빅 데이터의 세 가지 주요 고용 방향: 빅 데이터 시스템 R&D 인재, 빅 데이터 애플리케이션 개발자, 빅 데이터 분석 인재. 이 세 가지 방향에서 그들의 기본 직책은 일반적으로 대형 데이터 시스템 R&D 엔지니어, 대형 데이터 애플리케이션 개발 엔지니어 및 데이터 분석가입니다.
빅 데이터 전문 소개
컴퓨터 과학 및 기술 (데이터 과학 및 빅 데이터 기술 방향) 은 주로 빅 데이터 과학 및 엔지니어링 분야의 복합 고급 기술 인재를 양성합니다. 졸업생은 정보 과학, 관리 과학, 데이터 과학의 기본 지식과 기술을 갖추고 있으며, 대형 데이터 과학 기술에 필요한 컴퓨터, 네트워크, 데이터 인코딩, 데이터 처리 등 관련 학과의 기본 이론과 지식을 습득하고, 대형 데이터 수집, 저장, 처리 분석, 전송 및 응용 등의 기술을 습득하며, 대형 데이터 엔지니어링 프로젝트의 시스템 통합 능력, 응용 소프트웨어 설계 개발 능력을 갖추고 있습니다. 졸업 후 다양한 업종의 빅 데이터 분석, 처리, 서비스, 개발 및 활용, 빅 데이터 시스템의 통합, 관리 및 유지 보수, 빅 데이터 연구, 컨설팅, 교육 및 교육에 종사할 수 있습니다.
빅 데이터란 일정 기간 동안 일반 소프트웨어 도구로 컨텐츠를 캡처, 관리 및 처리할 수 없는 데이터 모음입니다. 빅 데이터에는 매스, 속도, 다양성, 저가치 밀도 및 진정성의 다섯 가지 특징이 있습니다. 그것은 통계적 샘플링 방법이 없고, 단지 발생한 일을 관찰하고 추적할 뿐이다.
큰 데이터의 사용은 예측 분석, 사용자 행동 분석 또는 기타 고급 데이터 분석 방법을 사용하는 경향이 있습니다.
빅 데이터' 의 연구기관인 Gartner 는 이런 정의를 내렸다. 빅 데이터 (Big Data) 는 대규모, 높은 성장률 및 다양성을 수용하기 위해 더 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요한 정보 자산입니다. [1]
맥킨지 글로벌 연구원은 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구의 획득, 저장, 관리 및 분석 능력을 훨씬 뛰어넘는 데이터 세트로, 데이터 규모, 데이터 흐름 속도, 데이터 유형 다양성, 가치 밀도가 낮은 4 가지 특징을 가지고 있다고 정의했습니다. [2]
빅 데이터 기술의 전략적 중요성은 방대한 데이터 정보를 파악하는 것이 아니라 이러한 의미 있는 데이터를 전문화하는 것입니다. 즉, 큰 데이터를 하나의 산업에 비유한다면, 이 업계의 수익성의 관건은 데이터의' 처리 능력' 을 높이고' 처리' 를 통해 데이터의' 부가 가치' 를 실현하는 것이다. [3]
기술적으로 큰 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 관계는 동전의 앞면과 뒷면처럼 밀접한 관계가 있다. 큰 데이터는 단일 컴퓨터에서 처리할 수 없으며 분산 아키텍처를 사용해야 합니다. 대량 데이터의 분산 데이터 마이닝이 특징입니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 가상화 기술에 의존해야 합니다. [4]