云计算与大数据技术专业(云计算好还是大数据专业好)

每个专业人员都认识数据天科学与数据技术

专业介绍

类别：工程：学制：四年，学习科目：物理，科目：计算机，学位：工程学。

本专业主要研究计算机科学支持的大数据技术，主要涉及数据管理、软件开发、挖掘与分析三个方面，如：对新媒体平台的定向影响、实时流媒体等。交通状况分析。以及其他应用场景。

以应用为主

学什么专业？

核心课程：普通计算机专业（C语言、Java、微型计算机原理、计算机、计算机结构等。这个专业属于计算机范畴，所以应该选修计算机专业的通识课和几种编程语言。

数据科学课程在大学中的出现要晚于计算机课程。当代社会事务.

哪些学生适合填写表格？

①所有领域的考生都有资格填写表格。本专业的课程培养学生的主要基本技能，以及这些内容并不难：只要你想工作，就可以学好，虽然从毕业生看重的学校更像是一块垫脚石，但进入工作后的发展更接近于能力和能力。

②有意报考计算机、数据科学、大数据技术专业的考生，高度重视，自愿报名。对于大类招生的院校，数据科学专业往往包含在计算机专业中，对于专业招生的院校，如果你打算填写学校的计算机专业，建议你也填写数据。给予更多的知识。

大学学术建议

·你在大学如何学习？

分享更多建议、竞赛和研究。在学习电子计算机信息的时候，在本科阶段做一些实际工作是值得尝试的。项目经历、竞赛获、科研经历对职业都有很大帮助。前面有人问：哪里可以做科学研究？最简单、最容易的就是打开你所在学院的官方网站，在老师的通讯录中找到一个电子邮件，然后向任何一个附有ID的老师发送电子邮件。问题是他能不能当科研助理。这些路都是自己挣来的，不是别人安排的。

如何使用？

行业：IT、新媒体、电商、金融、零售等。

主要职位：算法工程师、数据挖掘、数据分析师、数据工程等。

1、会计专业与大数据专业毕业生的互通程度较高。

1、数据管理方向：类似于大数据的管理，使用性不是很好，这个在人事职责中被放在比较高的位置，所以薪资也只是中等水平。开发方向：与软件工程类似，薪资较好，但工作竞争激烈。

3、定向分析与数据挖掘：不仅可以在IT公司工作，还可以在金融、新媒体等行业工作。但如果你想成为该领域的主人，计算机技能是最重要的技能，个人对该行业的了解也很重要。

云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模型，通常涉及通过互联网提供动态扩展且通常是虚拟的资源。云是和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和部署模式，是指通过按需获取所需的资源并易于扩展；广义上的云计算是指一种服务交付和消费模式，指的是一种通过按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分发。
大数据，即海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息。为企业业务决策提供更积极的信息。大数据的4V特征：Volume（容量）、Velocity（速度）、Diversity（多样性）和Truth（真实性）。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特点在于海量数据挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问实现；同时，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代大数据技术数据仓库成为了热门话题。从需求来看，大数据架构对提出了新的挑战：
1．更高的集成度。标准机箱可以程度地解决某些任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、、I/O通道、内存、CPU、的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，比传统同类平台高出一个数量级以上。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是的。4.该更加稳定可靠。它可以消除多个单点故障并统一组件或设备的质量和标准。5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。6.有计划且可预测的扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简而言之：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释清楚一点的话，云计算就相当于我们的电脑和作，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经朝着与传统数据库体验类似的方向演化。一句话，就是，传统数据库为大数据的发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据的需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。
中间时间精度是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层计算资源，支撑上层大数据处理，大数据发展趋势是实时交互查询效率和分析能力。，借用Google一篇技术的话：“在Miaji中，通过移动鼠标就可以作PB级的数据。”这真的很令人兴奋。