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我们无须再紧盯事物之间的因果关系

发布时间:2018-12-09    作者:admin    点击量:

  

  随着国家对大数据政策的倾向们越来越多的人听说过这个名词,但是对它都是可能也是一知半解,今天时代兴华小编精心为大家整理了大数据相关的所有知识,以及国内外大学数据科学学习的一些资料,希望对大家有所帮助。

  麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

  因为大数据能带给我们的三个关键的观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。

  (1)全体数据——在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制。

  (2)大数据具有混杂性——研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

  (3)相关关系——我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。

  据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。转行学习大数据,成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。

  据职业社交平台LinkedIn发布的《2017年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。

  根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

  学好大数据,精通任何方向之一者,均会 “ 前(钱)”途无量。刚入行就年薪40W的大数据行业人才,在二三线城市一年付首付买房轻而易举,一线年也可以实现目标。(薪资会伴随着经验逐年递增)

  马云说“我们已从IT时代进入了DT时代,未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统,并进行数据集成,数据将会让机器更“聪明”。DT时代,数据将成为主要的能源,离开了数据,任何组织的创新都基本上是空壳。”

  由于大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。有的时候成功就是这样,方向和平台选择对了,只要付出足够的汗水,选择大于努力。

  最新美国数据科学(Data Science)选校名单,附热门学校的基本申请要求:


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