大数据课程基本概念及技术
大数据技术的基本概念和实现方法
大数据技术的基本概念和实现方法随着互联网的快速发展和智能手机的普及，我们生活中产生的数据呈现出爆炸式的增长。
如何高效地管理和分析这些海量数据成为了一项重要的技术发展课题。
大数据技术应运而生，它通过利用先进的计算和存储技术，为业务决策和创新提供了强有力的支持。
一、大数据技术的基本概念1.1 大数据大数据指的是规模庞大、种类繁多且难以传统方法进行处理和分析的数据集合。
这些数据可能来自各个方面，如社交媒体、传感器、网络日志等。
大数据呈现出三个特点：高速、多样和海量。
1.2 大数据应用大数据应用是指通过利用大数据技术和分析方法，实现对大数据的收集、存储、处理和分析，从而为商业和科研活动提供支持和指导。
大数据应用涉及到各个领域，如金融、医疗、电子商务等。
1.3 大数据技术大数据技术是指一系列用于处理和分析大数据的技术和方法。
它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，通过提供高效的数据管理和分析功能，帮助用户从大数据中挖掘出有价值的信息。
二、大数据技术的实现方法2.1 数据采集数据采集是大数据技术的第一步，它包括数据的获取、传输和存储等过程。
数据可以通过传感器、日志、社交媒体、网页爬虫等方式进行采集。
采集到的数据需经过清洗和预处理，以去除噪声和冗余，确保数据的质量和准确性。
2.2 数据存储大数据需要大规模的存储空间来进行存储。
传统的关系型数据库在处理大数据时存在性能瓶颈，因此，分布式文件系统（如Hadoop）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等得到了广泛应用。
这些存储系统提供了高可靠性、可扩展性和高并发处理能力。
2.3 数据处理和分析数据处理和分析是大数据技术的核心环节。
通过使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）、机器学习算法和数据挖掘技术，可以对大规模数据集进行高效的处理和分析。
这些技术可以帮助用户从数据中发现规律、预测趋势和优化决策。
2.4 数据可视化数据可视化是将数据结果以图表、仪表盘等形式展示给用户，帮助用户更直观地理解和分析数据。
大数据技术的基本概念和实现方法
大数据技术的基本概念和实现方法在现代信息化社会中，数据永远是一种无处不在的存在。
大数据技术则是针对数据的处理与应用而产生的一项技术。
大数据技术是支撑信息化产业健康发展的基础，一直以来受到广泛的关注。
一、大数据技术的基本概念在互联网+等飞速发展的背景下，大数据技术逐渐成为各种行业在数字化转型中的要素之一。
所谓大数据，是指规模大、处理速度快、数据类型繁多等多种特点的复杂数据集合。
大数据技术则是通过海量数据分析、挖掘应用等技术手段解决现实问题的技术体系。
在大数据时代，数据被视为一种价值资产，大数据技术也变成不可或缺的重要技术体系。
二、大数据技术的实现方法（一）数据采集大数据技术的核心是数据的采集。
数据采集的目的是获取真实、准确的数据，构建数据源，将数据按照规范存储到建好的数据仓库中，以便进行下一步的处理和分析。
数据采集的方式多种多样，如从现有已有数据源中采集，使用传统手工录入，通过访问API接口采集数据等等。
（二）数据存储大数据技术采用的数据存储方式是按照关系化数据存储的方式来进行数据存储，即使用关系数据库或者分布式数据存储解决方案，如Hadoop、HBase、Cassandra等。
采用关系化数据存储方式，保证了数据的稳定性、一致性和完整性。
（三）数据处理数据处理是指将原始数据进行清洗、处理、分析和挖掘，提取出有价值的信息。
数据处理会采用多种技术手段，如数据清洗和归一化、统计分析、数据分析和挖掘等。
这些技术手段将数据分析和挖掘，推出相应的反馈和决策方案。
（四）数据分析大数据技术的一个重要应用领域就是数据分析。
通过数据分析，可以分析出数据趋势、数据异常和数据偏差等等。
数据分析是能够深层次地获取数据背后含义的技术手段。
（五）数据挖掘数据挖掘是在大数据背景下对数据信息进行發掘的一种技术。
通过对大数据块进行深层次的生动、准确的分析挖掘，使数据能够出现更有价值的汇总。
数据挖掘通过聚类、分类、关联规则发掘等方式，可以在海量的数据中挖掘出有用的信息。
大数据技术简介
大数据技术简介简介：随着信息时代的到来，大数据技术成为了当今社会中不可或者缺的一部份。
大数据技术是指处理和分析大规模数据集的技术和工具，以发现其中隐藏的模式、关联和趋势，从而为决策提供支持和指导。
本文将介绍大数据技术的基本概念、应用场景、核心技术和未来发展趋势。
一、基本概念：1.1 大数据：大数据是指规模巨大、类型多样、生成速度快的数据集合。
它通常具有四个特点：大量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和真实性（Veracity）。
大数据的规模通常以TB、PB、EB甚至更大来衡量。
