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1.大數據有什么用

現在*各地都在建設大數據中心或是大數據局，招投標許多名為“大數據項目”，實為“軟件項目”。測算的工程開發費用還是傳統的硬件集成費用+軟件開發費用，項目開發和監理方式還是“軟件工程”方式，按照人月報工作量，驗收文檔還是開功能模塊。這種方式忽略的項目最本質內容就是大數據的價值挖掘和提煉。

2.大數據工程開發

大數據項目需要全新的“大數據工程”方式開發和建設。而不是簡單地將各個信息系統的數據歸集，然后做一個“大數據可視化”就完工了。因為，這樣的工程歸集的只是“小數據”、統計數據以及各類信息，而不是大數據的歸集。

3.大數據開發怎么提升

學習大數據要想有持續的提升，應該有一個較好的交流和實踐環境，并不看好在脫離實踐場景中去學習大數據，一方面大數據開發的細節很多，如果沒有實踐場景的推動，很難能夠深入下去，另一方面實踐場景也會為開發者積累更多的行業經驗，而行業知識對于大數據開發人員的職場價值有比較大的影響。

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4.本科生能學大數據設置嗎

本科生學習大數據可以立足于自身的專業特點來選擇不同的學習切入點，根據數據的分析來制定一些廣告。當前數據分析有兩種常見的方式，一種是統計學方式，另一種則是機器學習方式分，這兩種方式的初期學習難度并不算高。

5.大數據開發存儲

對大量的信息進行采集之后，需要有一個儲存的數據庫;大數據儲存就是專用的儲存器，以數據庫的形式將采集的數據進行儲存的過程，要有Hadoop、yarnQ、 hbase、 redis等 ,不同類型的數據用到的儲存數據庫也是不一樣的。

6.什么人適合做大數據分析呢

數據分析師是要對具體的數據要進行搜集整理的，所以這樣的人就必須要有較為清晰地頭腦，要準確的找出關鍵點，并對其加以分析。不然就很容易就會被龐大的數據沖昏頭腦。并且數據分析師有一個清晰地頭腦才會呈現給觀看者一個清晰的數據。

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