大数据专业介绍培训课件

知识图谱的应用场景非常广泛，比如搜 索、问答、推荐系统、反欺诈、不一致 性验证、异常分析、客户管理等。2018 年，基于知识图谱的大数据应用将衍生 出更多热门应用场景。
06
隐私的保护与大数据的 安全备受关注
大数据应用在带来便利的同时，也暴露 了一系列问题，人们开始担心个人信息 的安全，骚扰电话、账户盗用、地址泄 露……如何保护隐私大数据也将提上日 程。
安全领域
政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御 网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活
大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生 活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
市场需求
市场现状和需求分析
产业背景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016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
北邮在线大数据毕业之后主要从事的工作举例如下： 1.大数据开发工程师 基础大数据服务平台，大中型的明，数据分析人才的供给也指没数最办低法，仅修为改0.0。5，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。
就业方向
前言
2015年使大数据政策顶层设计年，2016年是大数据政策细化落地年，国家发改委、 环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出大数据发展意见和方案。
也没办法修改。
大数据概述
现在越来越多的人 喜欢网上购物，人们通 过各种APP在网上选择 商品，那么APP每天都 会面对几万几十万，甚 至更多的信息，每个人 的信息都要存储，简而 言之，大数据就是这些 存储的信息。
机器学习成为智能分析 核心技术
近年来，机器学习已经开始渗透到生活 各个领域：客服机器人、垃圾邮件过滤、 人脸识别、语音识别、个性化推荐…… 随着大数据分析能力的不断提高，2018 年机器学习将继续在智能分析方面发挥 重要作用。
02 多种科技和学科交叉融合
大数据技术的发展不仅能够将网络计算中 心、移动网络技术和物联网、云计算等新 型尖端网络技术充分地融合成一体，促进 不同科学技术的交叉融合，同时还能够促 进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学 科和边缘学科在新时代的新功能与效用。
也没办法修改。
比较学术的说法是“大 数据”是指以多元形式，自 许多来源搜集而来的庞大数 据组，往往具有实时性。在 企业对企业销售的情况下， 这些数据可能得自社交网络、 电子商务网站、顾客来访纪 录，还有许多其他来源。这 些数据，并非公司顾客关系 管理数据库的常态数据组。
如何理解大数据时代
大数据时代的是信息的集中存储，集中分析，集中处理的一个时代，我们每一 个人都是一个构成部分，一个人的电话，住址，性别，兴趣，需求等，和几千人的 汇集在一起就是大的数据，如何存储，分析和处理，关系到一个企业的生死存亡。
物流行业
利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
城市管理
可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
生物医学
大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解 读DNA,了解更多的生命奥秘。
体育娱乐
大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。
04
物联网、云技术、大数据和 网络安全深度融合
数据管理技术，如数据质量控制、数据准 备、数据分析以及数据整合等方面的融合 程度将在2018年达到新的高度。当我们对 智能设备的依赖程度增加时，互通性以及 机器学习将会成为保护资产免遭网络安全 危害的重要手段。
05
基于知识图谱的大数据应用 将成为热门应用场景
03 政府大数据将迅速发展
近日，国家相关部门就实施国家大数据战略进 行第二次集体学习，指出将推动实施国家大数 据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资 源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设 数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民 生活改善。因此，2018年政府将步入大数据建 设快速发展的新阶段。
大数据的本质
大数据并不神秘，本质就是由于计算机软件硬件的发展，各种数据大量而且迅速 的汇总起来的信息。服务者希望通过技术手段对这些信息加以分析利用，所起的一个 顺应时代的名字而已。
行业发展
发展趋势
随着大数据技术的快速发展， 企业和政府部门开始已经开始运用大数据来进行业务的分析、预测和 决策。
01
发展领域
大 数 据 主 要 应 用 行 业
制造业
利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改 进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融行业
大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作 用。
汽车行业
利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
也没办法修改。
大数据的价值体现在以下几个方面： 1) 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型。 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据 的价
值。 总结：对于消费者来说仅仅是大数据里的一员，对于企业来说，如何使用大数 据 才是关键。
互联网行业
借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业
利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
电信行业
利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施
发展领域
大 数 据 主 要 应 用 行 业
能源行业
随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析 用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。