1.2 大数据技术：大数据技术是处理和分析大数据的一套技术和工具，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。
它主要通过分布式计算、并行处理和机器学习等技术手段来应对大数据带来的挑战。
二、应用场景：2.1 商业智能（Business Intelligence）：大数据技术可以匡助企业从庞大的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
例如，通过分析用户的购买记录和行为数据，企业可以了解用户的偏好和需求，从而制定个性化的营销策略。
2.2 金融风控：大数据技术可以匡助金融机构对客户进行风险评估和欺诈检测。
通过分析客户的交易记录、信用评分和社交网络等数据，可以及时发现潜在的风险和欺诈行为。
2.3 医疗健康：大数据技术可以匡助医疗机构分析海量的医疗数据，提高诊断准确性和治疗效果。
例如，通过分析病人的病历、基因组数据和药物反应等信息，可以为医生提供个性化的诊疗方案。
2.4 城市管理：大数据技术可以匡助城市实现智慧化管理。
通过分析人流、交通、环境等数据，可以优化城市交通流量、改善环境质量，并提供便利的公共服务。
三、核心技术：3.1 分布式存储：大数据技术采用分布式存储系统来存储海量数据。
常见的分布式存储系统有Hadoop HDFS、Apache Cassandra等。
它们通过将数据划分为多个块，并在多个节点上进行存储，实现了数据的高可靠性和可扩展性。
大数据课程汇报资料
大数据课程汇报资料大数据课程汇报资料如下：一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的重要特征。
大数据技术能够对海量数据进行高效处理、分析和挖掘，为企业决策提供有力支持。
本课程旨在介绍大数据技术的基本概念、应用场景和相关技术，帮助学生掌握大数据分析的基本技能。
二、大数据概述1.大数据的定义与特征大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。
它具有4V特点：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
2.大数据应用场景大数据在金融、医疗、电商、交通等领域有着广泛的应用。
通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求，优化产品设计，提高生产效率，降低运营成本。
3.大数据技术发展历程大数据技术的发展经历了从数据采集、存储、处理到应用的过程。
随着技术的进步，大数据处理的效率不断提高，应用场景也日益丰富。
三、大数据技术体系1.大数据采集与存储大数据采集是指从各种数据源中采集数据的过程。
常用的数据采集工具包括Logstash、Flume等。
数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、MongoDB）和列式存储（如Parquet、ORC）等。
2.大数据处理与分析大数据处理主要包括批处理和流处理两种方式。
批处理常用技术有MapReduce、Spark等，流处理常用技术有Storm、Flink等。
数据分析常采用的数据分析工具包括Hadoop、Hive、Pandas等。
3.大数据挖掘与机器学习大数据挖掘是从海量数据中发现有用知识的技术。
常用的挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过训练模型对数据进行预测和分析。
常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、神经网络等。
4.大数据可视化与智能应用数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示，帮助用户更好地理解数据。
常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。
大数据教学大纲
大数据教学大纲随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个重要的领域。
大数据的涌现对企业、政府和个人都带来了许多机遇和挑战。
为了适应这个时代变化的需求，大数据教育应该成为教育体系的一部分。
本文将就大数据教学大纲进行详细介绍，以期给相关教育机构提供一些建议和灵感。
第一部分：导论1.1 大数据的定义和概念- 介绍大数据的基本概念，包括数据类型、数据来源和数据特征等。
1.2 大数据的应用领域- 介绍大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
1.3 大数据的价值和意义- 探讨大数据对决策制定、资源规划和业务发展的重要性。
第二部分：技术基础2.1 数据采集和处理技术- 介绍数据采集的方法，如传感器、网络爬虫和人工采集等，并讨论数据清洗和预处理的技术。
