大数据云计算计算机技术

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一、2023大数据云计算好不好学习？大数据云计算并不难学。
云计算技术与应用课程，主要学习计算机软硬件、网络、信息系统等基础知识和技能，了解云计算系统的建设、运维、开发等。云平台软件的开发、测试和评估、安全配置、迁移服务等。例如：利用大数据加速商品拣选和配送的菜鸟云仓建设与应用、大数据平台规划与建设、云平台研发等。
大数据专业主要课程包括Linux操作系统应用、虚拟化技术、Java编程、OpenStack系统应用、Hadoop分布式应用、数据存储技术、云平台管理系统、云数据中心建设与运维等。。、云存储产品配置及应用、大数据平台及大数据分析、云安全产品配置及应用等。
大数据云计算可能的职位
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1.云平台运维，负责云平台管理、服务搭建、数据安全维护、性能优化等工作。
2.基于云应用软件产品的开发、测试、实施、维护等的云服务应用/开发工程师
3.产品销售工程师，负责推广和销售云计算管理平台、服务器虚拟化软件、云应用软件系统。
4.提供技术客户服务，回复客户技术咨询并解决常见产品技术问题。
5.云平台实施工程师，为企业、政府搭建云计算管理平台，保障私有云平台的顺利运行。

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二、计算机云计算专业学什么

云计算技术应用专业主要学习计算机网络技术、Linux操作系统、编程基础、数据库技术、云计算技术基础、虚拟化技术基础、Web应用开发、私有云基础设施、运维、容器云服务。架构与运维、公有云服务架构与运维等课程

数据专业主要学习：编程实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据结构、数据科学概论、编程概论、数学分析、高级课程。课程包括代数、普通物理数学和信息科学概论、计算数据智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行架构以及非结构化大数据的编程和分析。

大数据专业一般是指大数据采集与管理专业，系统地帮助企业掌握数据管理、系统开发、大数据分析和专业大数据挖掘等方面的知识。应用程序。大数据应用中各种典型问题的解决方案。

大数据可以帮助企业找到难题的答案，带来前所未有的商业价值和机遇。大数据也给企业IT系统带来了巨大的挑战。

通过“大数据”在不同行业的应用现状，我们可以看到企业如何利用大数据和云计算技术解决自身问题并灵活、快速、反应有效率的。

大数据技术是我国普通高校的专业专业。

2021年，大数据技术专业纳入《职业教育专业目录（2021年）》。

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三、什么是云计算?什么是大数据?二者有何联系?

云计算的关键词是“集成”。无论是采用现在已经非常成熟的传统虚拟机分段技术，还是Google后来采用的海量节点聚合技术，都是通过整合将海量服务器资源通过网络进行整合、调度、分配给用户，消除用户问题存储和计算资源不足引起的问题。

大数据是随着数据爆炸性增长而出现的一个新话题。涉及到如何存储当今互联网时代产生的海量数据，如何有效地利用和分析这些数据等等。

这样就可以理解两者的关系了。云计算技术是一个容器，大数据就是这个容器里储存的水。

高级信息：

云计算经常与网格计算、效用计算和自主计算相混淆。

网格计算：分布式计算的一种，由一组松散耦合的计算机组成的超级虚拟计算机，常用于执行大规模任务；

效用计算：IT资源一种打包计费方式，如电力等传统公共设施中计算存储后单独计量成本；

自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。

事实上，很多云计算部署都是基于计算机集群（但与网格的组成、架构、用途和工作方法有很大不同），并且也采用了自主计算和效用计算的特点。

人们普遍接受的云计算特点如下：

（一）超大规模

“云”具有谷歌云计算已经拥有超过100万台服务器，亚马逊、IBM、微软、雅虎等的“云”也都拥有数十万台服务器。企业私有云一般拥有数百或数千台服务器。“云”可以为用户提供前所未有的计算能力。

（2）虚拟化

云计算帮助用户在任何地方、跨不同设备获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是来自固定的物质实体。应用程序在“云”中的某个位置运行，但用户实际上不需要知道或关心应用程序运行的确切位置。只需一台笔记本电脑或一部手机，我们需要的一切都可以通过网络服务来实现，甚至包括超级计算这样的任务。

（三）高可靠性

“云”通过数据多副本、容错、计算节点同构可互换等措施，保证所使用服务的高可靠性。使用您的本地计算机。

（4）通用性

云计算不针对特定应用。在“云”的支持下，可以创建不断变化的应用程序，并且可以同时执行应用程序。

（5）高扩展性

“云”的范围可以动态扩展，以满足应用增长和用户规模的需求。

（6）按需服务

“云”是您按需购买的庞大资源池；云可以像自来水、电和煤气一样计费。

大数据特点：

1体量：数据的大小决定了所考虑的数据的价值和潜在信息

2类型（种类））：数据类型的多样性；

3Speed：指数据采集的速度

4Variability（可变性）：阻碍数据过程的处理和有效管理；

5准确性：数据的质量

6复杂性：海量数据自多个渠道

7价值：大数据的合理利用高小价值创造成本

想要系统认识大数据，就必须全面、仔细地拆解它，从三个层次开始：

第一个层次是理论，这是分析大数据的唯一途径。认识，也是被广泛认可和传播的底线。这里我们通过定义大数据的特征来了解大数据的一般描述和表征；我们将通过对大数据价值的讨论，深入分析大数据的价值；大数据;并从大数据隐私这个特殊且重要的话题开始。

第二个层次是技术，它体现了大数据的价值，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展角度阐述了大数据从采集、处理、存储到结果形成的整个过程。

第三个层次是实践，实践是大数据最终的价值体现。我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据和个人大数据四个方面描述了大数据已经展现的美好景象和即将实施的蓝图。

参考资料：-大数据-云计算