❶ 中國大數據產業發展迅速專家有何建議

中國大數據產業發展迅速。6月26日，專家在南京研討中國大數據產業發展現狀與趨勢，建議趕潮「數據富礦」。

李冠宇表示，中國擁有龐大的製造業群體和完整的製造體系，產生數量可觀的工業大數據。工業大數據對推動工業APP發展具有重要意義。工業APP在工業互聯網平台上運行，產生了大數據，對大數據進行機器學習和深度學習，數據經過提煉、抽取、處理、歸納後形成了數字化的工業知識，數字化的工業知識最終進一步完善工業APP，增強工業APP對製造業提質增效的作用。

❷ 大數據時代如何有效開展教育評價

大數據時代來了，意味著學生們更多過程性的學習信息可以被記錄下來，老師們更多教學中的信息也可以被記錄下來。

我們有了新的機會重新審視這些數據的價值。

我們有機會把這些數據應用於因材施教，應用於讓每一個老師更了解每一個學生，讓每一個學生更了解自己之中。

過程性的數據收集，數據分析必然會撼動考試的統一標准。其實，在學術界的評價體系裡，考試的標准評價已經飽受詬病。對於知識，它是一種不錯的公平測評方法，但是對於能力，對於智能，甚至對於社會適應性都存在嚴重的漏洞。

教育系統產生了大量有關我們學生和學校的信息。這包括諸如學生的出勤率和成績，他們的表現和社會經濟背景，以及學校的人口構成和教學時間等數據。這些和其他類型的信息對教育系統的管理非常重要，但它也可以對分析系統的功能和支持其改進非常有幫助。

獲取數據可以幫助學生定義他們的學習目標和策略。它可以為家庭提供信息，幫助做出決定並支持子女的教育路徑和提高，教師和學校能夠更好地適應教學方法，以適應學生的具體情況和需求。它可以幫助研究人員確定什麼效果最好，以及數據進一步改進的新方法，並為決策者提供證據來設計更好地支持其學區和學校的政策。


❸ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

❹ 如何評價大數據產品,從幾個維度去了解

我們都在說大數據，我們都說大數據要從工具向思維進行轉變，那麼大數據思維到底是什麼樣的思維，下面我們就來說說大數據思維的三個重要的維度。
第一、描述思維

也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准，在大數據思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行數據分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集，了解客戶的消費情況以及分布的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場，大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。

第二、相關性思維

就是對於數據之間相關性的研究，對於消費者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的，大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型，可以用來預測消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維，例如在現代物流行業，可以根據消費者的購買行為或者購買習慣，路線以及評價等預測下次的購買行為，現將一些貨物進行分倉的存儲，在消費者網路下訂單之後，可以第一時間就配送到位，大大提升了用戶的體驗度。以及電商的一個重要的商品推薦功能，也是和大數據的相關性思維密不可分，我們在瀏覽頁面或者是購物完成之後經常會受到類似的推薦功能，雖然說並不是百分之百都會購買，但是推薦還是有效果的。

第三、攻略思維

在大數據繼續預測以及分析之後，企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大數據營銷的主要目的，從描述到預測，最後到攻略，這也是大數據思維的一個完整的過程。

❺ 大數據天才與傳統專家應該如何相處

我覺得大數據天才與傳統專家應該和平相處共同尋找發展的道路。只有合作才能有新發展。

❻ 如何評價「數據科學與大數據技術」這一專業

大數據技術是未來科技的制高點，各行各業的高端智囊團都需要。
數據科學與大數據技術專業為國家新增專業，首批僅北京大學、中南大學和對外經濟貿易大學三所學校申報成功。然後中科院大學開設了首個「大數據技術與應用」專業方向。另外，北京航空航天大學、浙江大學、復旦大學、上海交通大學、西安交通大學、南京大學、武漢大學、華南理工大學在內的首批8所高校，正式落戶阿里雲大學合作計劃AUCP。一大批理工院校紛紛設立雲計算大數據方向的專業，可謂與時俱進。
招聘網站報告稱，數據科學家平均年薪為11.9萬美元，而程序員平均年薪為6.5萬美元，差距由此可見。你擅長數學，會用Python編程，而且還對某個行業了如指掌？如果你擁有這樣的技能集，那你就有可能當上數據科學家。如果你當上了數據科學家，那你的日子就可以過得風風光光了——LinkedIn的最新投票結果顯示，「統計分析和數據挖掘」 是2014年以來最大的求職法寶。
大數據專業就業主要行業：
(1)零售、保險、電子商務;
(2)政府數據中心;
(3)醫葯和銀行;
(4)研究性大學;
(5)金融機構;
(6)互聯網企業。

❼ 如何評價大數據的未來

在未來幾十年裡，大數據科學家將非常走俏。然而，在大數據初創公司領域，真正的贏家將是那些讓大數據易於理解、部署和使用的企業，這將使企業不再需要大數據科學家。大型企業始終會有大數據科學家，但更廣泛的中小企業則沒有錢來聘請昂貴的大數據科學家或專家。因此，那些能夠幫助中小企業解決大數據問題的大數據初創公司，將會有著巨大的競爭優勢。
這些大數據初創公司開發的演算法將會更加「聰明」，智能手機將變得更好，在未來，每個人的口袋裡都會有一個超級計算機，可以在實時執行復雜的計算任務，並將其可視化在手中的小屏幕中。並且，通過物聯網和數萬億的感測器，這些設備需要處理的數據量將會成倍增長。
大數據只會變得更大，BB級數據將會成為企業會議中的常用語。幸運的是，數據存儲也將越來越廣泛以及便宜，以解決龐大的數據量。BB級數據將會非常普遍，最終，大數據術語將會再次消失，大數據將再次「淪為」數據。
然而，在我們到達這個階段之前，企業和政府處理的不斷增加的數據將會帶來隱私關注。那些堅持道德准則的企業將會存活下來，其他輕視隱私問題的企業將會消失。關於大數據對消費者隱私的影響的辯論將會越演越烈，我們必須確保我們最終不會像電影《少數派報告》中那樣。
對於大數據的未來，我們仍然無從知曉，隨著大數據時代開始蔓延，很顯然，擺在我們前面的變化將會改變企業和設備。大數據並不會消失，企業將需要適應這個新的範式。企業可能可以推遲其大數據戰略，但我們看到已經有企業部署了大數據戰略，來超越其競爭對手。因此，如果你想在即將到來的大數據時代提供產品和服務的話，現在你就應該開始制定自己的大數據戰略，已經沒有時間可以浪費。

❽ 如何評價大數據的未來

大數據前景主要的三大就業方向：

大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。未來十年大數據行業都是熱門的，也還會有更多的行業和崗位順應大數據的發展而產生。

各行業的生態產業鏈都將聯系在一起，大數據的發展前景是非常大的，所以大數據培訓就業在目前看來是非常靠譜的，海牛大數據致力打造高端大數據人才，想學大數據的朋友要抓住這個機會，給自己的夢想一個起飛的平台。

❾ 作為大數據專家是什麼體驗

名優秀的大數據工程師，或許每天要面對著很多數據信息，有時候無聊，沒意思。

❿ 未來大數據天才與專家的相處模式

天才與專家的相處模式應該是共生的。