数据与信息的区别(现在学习大数据还有出路吗)

随着社会的进步和信息通信技术的发展，大数据被广泛应用在各行业、各领域。大数据的广泛应用也意味着数据存储量越来越大，因而，近年来全球数据存储量呈爆发式增长。在大数据行业的快速增长过程中，中美两国以先进的技术优势占据行业重要地位。未来大数据行业在经历爆发式增长后，增速将逐渐放缓。

全球大数据行业正处在高速增长阶段，不论是数据存储规模还是整个行业的市场规模都在迅速成长，行业发展潜力巨大。

大数据储量爆发式增长

近两年来，大数据发展浪潮席卷全球。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。

近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

2019年全球大数据整体市场规模达500亿美元

从市场规模来看，根据Wikibon发布的大数据市场报告数据显示。2014年以来，全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模稳步提升。2019年全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模达500亿美元。

中美两国在大数据储量方面占据重要地位

根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。

大数据企业是资本追逐的热点

2019年，很多处于成长阶段的大数据初创企业拿到了不少的可观融资，其中包括：Databricks(4亿美元F轮)，Celonis(2.9亿美元C轮)，Peernova(7400万美元战略融资)，Orbital Insight(5000万美元D轮)等。

2025年大数据市场规模将达920亿美元

虽然全球经济预期下行，但不论是企业还是政府对大数据的需求依然旺盛。据Wikibon预计，2020至2025年，大数据增长率将出现较小幅度的放缓，维持在10%-15%之间，据此推测，2025年全球大数据硬件、软件和服务整体市场规模将达到920亿美元。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。

像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。

了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，机器学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。

为什么Python需求如此之高?

Python社区内部有个玩笑，说Python是所有功能的第二好语言。当然，最好的办法是主观的，但是Python非常灵活。这是最常见的- 数据的科学使用的语言(R是紧随其后)，并且它也经常在其他一些行业的使用。

其广泛普及的原因之一是它是处理数据时更易于学习和使用的语言之一。而且，幸运的是，对于雇主和数据科学家来说，不需要多年的学习时间即可掌握。

学习Python需要多长时间?

只要有适当的时间和奉献精神，您就可以在短短几个月内学习Python !

就像任何技能，你如何快速学习Python 是最终取决于你有多少时间和精力投入。虽然每个人都学会以自己的节奏。

大号等我们一起来看看一些是进入学习Python的，包括我们的事情原因，研究这种语言，为充分利用您的时间花费的技巧学习ING。

学习Python的三个原因如下：

1.自动执行任务

Python是一种通用的编程语言，这意味着每个人都有其中的某些东西。一旦你学习Python ，你就可以与大量数据集的工作很容易，如果那是你的事。如果需要，您将能够从Web上抓取数据并访问API。如果您定期使用电子表格软件，则可以使用它来增强Excel中的工作。您将能够自动执行各种任务。

独自学习自动化任务的能力非常强大，因为您的时间很宝贵!机器人从互联网发送您的电子邮件，并获取数据。

您更有可能开始为您所工作的人员和公司寻找创造性的解决方案。当您学习Python时，您实际上是在学习一种基于识别和预测模式的新语言-当您找到模式时，您将能够以对您的专业，行业和行业产生重大影响的方式交流这些发现。

2、你可以打动你的老板

学习Python也是在工作中留下深刻印象的好方法(或获得您一直渴望的升职)。

对于那些无法编写代码的人来说，编程能力有时似乎是一种超能力。编程使您能够利用自己的知识并增加输出。有了它，您可以在相同的时间内完成十倍的工作。

正如上面提到的，当你学习Python，你就能够迅速地收集数据，并“翻译”本身的数字现实世界的解决方案。

例如，在商业环境中，你可以通过做这样的事情增值网页抓取，发送国际的邮件自动，甚至分析供应链的生产找到错失机会的成本节约和/或质量控制。

如果您的老板提到了解数据科学可以帮助您朝着职业目标迈进，那么可以帮助您在线学习Python的自定进度课程可能是平衡职业和个人发展的理想方法。

3、创造就业机会

如果你寻找一个全新的职业生涯或许不会满足的感觉在你目前的工作位置，你来对地方了。

对Python程序员的需求从未如此高，尤其是在数据科学领域。数据科学是一个有益的领域，它的报酬非常高。典型的入门级数据分析师的薪水约为65,432美元， 数据专家的薪水每年可高达10万美元以上。

