适宜大数据
Ⅰ 什么样的笔记本电脑配置适合大数据
推荐如下：联想IdeaPad 710S-13ISK（i7 7500U/8GB/256GB）
所属联想 IdeaPad 710S系列
屏幕尺寸：13.3英寸 1920x1080
笔记本重量：1.1Kg
CPU型号：Intel 酷睿i7 7500U
CPU主频：2.7GHz
内存容量：8GB（8GB×1） DDR3
硬盘容量：256GB SSD固态硬盘
显卡芯片：Intel GMA HD 620
Ⅱ 大数据适合什么样的人（看描述）
你只说了数学！适合算计的人！这个解释起来麻烦！就说到这儿
Ⅲ 大数据是什么意思哪些软件适合大数据分析
大数据是指是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
Excel，SPSS、Style Intelligence、Cognos, BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内的有国云数据（大数据魔镜），FineBI，永洪科技 Yonghong Z-Suite等等。
Ⅳ 如何知道自己适不适合大数据
数学是一门很庞大的学科，科学研究方面往往对高等数学有很高要求，工程方面对线性代数等有较高要求，it方面对离散数学、统计学、数据结构等有较高要求。数据科学与大数据技术与it方面的要求比较接近。男生女生的思维模式不同，男生善于理性思维，女生善于感性思维，男生从事数理方面的专业应该更适合，但也不是绝对的，如果你对数学和it技术有爱好和悟性，也可以选择这方面的职业。
Ⅳ 企业如何选择适合自己的大数据平台
这个的话我就不太清楚了，因为我们公司选择的数据平台都是经经过其他的人员然后选择的，再加上我也不是那一方面的人才，所以说我也不太了解。
Ⅵ 什么是大数据，大数据适合什么人群学习
建议，对数学有天赋的话，可以学习
但是没有天赋也可以培养出来，喜欢就去学，这个没有什么固定的要求
Ⅶ python为什么适合大数据
因为方便啊。
在大数据面前，用什么语言开发，执行起来都需要很长时间，都是慢。
那么，执行速度方面已经没有意义了，写起来舒服的好处就凸显出来了。
试想一下，对于一个大数据任务，你用C写的程序要跑两个小时，别人用python写的要跑四个小时，没人会盯首屏幕两个小时，所以一般都会晚上下班时开始跑，第二天早上来看结果。那么，对于一个晚上的时间来说，两个小时和四个小时，是没有差别的，第二天早上你都一样可以看到结果。
在这种情况下，python的方便灵活就比C的艰深晦涩有吸引力了。
Ⅷ Python 适合大数据量的处理吗
python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。
python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
Python处理数据的优势（不是处理大数据）：
1. 异常快捷的开发速度，代码量巨少
2. 丰富的数据处理包，不管正则也好，html解析啦，xml解析啦，用起来非常方便
3. 内部类型使用成本巨低，不需要额外怎么操作（java，c++用个map都很费劲）
4. 公司中，很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
5. 巨大的数据不是语言所能解决的，需要处理数据的框架（hadoop， mpi）虽然小众，但是python还是有处理大数据的框架的，或者一些框架也支持python。
(8)适宜大数据扩展阅读：
Python处理数据缺点：
Python处理大数据的劣势：
1、python线程有gil，通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的：并发单元之间有巨大的数据共享或者共用（例如大dict）。
多进程会导致内存吃紧，多线程则解决不了数据共享的问题，单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
2、python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高，这是真的，pypy（一个jit的python解释器，可以理解成脚本语言加速执行的东西）能够提高很大的速度，但是pypy不支持很多python经典的包，例如numpy。
3. 绝大部分的大公司，用java处理大数据不管是环境也好，积累也好，都会好很多。
参考资料来源：网络-Python
Ⅸ 什么样的人适合做大数据
有胆识，有毅力，能做出正确判断的人！我的回答满意吗？
Ⅹ 想问一下女生适合学大数据吗
如今的大数据领域，可谓已经深入到我们的生活的方方面面，对于现代社会的男女比例来说，我觉得女生学习大数据，可以说是我们女生的一个机会，我们可以利用这样的技术来让自己成为众多男人群体中独特且亮眼的那颗明珠。
对于“大数据技术适不适合女生”这个问题，我想要告诉你的是，大数据的学习不会像网络的后台开发或系统编程那样又累又枯燥，在进行大数据分析的学习过程中我们是在不断通过数据的清洗、筛选、重装、分析、可视化，最后得到科学的结果，我们是在享受社会发展中大数据技术的运用带来的进步改变，以及通过大数据来给社会注入更加美好的决策和发展。我们女生完全可以在这样的发展中找到自己的人生定位，面对企业的技术需要，也可以说企业刚需而我们也刚好具备这样的能力，一切的出发点只在于你想不想学或者说你学不学得会而已。
那么，学习大数据需要具备哪些方面的基础知识？
其一是数学基础，大数据分析是大数据目前进行数据价值化的重要方式和途径，而大数据分析的基础就是数学知识；
其二是统计学基础，统计学在“小数据”时代，或者说结构化数据时代，积累了大量的分析经验和方法论，这些知识对于数据分析来说是非常重要的；
其三是计算机基础，包括操作系统（Linux系列）、编程语言（Java、Python、Scala、R等）、数据库等知识。
最后，我们再来了解一下大数据技术主要用来干什么?
对于大技术来说主要经营的是对于数据的存储和处理，在具体的大数据技术中最多的运用是数据分析，这样的数据分析可以在不同的程度上对于数据进行判断和数据处理分析，在企业方面可以根据这样的数据分析出将来企业的发展方向。
不仅如此在我们的生活中大数据技术的运用也是相当的广泛，在我们生活中的司法领域中，可以利用大数据技术对警方关注的嫌疑人进行位置是的实时锁定，根据警方对其行踪的掌握进行逮捕，这样的运用也是利于警方的抓捕，也让我们的生活更加的安定。