適宜大數據
Ⅰ 什麼樣的筆記本電腦配置適合大數據
推薦如下：聯想IdeaPad 710S-13ISK（i7 7500U/8GB/256GB）
所屬聯想 IdeaPad 710S系列
屏幕尺寸：13.3英寸 1920x1080
筆記本重量：1.1Kg
CPU型號：Intel 酷睿i7 7500U
CPU主頻：2.7GHz
內存容量：8GB（8GB×1） DDR3
硬碟容量：256GB SSD固態硬碟
顯卡晶元：Intel GMA HD 620
Ⅱ 大數據適合什麼樣的人（看描述）
你只說了數學！適合算計的人！這個解釋起來麻煩！就說到這兒
Ⅲ 大數據是什麼意思哪些軟體適合大數據分析
大數據是指是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
Excel，SPSS、Style Intelligence、Cognos, BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、國內的有國雲數據（大數據魔鏡），FineBI，永洪科技 Yonghong Z-Suite等等。
Ⅳ 如何知道自己適不適合大數據
數學是一門很龐大的學科，科學研究方面往往對高等數學有很高要求，工程方面對線性代數等有較高要求，it方面對離散數學、統計學、數據結構等有較高要求。數據科學與大數據技術與it方面的要求比較接近。男生女生的思維模式不同，男生善於理性思維，女生善於感性思維，男生從事數理方面的專業應該更適合，但也不是絕對的，如果你對數學和it技術有愛好和悟性，也可以選擇這方面的職業。
Ⅳ 企業如何選擇適合自己的大數據平台
這個的話我就不太清楚了，因為我們公司選擇的數據平台都是經經過其他的人員然後選擇的，再加上我也不是那一方面的人才，所以說我也不太了解。
Ⅵ 什麼是大數據，大數據適合什麼人群學習
建議，對數學有天賦的話，可以學習
但是沒有天賦也可以培養出來，喜歡就去學，這個沒有什麼固定的要求
Ⅶ python為什麼適合大數據
因為方便啊。
在大數據面前，用什麼語言開發，執行起來都需要很長時間，都是慢。
那麼，執行速度方面已經沒有意義了，寫起來舒服的好處就凸顯出來了。
試想一下，對於一個大數據任務，你用C寫的程序要跑兩個小時，別人用python寫的要跑四個小時，沒人會盯首屏幕兩個小時，所以一般都會晚上下班時開始跑，第二天早上來看結果。那麼，對於一個晚上的時間來說，兩個小時和四個小時，是沒有差別的，第二天早上你都一樣可以看到結果。
在這種情況下，python的方便靈活就比C的艱深晦澀有吸引力了。
Ⅷ Python 適合大數據量的處理嗎
python可以處理大數據，python處理大數據不一定是最優的選擇。適合大數據處理。而不是大數據量處理。 如果大數據量處理，需要採用並用結構，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式處理框架。
python的優勢不在於運行效率，而在於開發效率和高可維護性。針對特定的問題挑選合適的工具，本身也是一項技術能力。
Python處理數據的優勢（不是處理大數據）：
1. 異常快捷的開發速度，代碼量巨少
2. 豐富的數據處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便
3. 內部類型使用成本巨低，不需要額外怎麼操作（java，c++用個map都很費勁）
4. 公司中，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的
5. 巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（hadoop， mpi）雖然小眾，但是python還是有處理大數據的框架的，或者一些框架也支持python。
(8)適宜大數據擴展閱讀：
Python處理數據缺點：
Python處理大數據的劣勢：
1、python線程有gil，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核伺服器。在一種常見的場景下是要命的：並發單元之間有巨大的數據共享或者共用（例如大dict）。
多進程會導致內存吃緊，多線程則解決不了數據共享的問題，單獨的寫一個進程之間負責維護讀寫這個數據不僅效率不高而且麻煩
2、python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執行的東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經典的包，例如numpy。
3. 絕大部分的大公司，用java處理大數據不管是環境也好，積累也好，都會好很多。
參考資料來源：網路-Python
Ⅸ 什麼樣的人適合做大數據
有膽識，有毅力，能做出正確判斷的人！我的回答滿意嗎？
Ⅹ 想問一下女生適合學大數據嗎
如今的大數據領域，可謂已經深入到我們的生活的方方面面，對於現代社會的男女比例來說，我覺得女生學習大數據，可以說是我們女生的一個機會，我們可以利用這樣的技術來讓自己成為眾多男人群體中獨特且亮眼的那顆明珠。
對於「大數據技術適不適合女生」這個問題，我想要告訴你的是，大數據的學習不會像網路的後台開發或系統編程那樣又累又枯燥，在進行大數據分析的學習過程中我們是在不斷通過數據的清洗、篩選、重裝、分析、可視化，最後得到科學的結果，我們是在享受社會發展中大數據技術的運用帶來的進步改變，以及通過大數據來給社會注入更加美好的決策和發展。我們女生完全可以在這樣的發展中找到自己的人生定位，面對企業的技術需要，也可以說企業剛需而我們也剛好具備這樣的能力，一切的出發點只在於你想不想學或者說你學不學得會而已。
那麼，學習大數據需要具備哪些方面的基礎知識？
其一是數學基礎，大數據分析是大數據目前進行數據價值化的重要方式和途徑，而大數據分析的基礎就是數學知識；
其二是統計學基礎，統計學在「小數據」時代，或者說結構化數據時代，積累了大量的分析經驗和方法論，這些知識對於數據分析來說是非常重要的；
其三是計算機基礎，包括操作系統（Linux系列）、編程語言（Java、Python、Scala、R等）、資料庫等知識。
最後，我們再來了解一下大數據技術主要用來干什麼?
對於大技術來說主要經營的是對於數據的存儲和處理，在具體的大數據技術中最多的運用是數據分析，這樣的數據分析可以在不同的程度上對於數據進行判斷和數據處理分析，在企業方面可以根據這樣的數據分析出將來企業的發展方向。
不僅如此在我們的生活中大數據技術的運用也是相當的廣泛，在我們生活中的司法領域中，可以利用大數據技術對警方關注的嫌疑人進行位置是的實時鎖定，根據警方對其行蹤的掌握進行逮捕，這樣的運用也是利於警方的抓捕，也讓我們的生活更加的安定。