这些机会有时可以远程获得，因此您可以在中国公司的任何地方工作，而不必局限于中国。数据科学是一个相对较新的领域，随之而来的是现代雇佣实践。强调了解您的技术并能够取得成果的速度正在放缓，开始变得比对4年制学位和走廊上的办公室的需求更为重要。

我们已经看到许多校友在完成数据科学道路后找到了有意义的职业(无论是在办公室还是在远程)。实际上，我们的课程旨在帮助您精疲力尽地找到工作。您将拥有处理现实世界数据的经验，以及充满完成数据科学项目的投资组合。

对于许多人力资源办公室评估您的简历，这可能比学位要重要得多。

学习Python的技巧

如果你是在自己的学习的Python，肌酐已经时间管理习惯将是非常有益的-特别是如果你想学习Python宜早不宜迟。虽然5个小时似乎很适合您本来很忙的 每周计划，但对于那些从事全职工作或有完整的学习承诺的人来说，这是非常可实现的。

您可以通过以下几种方式找到业余时间：

1、提前30分钟设置闹钟

您每天可以拨出时间学习Python 的最佳时间是早晨。

从生物学上讲，您最好，最有生产力的时间是每天的前两个小时左右。您不想牺牲任何睡眠，但是您可能想早点睡觉，这样您就可以参加培训，全职的学习这个课程。

当然，这是一个承诺。但是，如果您在前一天晚上放下衣服，准备好喝杯咖啡，并且已经知道要处理Python的哪些方面，那么会容易一些。大数据分析为什么要学习Pythonaaa-cg.com.cn/data/2328.html告诉自己，只有花30分钟时间学习Python并养成习惯，您才能看电话或电子邮件!

他火候和保存在你的职业生涯的进步将是值得额外的努力。另外一项好处是，当您的一天取得良好的开端时，您会感到特别健康。

您甚至可能会让自己感到惊讶-许多人认为他们只是“不是早起的人”，他们每天晚上睡足后才发现，改变工作时间并养成一些健康的习惯就可以了。

这感觉很酷说， “ 我彻夜未眠编码。”

但是在很多时候，我们高估了我们的生产力- 当您感到疲倦时，您做不到的工作或保留的信息也不多。当您以崭新的眼光看待数字时，您可以更好地吸收所学内容!

2、利用安静的星期六早上

我们已经看到，每天练习是学习Python 的最佳方法。对于掌握数据科学原理的学生，最快的时间是周末。

尽可能保持一致很重要，但有时生活会受到阻碍。那就是周末。如果您每天的上午5点至下午6点完全被预订，则可以在周末加班，保持自己的正常行驶。

此外，这是在专门用于学习python的空间中找到不间断时间的好方法。将它与有意义的东西联系起来- Python学习时光值得期待!

要记住的一件事： 每天学习两个小时要比周末一天学习10个小时好得多。如果您在一周内还有其他承诺，那么与每天只看一次Python材料相比，即使每天早上1 0分钟也会有所不同。

3、python社区

加入Python开发人员社区将帮助您继续朝着学习Python的目标迈进。

如果您每天花几分钟时间进行连接，那么当您进入工作市场时，您将以新技能和新网络来完成课程!

5.竞争数据科学比赛

你可以提交Python脚本来查找给定数据集的最佳拟合模型。

6.阅读Python书籍

有许多针对Python的一般和特定应用程序编写的指南，并且只要您不介意滚动数字副本，就已经着重强调了一些无需支付一毛钱即可阅读的指南。

准备好以自己的速度学习Python了吗?

