云计算和大数据之间的关系如何(云计算和大数据的区别)

云计算和物联网的区别和联系如下：

物联网产生大数据，大数据支撑物联网。如今，物联网有利于社会活动和人们生活的改变，被称为继计算机、互联网之后影响当今社会的第三次信息发展浪潮。

在物与互联网连接进行信息交换和通信，实现智能识别、定位、、监控和管理的过程中，互联网产生的大量信息也影响着电力；医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式重构。

物联网握手逐渐显现出巨大的商业价值。大数据是高速跑车，云计算才是出路。大数据时代，用户的使用和需求已经远远超出了科学研究的发展，但用户的这些需求仍然在触达。

十年过去了。在理想的世界中，物联网传感器和互联网用户通过线路和计算机终端与云计算进行交互，提供云计算数据，并提供云计算服务。

我们都听说过大数据、云计算这两个词，但真正了解它们的人并不多。有对此方面感兴趣的朋友留言询问笔者。他们想知道大数据和云计算之间的区别，以及哪一种更好学。既然大家都有这方面的疑问，南邵计算机学院就详细讲解一下，大数据和云计算有什么区别？学哪个比较好？这是一个好话题。

1：首先我们来了解一下大数据是什么意思。对大数据的定义是，大数据是指在一定时间内无法用常规软件工具捕获、管理和处理的数据。它需要新的处理模式具有更强的决策能力，对海量、高增长、多元化的信息资源发现洞察和流程优化机会。

2：那我们一定要清楚云计算的含义。云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和交付相关服务，通常涉及通过互联网交付动态可扩展且通常是虚拟化的资源。打个比方，如果说云计算是一个容器，那么大数据就是这个容器里储存的水。大数据依靠云计算技术进行存储和计算。

3：两者其实没有区别。它们都是当时最前沿的技术，学得好可以获得高薪。只是目前企业对大数据工程人才的需求更大。学好大数据是一个非常好的选择。一线城市北上广的大数据工程师月薪基本都在15K以上。

让我向您解释一下这些术语：

云计算：这是一个非常热门的商业概念。其实说白了，就是把计算任务转移到服务器上。用户只需要将服务器计算资源分包即可。当然，大规模商业化还存在一些问题，尤其是隐私保护问题。

大数据：坦白说，数据太多了。今天的几兆字节数据在20年前也是大数据。但今天的大数据有什么特别之处呢？今天的问题是数据太多了，已经超出了传统计算机的处理能力（区别于量子计算机），所以对于大数据我们不得不采用一些折中的（比如数据挖掘），这意味着所有数据没有必要。确切地说事实上，有效数据非常有限。只需使用数据挖掘来提取这些有限的知识即可。·此外，数据采样和数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。

数据挖掘：从数据中提取可以解释或预测数据特征的潜在知识。代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等。您可以在任何数据挖掘教科书中了解这一点。下面我来说一下与大数据的区别：数据挖掘只是大数据的一种处理。马云所说的大数据，或者说今天商业领域所说的大数据，其实就是指数据挖掘。其实真正的大数据是《科学》上提到的大数据，或者是奥巴马提出的大数据发展战略，我的理解是，这远远超出了数据挖掘的范围，当然数据挖掘是一个非常重要的。真正的目的是如何有效地管理大数据。

机器学习：这个术语非常模糊，指的是一大类计算机算法。最重要的是学习单词。如果您希望计算机有效地学习，当前大多数都使用迭代。因此，在科研界，只要采用这种不断迭代和估计的策略，一般都可以归入机器学习范畴。另外，所谓学习必须知道要学什么。这就是所谓的训练集。计算机必须从训练集数据中学习某些通用规则，然后使用一些其他数据（即测试集）来看看它是否能够很好地学习，然后才能用于实际应用。因此，选择正确的练习方式也是需要注意的。

Patternrecognize：即模式识别。模式有很多种，它可以是语言，可以是图像，可以是一些有意义的模块，这些都很重要。所以总的来说，我认为模式识别这个术语有点模糊，但具体来说是面部图像识别、语音识别等。是相当真实的。也许是我没理解好。

也请告诉我您的其他问题。

传统的分析不包括数据挖掘。我对数据分析了解不多，但是传统分析肯定是有一定的分析方向的。例如，如果我想知道这两个产品之间的关系，那么我可以检查数据库。尽管数据挖掘有一定的历史，但它也相当流行。它会自动告诉您高度相关的产品。在此期间，用户无需指定具体的数据分析对象。

想要面对大数据时代，数据挖掘的课程是必不可少的。另外，了解数据库，尤其是并行数据库和分布式数据库。至于机器学习和模式识别，除了一些特殊领域外，通常与数据挖掘无关。

总之，概念很热，但大数据无论是研究还是商业化都还很不成熟。我正在做大数据背景下的算法研究。说实话，目前基本上还没有非常可扩展的算法，所以我对大数据未来的发展方向有点困惑。

PS：数据挖掘用于业务时，最重要的是如何确定挖掘角度。这需要你对特定的应用领域有很好的了解，并且有非常敏锐的眼光。数据挖掘具体算法，就交给我们专门研究吧！（了解算法也很重要，可以将算法拓展到你的应用领域）