| 1.谈谈你对大数据行业的认识，目前对应的大数据岗位有哪些？每种岗位需要掌握哪些技能水平？目前自己的差距在哪里？ （1）概述 对于大数据行业的认识，我的理解是，大数据是指海量数据，多样化的数据类型和高速度的数据流，传统的关系型数据库无法胜任其存储，处理和分析的能力，而Hadoop生态系统及其周边技术的出现，则为处理大数据提供了全新的思路和能力。 （2）岗位及掌握技能 大数据行业的岗位很多，常见的包括： 大数据架构师：主要负责设计和构建大数据平台的架构，需要熟悉Hadoop生态系统和相关技术的架构和原理，掌握大数据平台的规划和设计能力。 大数据工程师：主要负责开发和维护大数据平台，包括开发数据处理管道和数据分析工具等，需要掌握Hadoop生态系统和相关技术的开发和维护能力，例如Java编程、Hadoop、Spark等。 大数据分析师：主要负责分析大量数据，并提供有价值的信息或洞察，需要掌握数据分析和统计学知识，以及熟练使用数据分析工具，如Python、R等。 大数据产品经理：主要负责大数据软件产品的规划和开发，需要掌握大数据产品的市场和竞争情况，以及对Hadoop及其周边技术的理解。 不同的大数据职业需要掌握的技能水平不同，常见的技能包括： 编程语言：Java、Python、Scala等。 大数据生态系统：Hadoop生态系统、Spark、Flink等。 数据处理和分析：SQL、Hive、Pig、R等。 数据可视化和报告：Tableau、Power BI等。 （3）差距 针对目前自己的差距，我认为是不够深入地理解大数据生态系统及相关技术的原理和实践经验，需要增加实战经验和深入学习，并获取一定的工作经验，提高自己的实操能力。此外，需要对算法和数据挖掘有更深入地了解，以提升数据分析能力和提供更具有价值的洞察。 2.《大数据实践》这门课所研究的内容与目前比较流行的大数据分析有什么关系？谈谈你的理解。 《大数据实践》这门课的研究内容与目前比较流行的大数据分析紧密相关。这门课主要涉及到Hadoop生态系统的基础知识、Hive和Pig的使用、数据仓库的建设、数据可视化等方面，而这些方面都是大数据分析中不可或缺的组成部分。 首先，Hadoop生态系统是现代大数据分析的关键基础设施之一。Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce分布式计算框架和YARN资源管理器可以帮助大数据分析师处理大规模数据，并提供一套可扩展的存储和分析工具。在大数据分析的每一个阶段中，Hadoop生态系统都扮演着至关重要的角色。因此，在大数据分析中，Hadoop的使用及其周边技术非常重要。 其次，数据仓库的建设是支撑现代企业决策制定的重要基础。在数据仓库中，数据被清洗、重构和载入，以便于快速、简单地提取和分析。在《大数据实践》这门课中，我们学习了数据仓库的构建方法和技术，这将帮助我们更好地设计、构建和维护数据仓库。 此外，数据可视化是大数据分析的关键部分之一。可视化可以帮助分析师把复杂的分析结果转化为简单、直观和易于理解的形式。在《大数据实践》这门课中，我们学习了Tableau和D3.js等常用的数据可视化工具，这将帮助我们在数据分析领域更好地进行数据展示与汇报。 因此，我认为，《大数据实践》这门课程对于我们了解和掌握大数据分析技能是非常有益的。它为我们提供了丰富的技术知识和实践经验，可以更好地支持我们进行大数据分析。 3.大数据时代，人类的工作与生活都与大数据息息相关，各类行业的发展也和大数据中的海量信息密切相关，数据及其分析将成为决策的主要依据。马云说：未来30年数据将取代石油，成最强大能源，查阅相关材料，谈谈你对这个问题的理解。 我认为马云所说的数据将成为未来最强大的能源，与大数据正在逐渐改变我们的生活和工作方式密切相关。 首先，数据正成为各行各业的发展和创新的主要驱动力。随着物联网技术的发展和终端设备的普及，大量数据被产生和收集。利用这些数据，各行业可以更好地理解客户需求和市场趋势，并基于数据做出精准决策，从而提高业务效率和运营效益。 其次，数据分析已经成为企业和组织不可或缺的一部分。通过大数据分析，企业可以及时掌握市场变化、竞争对手动向、产品开发趋势等信息，为企业的决策提供有力支持。此外，在传统产业升级和新兴产业的迅猛崛起中，数据分析技术更是成为了推动产业升级和创新的核心技术之一。 最后，随着隐私保护技术和法律法规的不断进步，数据已经成为企业和个人可以获得的最重要的资产之一。企业需要选择合规的数据采集、处理和存储方式，以确保数据的安全、保密和合规。 因此，我认为数据在未来的社会经济中将扮演着日益重要的角色，并有望成为未来最强大的能源之一。随着大数据技术的持续发展和逐步成熟，数据及其分析将会更加普及和贴近人们的生活，给我们带来更多便利和机遇。 |
| 成为无人机乐园的非洲，会是创业者的下一站吗？-36氪 https://finance.sina.com.cn/tech/2020-11-02/doc-iiznezxr5311067.shtml https://tech.sina.com.cn/it/2019-08-14/doc-ihytcitm0704385.shtml |
| 首先，经过学习《大数据实践》这门课程可以让我们了解大数据领域的基础知识和常用的工具，例如Hadoop, Hive, Pig等，同时也能够让我们学习和掌握数据仓库的建设方法、数据可视化和机器学习等技术。 其次，这门课程注重实践，有丰富的代码实例以及实施案例，可以帮助我们更快地进入实际操作的状态。此外，课程还提供了许多课外扩展资料，帮助我们进一步深入学习和实践。 最后，对于学习者来说，建议从基础部分开始学习，先理解Hadoop, Hive, Pig等技术的原理和使用，然后再学习如何将这些技术应用于实际业务场景，构建数据仓库，进行数据可视化和机器学习等。 总的来说，通过学习《大数据实践》这门课程，可以帮助我们掌握相关的大数据技术，提高数据分析和决策制定的能力，也可以让我们更好地适应大数据时代的发展趋势。 |
