北京专业靠谱的大数据分析师培训班名单榜首汇总

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　　大数据的应用

　　大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。

　　大数据的意义和前景

　　总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。

　　大数据发展战略

　　传统的数据方法，不管是传统的 OLAP技术还是数据挖掘技术，都难以应付大数据的挑战。首先是执行效率低。传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理 TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。

　　在人类全部数字化数据中，仅有非常小的一部分(约占总数据量的1%)数值型数据得到了深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类)，大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析(如排序)，占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析。