、大資料融合、大資料視覺化等關鍵技術研究，能夠服務於學校的教學和科研，有助於大資料方向發展和自主創新，有利於創新團隊培育和高水平研究成果積累，有利於提升教師的教學和科研水平，推動教學和科研團隊建設。
3）平臺的建設搭建可以發揮學校的行業優勢，體現學校辦學特色，推進
與國內外高校、科研機構和企業間的產學研合作，開展專案合作研究和人才培養，促進科研成果轉化，促進產學研協同創新。
4）平臺的建設有利於促進學科交叉與融合。
本專案通過對芝諾資料教學實訓平臺和芝諾資料綜合分析zdm平臺的建設，支撐大資料去冗降噪、大資料融合、大資料安全與隱私保護等關鍵技術研究，形成以工程實訓和創新拓展為主的實踐教學體系，培養學生良好的科學素養和實踐創新能力。同時，提升高校承擔重大科研專案和實現自主創新的能力。適應國民經濟和社會發展的資訊化程序、資訊化與工業化「兩化」融合和新興戰略性產業迅速發展，完善科研平臺和教學實驗平臺體系建設，提升科技創新能力，推進產學研合作。
預期達到以下效果：
（1）建立健全實驗教學環境，為相關專業學生提供與產業界接軌的、良好的實驗條件；
（2）模擬企業環境，引入以實際專案為藍本的實訓專案，構建實訓基地；
（3）為開設大資料類公共選修課提供實驗環境；
（4）支撐高校科研專案的實施及科研**的發表；
（5）為學生在數學、統計、計算機類學科競賽獲獎提供教學實驗環境支援。
2樓：
資料分析，剛入門可以看看經典的入門書籍《誰說菜鳥不會資料分析》，這套書還是挺經典的，目前有三篇，spss剛出，我正準備買~為了尊重版權，我就上傳了簡本書，你可以看看，覺得有用可以去買的~真心不錯的書，我入門就看的他入門篇：工具篇：http:
篇：
大資料開發和資料分析有什麼區別？
3樓：南瓜蘋果
1、技術區別
大資料開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的程式設計能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。
因為大資料開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。
如果是大資料分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的瞭解、理解、掌握，通過資料感知業務的變化，通過對資料的分析來做業務的決策。
在技術上需要有一定的資料處理能力，比如一些指令碼的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的範圍比較少，主要還是業務的理解能力。
2、薪資區別
作為it類職業中的「大熊貓」，大資料工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內it、通訊、行業招聘中，有10%都是和大資料相關的，且比例還在上升。
在美國，大資料工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元。大資料開發工程師在一線城市和大資料發展城市的薪資是比較高的。
大資料分析：大資料分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30k以上。
3、資料儲存不同
傳統的資料分析資料量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮資料的儲存問題。而大資料所涉及到的資料具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的儲存工具。
4、資料探勘的方式不同
傳統的資料分析資料一般採用人工挖掘或者收集。而面對大資料人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大資料技術實現最終的資料探勘，例如爬蟲。
4樓：海牛大資料
大資料分析是指對規模巨大的資料進行分析。大資料可以概括為4個v， 資料量大(volume)、速度快(velocity)、型別多(variety)、價值（value）。
大資料開發其實分兩種，第一類是編寫一些hadoop、spark的應用程式，第二類是對大資料處理系統本身進行開發。第一類工作感覺更適用於data analyst這種職位吧，而且現在hive spark-sql這種系統也提供sql的介面。第二類工作的話通常才大公司裡才有，一般他們都會搞自己的系統或者再對開源的做些二次開發。
這種工作的話對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
大資料作為時下最火熱的it行業的詞彙，隨之而來的資料倉儲、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大資料時代的來臨，大資料分析也應運而生。
應用案例，與往屆世界盃不同的是，資料分析成為巴西世界盃賽事外的精彩看點。伴隨賽場上球員的奮力角逐，大資料也在全力演繹世界盃背後的分析故事。一向以嚴謹著稱的德國隊引入專門處理大資料的足球解決方案，進行比賽資料分析，優化球隊配置，並通過分析對手資料找到比賽的「制敵」方式；谷歌、微軟、opta等通過大資料分析**賽果......
