学大数据,择成都大数据培训学校要慎重.doc

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1、学大数据,选择成都大数据培训学校要慎重成都国信安大数据培训由副教学总监,优秀讲师带队并亲自授课,秉承成都国信安一贯的专业品质态度,在课程质量,学生素质,就业服务上相当严格要求,并以学业满意就业为目标,打造国内优秀大数据培训班,感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。大数据的火爆,让很多企业都意识到发展大数据的重要性,那么是不是所有企业都可以成为大数据公司?美国麦肯锡公司近期开出了一张书单,列出利用大数据进行自我发展的一些潜力行业,其中就有电信、金融、保险、信息、交通、医疗等,都可以利用大数

2、据技术,从中获得很大的发展空间。大数据将是软件产业一个非常重要的发展方向。我们知道,现在从IT时代走向DT时代,也就是数据技术的时代。将来每一家公司都有可能成为一家大数据公司,大数据将成为一种核心的竞争力。刚刚在贵阳召开的数博会显示,大数据将成为中国“十三五”期间重点规划的产业,这将是坚定不移的战略。在2016年第二十届中国国际软件博览会专题论坛上,华盛顿大学陈一昕教授表示:一些行业通过与大数据有机结合,比如在电信行业,电信运营商的中国移动、中国电信、中国联通(600050),包括一些其他的公司

3、,比如亚信、东方国信(300166)等等,作为电信运营商,都能做好大数据的变现业务。目前而言,电信行业其实面临着非常大的挑战,随着国家提出降费的要求,运营商的流量被管道化,公众因此就会利用微信等工具,进而导致运营商可能面临着新的发展困境,竞争也由此更加激烈。在电信运营商看来,他们的数据其实是一块非常重要的资产,也就是说,公众可以看到电信运营商拥有稳定的数据源,每个人手机上时刻产生大量数据,包括用户的套餐、和谁通话、基站位置、地理位置、有没有欠费等数据,以及数据的变现问题。陈一昕说:“电信运营商拥

4、有着一座巨大的数据金矿,但是,如何把这些金矿当中的矿石打造成金戒指,这是运营商面临的巨大挑战。”医疗行业和大数据结合,会有非常大的潜力。关于这一业务,第一次驱动力是医保核算,以医院的需求为指导。第二次是互联网+医疗,通过新医改,医疗信息化,特点是以政府需求为主导,以共享为核心的区域医疗信息化。目前,第三次浪潮的驱动力应该说是移动医疗、大数据分析,其特点是健康管理,不光是在医院内部,同时也在医院外部。我们可以看到随着医疗行业的重大变化,它的数据量是越来越大了,其从原来简单的结构化数据,到现在的医疗

5、大数据,其中包含了大量的非结构化的数据,比如说像图像、文档。中国一个中等城市50年积累的数据达到10个PB,如何处理和分析挖掘这些数据价值,相信这里面有巨大的市场。教育行业,也是我国信息化战略的重要组成部分。陈一昕表示,目前在线学习市场,也是非常大的市场,在线教育市场以年均18%的速度在增长,2017年预计在线学习人数达到1.2亿人,基础教育一年的数据量也是非常庞大的,我们可以看到一年的数据量达到ZB级别,利用教育的数据、互联网的技术,以及云计算等等,这些技术促使在线教育繁荣。陈一昕觉得,未来教

6、育还是线上线下相结合的模式。就像以前的计算机技术收到追捧一样,在DT时代,大数据培训开始受到重视。金融行业,在大数据的技术来看,我们可以看到金融行业是大数据技术,相对而言,它是走在前面的行业,因为金融行业更依赖于数据。很多层面上,金融业的大数据技术是走在其他行业前面的,包括银行要对用户进行风险分析,精准控制。保险业更需要通过大数据,对用户进行分析,进行潜在用户的挖掘,对欺诈行为进行预防。另外在证券行业,现在量化交易也是发展非常快,对股价的预测、对投资的趋势等等都可以用大数据的技术来进行管理,进行

7、优化。陈一昕同时强调了医疗养老数据的安全隐私这一块,数据不会丢失,数据不会恶意的泄露或者盗窃,从数据安全角度来看是非常重要的。四川地处中国大西南,肥沃的土地,丰富的自然资源,悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化,构成了多样性的自然和文化旅游资源。如今在广大农村地区,越来越多有前瞻性的家长鼓励自己的孩子去学习一门技术,因为他们已经意识到:技术人才在就业方面更具优势。在这个拼爹的时代,拼背景?拼人脉?我们并没有优势,只有掌握一门技术,才能在就业场上拥有自己的一席之地。俗话说的好:掌握一门技术,走遍天下

8、都不怕。那么,学什么技术有前途呢?大家对于IT培训一定有所了解吧,今天,小编就为大家收集和整理了有关的信息,希望能让大家有更深一步的了解!今天小编想给大家扒一扒大家感兴趣的IT培训!大数据技术的发展方向很多,如果想做大数据可视化的朋友注意了,可视化正面临这样的挑战。拓展性和动态分析是可视化的两个主要的挑战。举例来说,对大型动态数据,原本A问题的答案和B问题的答案也许在同时应对AB两个问题时就不适用了。基于可视化的方法迎接了四个挑战,并将它们转化成以下的机遇。多源:开发过程中需要尽可能多的数据源。

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