所有的数据科学家都有在整个过程中对他们有帮助的提示和技巧。有些人可能会夸耀他们仅在一个月内就学习了Python，而另一些人则需要花费几年的时间才能达到所需的精通水平。

对自己保持谦逊，并让自己有时间以最适合自己的速度学习Python。最好花一些额外的时间，而不要匆忙处理所有事情，而不要在基础上打下坚实的基础!

在Python基础知识上有很好的指导会帮助您自动化生活和工作，在当前工作中表现出色，甚至允许您输入新的知识。

https://www.toutiao.com/i6838847413554250247/

一、两者区别

应用数学：

所学数学内容较为精深，涵盖面广。继续深造有三个发展方向：纯数学、计算机和经济。

应用统计学：

主要针对数学领域中与统计计算有关的各门课程深入学习。

二、两者培养目标及就业方向

1、应用数学

①培养具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

②开设院校有清华大学，北京大学，南开大学，南京大学，中国科学技术大学，复旦大学，浙江大学等。

③就业方向：就业前景非常广泛。

可在科研部门、政府部门、金融系统、高校、部队、计算机软件公司、通讯公司等企事业单位从事理论研究、计算机软件系统的开发、设计和维护等工作。

例如：清华大学毕业生分配去向主要集中在华为、联想、西门子、方正、同方、中国银行、中国人寿保险、上海宝钢等大集团公司。

2、数学与应用数学（师范类）

①培养具备在高等和中等学校进行数学教学的教师、教学研究人员及其他教育工作者。

②就业方向：教育工作者

——此专业建议慎重考虑！

3、应用统计学

①应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门化应用型人才。

②开设院校有中国人民大学、安徽大学、上海财经大学、上海对外经贸大学、中央财经大学、中国传媒大学等。

③就业方向：就业前景非常好。

谢谢悟空问答的邀请。

接下来让我们来具体了解一下大学跟二本大学的区别吧。

第一、我们知道一本大学综合整体实力要比二本大学强一些。当然，最大的区别会体现在学校的师资力量上，一本本科学历无论是教学设备和教师的选择都非常的高，当然在教学质量以及素质上也会高很多。但是，就算是综合整体水平强，并不代表着各个专业都是强，当然，报考院校时不管是一本学校还是二本学校都要知道自己的专业在学校情况好不好，了解清楚后再报考本科院校。第二、一本大学的具体培养方案跟二本大学会有些不同。其实二本确实有些专业不错的，从专业一方面教育学生，提高学生的技术能力。但是，二本本科学历选择好比较热门的专业，就业前景也是非常广阔的。一本是重点学院所以在各个方面的力量实力当然也是比较雄厚，但是，我们知道从学校方面，学校资源方面都是不一样的，还是有很大差别的，但是听起来也比较好听，今后找工作就业前景比较好。不管是什么学历都要看自己的实力以及自己的综合能力，这样就业前景会更好的。第三、一本大学的学校平台通常比较不错，学生的视野会比较宽广。对学生的眼界和格局就会越大，能够更了解、更清楚、更明白了解事物。一本大学生的学习能力还是很强的，在校园风气高要求学习氛围下，不会去浪费时间的，而且在校园校风的作用下还会提高自己的学习能力。第四、一本大学的学生学习能力较强，就业率通常会比较高。一般而言，能够考出一本大学的学生，他们在高中阶段的学习基础也会比较好，他们的学习能力，思维能力通常会有比较大的优势，所以在就业的时候竞争力也会比较强。不过，我们知道二本本科学历也不会太差的，凭着自己的专业理论综合，努力学习就业前景也是非常不错的。虽然，我们知道一本院校会比二本院校的资源丰富，都是凭着自己的努力才能拥有更好的用人单位。总体而言，我们知道无论是一本大学还是二本大学的学生，他们毕业之后学历都是本科学历，没有本质上的区别。当然，在绝大部分的情况下，还是一本本科学历好，不仅就业前景好，以后的发展空间也会比较大。当然对于绝大部分的二本学生而言，要是在就业面临比较大的压力的情况下，选择继续深造也是不错的。

