大數據概述

1.試述大數據對思惟方式的重要影響。

隨着天然科學的不斷突破和新技術的普遍應用，人類的生活方式和思惟方式都遭受到了巨大的衝擊。大數據技術的普及，對人類生活中的各個領域都產生着極大的影響。思惟方式是必定時代人們的理性認識方式，是按必定結構、方法和程序把思惟諸要素結合起來的相對穩定的思惟運行樣式。人類歷史中任何一次科技或者文化的革命都會引領一次全方位的思惟方式革新。經過對思惟方式演變方法的分析，結合馬克思主義哲學觀中的辯證思惟方式，去梳理大數據技術對思惟方式產生的影響，大數據下的思惟方式是對現有辯證思惟方式的一種豐富和完善。關於大數據對思惟方式影響的... 展開 隨着天然科學的不斷突破和新技術的普遍應用，人類的生活方式和思惟方式都遭受到了巨大的衝擊。大數據技術的普及，對人類生活中的各個領域都產生着極大的影響。思惟方式是必定時代人們的理性認識方式，是按必定結構、方法和程序把思惟諸要素結合起來的相對穩定的思惟運行樣式。人類歷史中任何一次科技或者文化的革命都會引領一次全方位的思惟方式革新。經過對思惟方式演變方法的分析，結合馬克思主義哲學觀中的辯證思惟方式，去梳理大數據技術對思惟方式產生的影響，大數據下的思惟方式是對現有辯證思惟方式的一種豐富和完善。關於大數據對思惟方式影響的研究，可使咱們可以更加透徹地觀察這個時代，同時這種哲學研究還能夠對大數據技術的發展起到相輔相成的做用，大數據的發展帶來思惟方式的變革，思惟方式的變革也可以對大數據的發展起到促進和指導的做用。 　　第一章緒論部分主要陳述了本文的研究背景、研究目的及意義、國內外研究現狀和文章創新點。第二章主要界定了大數據的概念、特色，以及思惟方式的概念、構成、特徵及其歷史演變。第三章結合思惟方式構成的主要方面來分析大數據對其產生的具體影響，詳細闡述了大數據對思惟主體能動性、實踐性、社會性三個方面的影響;大數據對思惟客體的影響;大數據對因果思惟、系統思惟、概括和演繹思惟、分析和綜合思惟、抽象和具體思惟的影響。第四章釐清了思惟方式產生這些變化的主要緣由，包括歷史性緣由、社會性緣由、實踐性緣由三個方面。在這其中能夠發現，大數據技術所影響的新的思惟方式不只有積極的一面，還會有消極的一面，在大數據時代要想創建正確的思惟方式就必須應對這些消極方面可能產生的問題。所以，最後一章探討面對大數據技術的衝擊，思惟方式產生變化的一些對策，明確大數據帶來的思惟方式變化不是對現有思惟方式的顛覆和摧毀，而是對現有辯證思惟方式一種豐富和完善。這樣在大數據時代新的思惟方式才能幫助人類更好的認識、理解客觀世界。

2.詳細闡述大數據、雲計算、物聯網之間的區別與聯繫。

物聯網產生大數據，大數據助力物聯網。目前，物聯網正在支撐起社會活動和人們生活方式的變革，被稱爲繼計算機、互聯網以後衝擊現代社會的第三次信息化發展浪潮。物聯網在將物品和互聯網鏈接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的過程當中，產生的大量數據也在影響着電力、醫療、交通、安防、物流、環保等領域商業模式的從新造成。物聯網握手大數據，正在逐步顯示出巨大的商業價值。

大數據是高速跑車，雲計算是高速公路。在大數據時代，用戶的體驗與訴求已經遠遠超過了科研的發展，可是用戶的這些需求卻依然被不斷地實現。在雲計算、大數據的時代，那些科幻片中的統計分析能力已初具雛形，而這其中最大的功臣並不是工程師和科學家，而是互聯網用戶，他們的貢獻已遠遠超出科技十年的積澱。

3.簡述你對大數據應用與發展的見解，以及你在此次大數據浪潮中想扮演什麼角色。

對於程序員來講，技術一直在發展，與時俱進是必須的。大數據人才缺口巨大，轉型的機會出現了，若是能抓住這可貴的機會，轉型爲大數據工程師，讓你更進一步（競爭力、金錢等方面），何樂而不爲呢？

大數據從事的是開源工做，更傾向於「研發」，可以從新激起程序員研發程序的熱情，職業生涯有了新的追求，這意味着大數據會成爲值得程序員長期奮鬥不斷突破的工做;其次，因爲大數據屬新興領域，專業人才比較缺少，高端人才更是企業爭搶的對象。薪資上升容易，職業發展潛力巨大。

大數據工程師須要具有哪些能力？

（1）數學及統計學相關的背景；

（2）計算機編碼能力；

（3）對特定應用領域或行業的知識。

大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，由於大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。因此，在某個或多個垂直行業的經歷能爲應聘者積累對行業的認知，對於以後成爲大數據工程師有很大幫助，所以這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。

大數據相關的技能不少，按照數據自己，能夠分爲數據獲取、數據處理、數據分析、數據存儲、數據挖掘，共5類。

數據獲取：日誌收集 Scribe、Flume和爬蟲等；

數據處理：流式計算的storm, spark streaming、Hadoop、消息隊列相關的如Kafka等；

數據分析：HIVE、SPARK、基本算法、數據結構等；

數據存儲：HDFS等；

數據挖掘：機器學習相關算法，聚類、時間序列、推薦系統、迴歸分析、文本挖掘、貝葉斯分類、神經網絡等。

最後，大講臺老師對轉型大數據的工程師提3點建議。

（1）重視基礎；

（2）發揮專長；

（3）要喜歡or要堅持。

對大數據工程師產生興趣的朋友，大講臺老師送你兩句話：人生能有幾次搏，此時不搏什麼時候搏。無論成功與失敗，親身體驗感悟多。