现在大数据发展的如火如荼，也有不少小伙伴对于什么是大数据比较感兴趣，那么大数据在比较官方的定义是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

简单来说，大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。那么传统数据和新数据又是什么呢？传统数据就是IT业务系统里面的数据，如客户资料、财务数据等。这些数据是结构化的，量也不是特别大，一般只是TB级。对比传统数据，还有一种叫“新数据”，是来源于社区网络、互联网等渠道，包括文本、图片、音频、视频等非结构化的数据。目前全世界75%以上都是非结构化数据，而且还一直呈现爆炸性的增长。

常见的大数据应用领域：

1、理解客户满足客户服务需求

大数据应用目前在这领域是最广为人知的。通过大数据分析更好的了解客户以及用户的爱好和行为。企业非常喜欢通过在线客服系统搜集用户社交方面的数据、浏览器的日志、各类文本和传感器的数据，从而更加全面的了解客户，建立出数据模型进行预测。

2、业务流程优化

大数据可以帮助业务流程的优化通过社交媒体数据、业务数据、网络搜索数据等等挖掘出有价值的数据，目前大数据的应用最广泛的就是物联网和人力资源行业;例如物联网行业，优化供应链以及配送路线根据地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据来优化配送路线;例如人力资源行业，有海量的候选人信息及企业信息需要通过大数据的分析来进行优化快速的匹配候选人及企业，识别并筛选重复、无效简历，让人、岗适配。

3、大数据改善日常生活

大数据不只是应用于企业和政府，同样也适用于生活当中的每个人。可以利用穿戴的装备(如智能手表、智能手环、智能脚环)生成最新的数据，根据我们的心率、压力以及作息数据来追踪健康情况;而且还可以利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助有需要的人匹配合适的对象。

4、提高医疗研发质量

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测可以帮助医生更好的救助婴儿。

5、提高体育成绩

现在运动员在训练的时候都会应用大数据分析技术。如用于球类运动的IBM SlamTracker工具，使用视频分析来追踪及分析足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术可以通过比赛实时数据分析，进而改进运动器材及场地设施;很多精英运动队还会追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠质量改善餐食及训练方式让运动员达到合适的竞技状态。

6、优化性能

大数据分析还可以让机器设备在应用上更加智能化和自主化。例如大数据工具被谷歌公司利用研发谷歌自动驾驶汽车，丰田的普瑞维亚就配有相机、GPS以及传感器，以期实现无人安全驾驶;另外大数据工具还可以应用优化智能电话。

7、保障城市安全

大数据现在已经广泛应用到城市安全和执法的过程中。如目前与我们息息相关防疫用的健康码、行程卡，企业则应用大数据技术进行防御网络攻击，警察应用大数据工具抓捕罪犯，银行应用大数据工具来防止欺诈性交易等。

8、改善城市交通

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况，目前大部分一二线城市都在进行大数据的试点。

9、金融交易

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买进还是卖出。

Python+ 已成利器

在大数据领域中大放异彩

Python，成为职场人追求效率的利器，因为不管什么工作，数据都会是工作的一部分，有数据的地方，就有Python！

我们知道，随着互联网的发展，线上数据是以量级增长的，在巨大的数据中暗藏着很多有价值的信息，而Python可用于发现并提炼这些有价值的信息，在数据挖掘、数据分析、数据可视化等步骤中发挥关键作用！

现在，在数字化转型的推动下，越来越多的企业意识到大数据的魅力，并不断在这个领域投入资金，Python+大数据开发相关人才也备受青睐！

据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，在2025年大数据人才需求量将达到250万！

在这一缺口之下，大数据人才的薪资也一直在飙升，不仅在一线城市能找到高薪工作，在新一线、省会城市的就业也非常出色！

大数据需求越来越多，只有技术在手不愁找不到工作。

学习大数据需要掌握什么语言基础？

1、Java基础
大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。

2、MySQL数据库
这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。

3、Linux系统
大数据的框架都是安装在Linux操作系统上，因此熟练掌握Linux相关知识也是学习大数据的基础知识。

大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，大数据的方向的切入是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。

随着互联网大潮走向低谷，同时传统企业纷纷进行数字化转型，基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值，提高企业的运营效率。在这种趋势下，大数据技术越来越重要。所以说，未来大数据是我们打工人的必备技能之一。

1、什么是大数据？
关于大数据的解释，比较官方的定义是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说，大数据就是结构化的传统数据再加上非结构化的新数据。那么传统数据和新数据又是什么呢？传统数据就是IT业务系统里面的数据，如客户资料、财务数据等。这些数据是结构化的，量也不是特别大，一般只是TB级。对比传统数据，还有一种叫“新数据”，是来源于社区网络、互联网等渠道，包括文本、图片、音频、视频等非结构化的数据。目前全世界75%以上都是非结构化数据，而且还一直呈现爆炸性的增长。

2、大数据有哪些特点？
（1）容量大

数据体量大，数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息。

（2）种类多样

数据类型的多样性，包括传统数据库、图像、文件和其他复杂的记录，如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值，比如只有单一的个人数据，或者单一的用户提交数据，这些数据还不能称为大数据，所以说大数据还需要是多样性的，比如当前的上网用户中，年龄，学历，爱好，性格等等每个人的特征都不一样，这个也就是大数据的多样性。

（3）快速

数据的速度，就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

（4）价值大

你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。

4、大数据的应用场景

（1）金融：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

（2）城市管理：可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

（3）医疗：在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。而借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。

（4）零售：零售行业可以了通过大数据技术，了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另外，还能依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额。

（5）气象：借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。

Python语言简单易懂，适合零基础入门，在编程语言排名上升最快，能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。

Python+大数据学习路线图详细介绍（均为免费视频教程哈）

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台