产品动态 大数据管理与大数据技术有什么不同,大数据管理平台开发

大数据管理与大数据技术有什么不同,大数据管理平台开发

大数据应用的目标是普适智能要学好大数据,首先要明确大数据应用的目标,通过大数据应用,面向过去,发现数据规律,归纳已知;面向未来,挖掘数据趋势,预测未知。从而提高人们对事物的理解和决策处置能力,最终实现社会的普适智能。

数据科学(Data Science)可以理解为一个跨多学科领域的,从数据中获取知识的科学方法,技术和系统集合,其目标是从数据中提取出有价值的信息,它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学,统计,模式识别,机器学习,人工智能,深度学习,数据可视化,数据挖掘,数据仓库,以及高性能计算等。

数据科学过程:包括原始数据采集,数据预处理和清洗,数据探索式分析,数据计算建模,数据可视化和报表,数据产品和决策支持等。

简言之,一个偏理论,一个偏应用。
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一、大数据管理与大数据技术有什么不同

1、关注点不同:大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控,数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用;

但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究,关注点还是在整个大数据行业的趋势方面,以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。

2、具体内容不同:举一个简单的例子吧,比方说大数据机器学习,大数据应用专业,会关注不同的应用场景下使用什么样的算法,参数如何设置。

而大数据科学与技术专业呢,则是会关注这个底层的算法具体实现,比方说决策树如何实现这些的,另外,如何进行数据清洗,数据存储,这一块怎么去开发,开发的具体逻辑,这一块都是大数据科学与技术专业需要去实施的。

3、目标不同:大数据应用的目标是普适智能要学好大数据,首先要明确大数据应用的目标,大数据就好比万金油,像百度几年前提的框计算,这个框什么都能往里装。

大数据这个框太大,其终极目标是利用一系列信息技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化,最终走向普适的人机智能融合,这不仅是传统信息化管理的扩展延伸,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

数据科学可以理解为一个跨多学科领域的,从数据中获取知识的科学方法,技术和系统集合,其目标是从数据中提取出有价值的信息;

它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学,统计,模式识别,机器学习,人工智能,深度学习,数据可视化,以及高性能计算等。

扩展资料:

大数据管理与应用旨在培养掌握管理学基本理论,熟悉现代信息管理技术与方法,善于利用商务数据去定量化分析,并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。

大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景,主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。

专业坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念,采取因材施教的模式,采用全新的课程教学体系,培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。

二、大数据管理平台开发

在大数据领域大概有四个大的工作方向,除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外,还有大数据平台架构与研发,除了以上四个大的工作方向之外,还有一个工作方向是大数据技术推广和培训,这部分工作目前也有不少人在从事。

大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向,一方面是大数据开发的场景众多,另一方面是难度并不高,能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发,与场景有密切的关系。

大数据平台架构具备四大核心能力:包括Hadoop系统、流计算(Stream Computing)、数据仓库(Data Warehouse)和信息整合与治理(Information Integration and Governance)。

首先我们要有数据源,然后对数据进行收集和存储,在这基础上,再进行分析和应用,形成我们的产品和服务,而产品和服务也会产生新的数据, 这些数据会循环进入我们的流程中。

当这整个循环体系成为一个智能化的体系,他通过机器可以实现自动化,那也许就会成为一种新的模式,不管是商业的,还是其他。

然后具体到实际的应用中,大数据能够实现的应用,可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。

我们的DDP大数据基础平台,以大数据技术为基础为企业客户搭建统一的大数据共享和分析平台。实现对各类业务进行前瞻性预测及分析,为各层次用户提供统一的决策分析支持,提升数据共享与流转能力。DDP着力为客户构建统一的数据存储和数据处理资源,围绕企业业务开展大数据应用建设,最终形成面向服务化的数据资产。

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