什么是大数据

什么是“大数据”呢？如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据？不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。

最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦青锡，它是这样定义大数据的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。

研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据行业是一个快速发展的行业，其主要特征是数据规模庞大、种类多样、处理复杂。目前，大数据行业已经成为全球信息技术领域的热点之一，吸引了众多企业和投资者的关注。

大数据好学吗？

好学的，其实不管学习什么编程类的技术都是学习的计算机语言的思维，既然对大数据感兴趣，可以先试试，现在最不缺的就是尝试机会，能那高的薪资我们就不拿低的，在这时候会有比较多的声音说大数据比较难，这个说难度是站在2010年前后去说的，当时提及大数据概念都比较少，处于摸着石头过河的时代，经历10年的发展，现在大数据技术已经非常的成熟，涉及的行业也是越来越多，转化成学习也比较简单。

大数据主要学什么

大数据技术作为一门涉及数据收集、存储、处理和分析的综合性学科。下面是大数据技术主要学习的内容：

1.数据收集和处理

学习如何收集不同类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。此外，还需要学习如何对数据进行清洗、转换和预处理，以便进一步的分析。

2.大数据存储

学习如何将大量的数据存储在分布式系统中，例如Hadoop Distributed File System(HDFS)和NoSQL数据库，以便进行高效的访问和管理。

3.数据分析

学习如何使用不同的数据分析技术，例如数据挖掘、机器学习和统计分析，以识别数据中的模式和趋势，并提取有价值的信息。

4.数据可视化

学习如何使用各种工具和技术，例如图表、图形和交互式仪表板，将数据可视化，以帮助用户更好地理解数据和发现数据中的模式和关联。

5.大数据架构

学习如何设计和实现大数据架构，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化组件，以支持高性能、可伸缩性和可靠性的大数据处理。

6.大数据安全和隐私

学习如何保护大数据的安全和隐私，包括数据加密、访问控制、身份验证和审计等方面的技术和实践。

7.大数据应用

学习如何应用大数据技术解决实际问题，例如市场营销、风险管理、医疗保健和智能制造等领域的应用。

总的来说，大数据技术需要综合运用数学、统计学、计算机科学、数据科学和工程学等多个学科的知识，以应对不断增长和变化的大量数据。