大資料，不僅成為賽場上的「第12人」，也在某種程度上充當了世界盃的"預言帝"。
分析開始的時候，資料首先從資料倉儲中會被抽出來，被放進rdbms裡以產生需要的報告或者支撐相應的商業智慧應用。在大資料分析的環節中，裸資料以及經轉換了的資料大都會被儲存下來，因為可能在後面還需要再次轉換。
5樓：加米穀大資料科技
大資料平臺應用開發是目前一個就業的熱門方向，一方面是大資料開發的場景眾多，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大資料開發是在大資料平臺基礎之上的開發，充分利用大資料平臺提供的功能來滿足企業的實際需求。
大資料分析是大資料應用的一個重點。大資料分析是基於大資料平臺提供的功能進行具體的資料分析，資料分析與場景有密切的關係，比如出行大資料分析、營銷大資料分析、金融大資料分析等等。
大資料開發工程師：
開發，建設，測試和維護架構，負責公司大資料平臺的開發和維護，負責大資料平臺持續整合相關工具平臺的架構設計與產品開發等；
資料分析師：
收集，處理和執行統計資料分析；運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義，需要業務理解和工具應用能力；
6樓：千鋒知道小助手
首先需要定義什麼叫大資料，大資料顧名思義資料量要大，至於多大才算大資料我也不清楚，還有一個是特徵維度多才能稱得上大資料。
處理大量特徵維度的大資料，通過人自己去發現規律是很難的一件事情，所以大資料分析更多需要的是程式設計能力和數學能力等，比如說機器學習，深度學習等演算法的應用。
當然在資料分析也可以利用機器學習去進行分析，不過在資料分析方面更多是通過統計學去發現解釋問題。當然有一些分析思路是想通的。
7樓：匿名使用者
簡單點來說，大資料開發就是做大量資料的分散式計算的。
資料分析主要是做資料的收集、挖掘、清洗、分析，最後形成分析報告
想學的話可以參考下科多大。
8樓：河北中公優就業
大資料工程師會的東西很多，首先是懂業務，脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果就沒有太大的使用價值。所以說一名出色的大資料工程師，對於本行業本領域一定是很熟悉，最好是有自己獨到的見解。
其次是要懂管理，這個一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導;另一方面是針對資料分析結論提出有指導意義的分析建議。然後懂分析師最最基本的，能夠掌握資料分析基本原理與一些有效的資料分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，對於開展資料分析起著至關重要的作用。接著，對於工具的掌握，也是很基本的，畢竟人腦對於資料的容量都是有限的。
最後，大資料工程師可能還要懂點設計，能夠運用圖表有效表達資料分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。
以上，作為一名大資料工程師，需要掌握的基礎技能大概就這些，以上這些技能的養成不是一朝一夕，所以說被取代也是極其不易的，本身大資料分析並不是一蹴而就的事情，而是需要你日積月累的資料處理經驗。什麼樣的人會被輕易替代呢?不求甚解，似懂非懂，幹了多少年還看不透本質，遇到問題仍然懵懂不解茫然無措，整日坐著重複性工作的人，才有可能被替代，也激素是所謂的青春飯，反觀大資料，掌握的技能越多。
資料分析行業絕對是一個朝陽行業，特別是網際網路的不斷髮展，一個不談資料的公司根本不叫網際網路公司，大資料工程師已經成為一個網際網路公司必備的職位了。有興趣的小夥伴可以瞭解一下優就業的大資料課程，零基礎適學，緊扣市場熱門技術和熱門崗位，結合專案實戰培養多方位大資料人才，畢業以後可以從事大資料運維、大資料開發、大資料分析等工作崗位。希望各位小夥伴能找準自己的方向，入行大資料要趁早啊。
我也已經25歲其實就有轉行的打算了，想轉資料分析大資料行業，我大學本科是和這個專業相關的， 100
9樓：中山進去的
讀研期間多跟著導師做專案，有些導師手上有很多橫向專案，是參與實踐的良好途徑，其實有人讀研期間跟上班一樣忙，不要讓學校時光虛度。另外，你年齡不小了，可以在讀書期間思考以後就業的問題，讀書時成家政策也支援，當然有合適的結婚物件才行。
金融大資料分析前景，軟體開發 大資料分析 網際網路金融哪個好
中科聚信 scai 信貸工廠能夠協助銀行建立業務發展和風險計量技術水平的評分模型系統，並進行流程改造，通過評分模型系統的推廣應用 大資料可以挖掘和分析金融資訊深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。正在來臨的大資料時代，金融機構之間的競爭將在網路資訊平臺上全面，說到底就是 資料為王 誰掌握...
目前大資料產品有哪些，國內真正的大資料分析產品有哪些
就實力很強的大資料產品，一般來說，hadoop對大資料的實時處理相對要弱一點，不能做到秒級響應，不適合做實時分析產品。可以刷掉很多很多產品了。國內大資料產品裡面實時分析能力較強的有aleiye，它是企業交付式大資料開放平臺。使用spark作為在實時分析的技術可以用於分析tb級的資料實時分析，並將資料...
python大資料分析好學嗎，用python學資料分析難嗎？
資料分析還是具備一定難度的，但通過系統的學習，大部分人能夠掌握一定的資料分析知識。資料分析的核心並不是程式語言，而是演算法設計，不論是採用統計學的分析方式還是機器學習的分析方式，演算法設計都是資料分析的核心問題。所以，進行資料分析要具備一定的數學基礎，包括高等數學 線性代數 概率論等。採用pytho...