记得大学毕业的第一份工作，我们公司的业务就是做BI产品研发。哪时候互联网没有今天这样火热，也没有大数据、移动互联网的概念。记得有一次和同事去华师后门买书，同事买了一本javascript,我买了一个ajax。那时候，我们产品的客户端是用Delphi开发的，其实买书就是为了补充一点新知识，工作中基本用不到。在公司的第三年，公司要转做web的BI展示界面，我帮公司用svg做了两个展示组件，心里还是美滋滋的。

随着时间的推移、电商的发展，大数据、云计算似乎成了每个互联网公司对外宣传的标准说法。如果不讲点这些概念，似乎给人感觉缺少些逼格。记得10年在公司的一次培训上，有个同事问，云计算是不是你搞出来的，就因为我姓云。听到这个问题，我哭笑皆非。

大数据这个概念喊了这么多年了，很多人还是不清楚大数据指的是什么？为了回答好这个问题，我还去专门搜索了大数据的概念。老实说百科的解释，连我从事了这么多年互联网的人，也没看懂。

“大数据（big data），IT行业术语，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。”

什么是大数据？

大数据说的直白点，就是运用一套技术手段，把数据变成信息和知识的过程。数据对我们来说是没有价值的东西，我们要把数据加工成信息或者知识，才能被人类理解。举个例子：公司一天的考勤数据是意义不大的东西，但是我们通过一月考勤数据的分析和比较，我们发现张三这个员工老是迟到。那么，张三老是迟到这个信息就对公司的管理有帮助了，领导需要去了解下，是不是张三家有什么事？或者张三最近出现别的状况？

大数据的“大”又如何理解呢？所谓“大”，一层含义指数据的体量大，在数据库时代数据以GB为单位，但在互联网时代以TB为单位，数据的体量升了一个数量级。另一层含义指数据形式的多样化。在传统BI应用中，数据大多是存储在关系型数据库中，但在互联网时代，数据的形式变得多样化了，例如:文本、视频及数据库。明白了大数据的概念，我们下来看，大数据包含哪些内容。

大数据的内涵

大数据从技术的角度去看，包含两大分支：数据分析和数据挖掘。数据分析是对历史数据的分析，为管理提供辅助决策信息。数据挖掘是研究趋势和未来的问题，主要应用在预测方面。从业务的时效性要求去看，分为：实时在线分析系统和离线分析系统。例如:网站的实时用户区域分佈狀況就是实时分析應用；2019年全國各省GDP排名分析就是離綫分析應用。

从大数据项目的过程看，大数据包含：数据采集、数据收集、数据转化与存储、数据建模分析、上层应用展示等。大数据的难点，在于海量数据的分析，这又涉及到海量数据存储及分析架构等问题。

按照Hadoop的技术体系来讲，flume用来收集和转化存储在服务器各处的日志及数据，存储在以hdfs文件系统或者hive或者hbase等数据仓库中，再利用hadoop架构的规范，编写mapreduce作业，再把分析结果展示给用户。当然，这里面设计到数据分析的各种算法。

大数据相关的工作岗位

下面介绍下，大数据相关的核心岗位：

业务专家或者顾问：为大数据提供研发方向和确定研究主题，并为技术人员提供业务支持。

数据分析师：从事数据收集、整理、分析并依据数据做出评估和预测的专业人员。

数据挖掘工程师：从海量数据中发现规律，需要较好的算法和数学基础。

可视化工程师：提供美观、便于人们理解的分析的结果展示界面。

维护工程师：负责服务器环境的配置、搭建和运维。

每个公司采用的大数据技术线路不同，工作岗位会有所差距。感兴趣的朋友，可以自己去了解下，现有的几种大数据方案。

随着5G网络的建设，接入网络的iot设备会越来越多，互联网所积累的数据，还会成级数增加。在未来几年，大数据行业依然是朝阳行业，需要的大数据人才会越来越多，希望本文对有意愿加入大数据行业的朋友，有所启发和帮助，也希望大家能对大数据的概念，有更清晰的认识。谢谢！