❶ 中国大数据产业发展迅速专家有何建议

中国大数据产业发展迅速。6月26日，专家在南京研讨中国大数据产业发展现状与趋势，建议赶潮“数据富矿”。

李冠宇表示，中国拥有庞大的制造业群体和完整的制造体系，产生数量可观的工业大数据。工业大数据对推动工业APP发展具有重要意义。工业APP在工业互联网平台上运行，产生了大数据，对大数据进行机器学习和深度学习，数据经过提炼、抽取、处理、归纳后形成了数字化的工业知识，数字化的工业知识最终进一步完善工业APP，增强工业APP对制造业提质增效的作用。

❷ 大数据时代如何有效开展教育评价

大数据时代来了，意味着学生们更多过程性的学习信息可以被记录下来，老师们更多教学中的信息也可以被记录下来。

我们有了新的机会重新审视这些数据的价值。

我们有机会把这些数据应用于因材施教，应用于让每一个老师更了解每一个学生，让每一个学生更了解自己之中。

过程性的数据收集，数据分析必然会撼动考试的统一标准。其实，在学术界的评价体系里，考试的标准评价已经饱受诟病。对于知识，它是一种不错的公平测评方法，但是对于能力，对于智能，甚至对于社会适应性都存在严重的漏洞。

教育系统产生了大量有关我们学生和学校的信息。这包括诸如学生的出勤率和成绩，他们的表现和社会经济背景，以及学校的人口构成和教学时间等数据。这些和其他类型的信息对教育系统的管理非常重要，但它也可以对分析系统的功能和支持其改进非常有帮助。

获取数据可以帮助学生定义他们的学习目标和策略。它可以为家庭提供信息，帮助做出决定并支持子女的教育路径和提高，教师和学校能够更好地适应教学方法，以适应学生的具体情况和需求。它可以帮助研究人员确定什么效果最好，以及数据进一步改进的新方法，并为决策者提供证据来设计更好地支持其学区和学校的政策。


❸ 大数据分析是什么优缺点是什么大数据的优缺点

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。

❹ 如何评价大数据产品,从几个维度去了解

我们都在说大数据，我们都说大数据要从工具向思维进行转变，那么大数据思维到底是什么样的思维，下面我们就来说说大数据思维的三个重要的维度。
第一、描述思维

也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。

第二、相关性思维

就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维，例如在现代物流行业，可以根据消费者的购买行为或者购买习惯，路线以及评价等预测下次的购买行为，现将一些货物进行分仓的存储，在消费者网络下订单之后，可以第一时间就配送到位，大大提升了用户的体验度。以及电商的一个重要的商品推荐功能，也是和大数据的相关性思维密不可分，我们在浏览页面或者是购物完成之后经常会受到类似的推荐功能，虽然说并不是百分之百都会购买，但是推荐还是有效果的。

第三、攻略思维

在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

❺ 大数据天才与传统专家应该如何相处

我觉得大数据天才与传统专家应该和平相处共同寻找发展的道路。只有合作才能有新发展。

❻ 如何评价“数据科学与大数据技术”这一专业

大数据技术是未来科技的制高点，各行各业的高端智囊团都需要。
数据科学与大数据技术专业为国家新增专业，首批仅北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功。然后中科院大学开设了首个“大数据技术与应用”专业方向。另外，北京航空航天大学、浙江大学、复旦大学、上海交通大学、西安交通大学、南京大学、武汉大学、华南理工大学在内的首批8所高校，正式落户阿里云大学合作计划AUCP。一大批理工院校纷纷设立云计算大数据方向的专业，可谓与时俱进。
招聘网站报告称，数据科学家平均年薪为11.9万美元，而程序员平均年薪为6.5万美元，差距由此可见。你擅长数学，会用Python编程，而且还对某个行业了如指掌？如果你拥有这样的技能集，那你就有可能当上数据科学家。如果你当上了数据科学家，那你的日子就可以过得风风光光了——LinkedIn的最新投票结果显示，“统计分析和数据挖掘” 是2014年以来最大的求职法宝。
大数据专业就业主要行业：
(1)零售、保险、电子商务;
(2)政府数据中心;
(3)医药和银行;
(4)研究性大学;
(5)金融机构;
(6)互联网企业。

❼ 如何评价大数据的未来

在未来几十年里，大数据科学家将非常走俏。然而，在大数据初创公司领域，真正的赢家将是那些让大数据易于理解、部署和使用的企业，这将使企业不再需要大数据科学家。大型企业始终会有大数据科学家，但更广泛的中小企业则没有钱来聘请昂贵的大数据科学家或专家。因此，那些能够帮助中小企业解决大数据问题的大数据初创公司，将会有着巨大的竞争优势。
这些大数据初创公司开发的算法将会更加“聪明”，智能手机将变得更好，在未来，每个人的口袋里都会有一个超级计算机，可以在实时执行复杂的计算任务，并将其可视化在手中的小屏幕中。并且，通过物联网和数万亿的传感器，这些设备需要处理的数据量将会成倍增长。
大数据只会变得更大，BB级数据将会成为企业会议中的常用语。幸运的是，数据存储也将越来越广泛以及便宜，以解决庞大的数据量。BB级数据将会非常普遍，最终，大数据术语将会再次消失，大数据将再次“沦为”数据。
然而，在我们到达这个阶段之前，企业和政府处理的不断增加的数据将会带来隐私关注。那些坚持道德准则的企业将会存活下来，其他轻视隐私问题的企业将会消失。关于大数据对消费者隐私的影响的辩论将会越演越烈，我们必须确保我们最终不会像电影《少数派报告》中那样。
对于大数据的未来，我们仍然无从知晓，随着大数据时代开始蔓延，很显然，摆在我们前面的变化将会改变企业和设备。大数据并不会消失，企业将需要适应这个新的范式。企业可能可以推迟其大数据战略，但我们看到已经有企业部署了大数据战略，来超越其竞争对手。因此，如果你想在即将到来的大数据时代提供产品和服务的话，现在你就应该开始制定自己的大数据战略，已经没有时间可以浪费。

❽ 如何评价大数据的未来

大数据前景主要的三大就业方向：

大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。

各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的，海牛大数据致力打造高端大数据人才，想学大数据的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想一个起飞的平台。

❾ 作为大数据专家是什么体验

名优秀的大数据工程师，或许每天要面对着很多数据信息，有时候无聊，没意思。

❿ 未来大数据天才与专家的相处模式

天才与专家的相处模式应该是共生的。