2.2 大数据存储与管理- 探讨分布式文件系统、NoSQL数据库和云存储等技术，以及其在大数据存储与管理方面的应用。
2.3 大数据分析与挖掘- 介绍大数据分析的基本方法，如数据挖掘、机器学习和统计分析等，并重点讨论大数据分析的挑战和解决方案。
第三部分：应用案例3.1 商业智能- 分析大数据在市场营销、销售预测和客户关系管理等方面的应用案例。
3.2 医疗健康- 探讨大数据在疾病预测、个性化治疗和医疗资源分配等方面的应用案例。
3.3 城市规划- 介绍大数据在交通流量控制、垃圾处理和资源配置等方面的应用案例。
第四部分：教学方法与评估4.1 教学方法- 探讨大数据教学的教学方法，如案例研究、实践项目和小组合作等，以培养学生的实际应用能力。
4.2 评估方法- 提出大数据教学评估的准则和标准，包括理论考试、实验报告和项目评估等。
第五部分：资源支持5.1 教材和参考书籍- 推荐一些经典的大数据教材和参考书籍，以供教师和学生备用。
5.2 实验室和设备支持- 提供一些必要的实验室设备和软件工具，以支持学生的大数据实践操作。
结语通过本大纲，希望大数据教学能够引导学生了解大数据的基本概念、技术和应用。
国开大数据技术概论
国开大数据技术概论
国开大数据技术概论是一门介绍大数据技术的课程，旨在帮助学生了
解大数据的基本概念、发展历程和应用场景。
以下是该课程的详细内容：
一、大数据的基本概念
1. 大数据是什么？
大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，通常需要借
助计算机等技术手段进行存储、管理和分析。
2. 大数据的特点有哪些？
大数据具有四个特点：规模性、多样性、价值密度低和处理复杂性。
3. 大数据技术有哪些？
大数据技术包括分布式存储系统、分布式计算框架、机器学习算法等。
二、大数据的发展历程
1. 大数据的起源是什么？
大数据起源于20世纪90年代，当时互联网开始普及，人们开始产生
海量的数字信息。
2. 大数据发展到今天有哪些里程碑事件？
1999年，谷歌发布了PageRank算法；2004年，Hadoop项目启动；2006年，亚马逊推出弹性计算云服务（EC2）；2008年，谷歌发布
了MapReduce论文等。
三、大数据的应用场景
1. 大数据在哪些领域有应用？
大数据在金融、医疗、电商、物流等领域都有广泛的应用。
2. 大数据在金融领域的应用有哪些？
大数据在金融领域的应用包括风险评估、反欺诈、投资分析等。
以上就是国开大数据技术概论的详细内容。
通过学习这门课程，学生
可以了解大数据的基本概念、发展历程和应用场景，从而更好地掌握大数据技术。
大数据技术简介
大数据技术简介概述：随着互联网的迅猛发展和信息化时代的到来，大数据技术成为了处理海量数据的重要工具。
大数据技术能够帮助企业和机构从庞大的数据中提取有价值的信息，以支持决策和发展战略。
本文将介绍大数据技术的基本概念、应用领域以及常用的大数据处理工具和技术。
一、大数据技术的基本概念大数据是指规模庞大、复杂多样、数据流快速增长的数据集合。
大数据技术是指用于收集、存储、处理和分析大数据的技术手段和方法。
大数据技术的核心目标是从海量数据中挖掘有价值的信息，以帮助企业做出更明智的决策。
二、大数据技术的应用领域1. 商业智能和数据分析：大数据技术可以帮助企业分析市场趋势、消费者行为和产品销售情况，以优化运营和制定营销策略。
2. 金融服务：大数据技术可以帮助银行和金融机构分析客户信用风险、预测市场波动和进行欺诈检测。
3. 医疗保健：大数据技术可以帮助医疗机构分析患者数据、进行疾病预测和个性化治疗。
4. 物流和供应链管理：大数据技术可以帮助企业优化物流路线、提高运输效率和降低成本。
5. 社交媒体分析：大数据技术可以帮助企业分析社交媒体数据，了解用户喜好和行为习惯，以优化产品和服务。
三、常用的大数据处理工具和技术1. 分布式存储系统：Hadoop是目前最流行的分布式存储系统，它可以将数据分散存储在多个服务器上，提高数据的可靠性和可扩展性。
2. 分布式计算框架：Spark是一种高效的分布式计算框架，它可以在大规模数据集上进行快速的数据处理和分析。
3. 数据挖掘和机器学习算法：常用的数据挖掘和机器学习算法包括聚类、分类、回归和关联规则挖掘等，这些算法可以帮助从大数据中发现隐藏的模式和规律。
4. 数据可视化工具：Tableau和Power BI等数据可视化工具可以将大数据处理结果以直观的图表和图形展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
5. 实时数据处理：Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统，可以实时处理大量的数据流，适用于实时监控、日志分析等场景。
《大数据工程技术人员》课程标准
《大数据工程技术人员》课程标准
《大数据工程技术人员》的课程标准主要包括以下几个方面：
1. 大数据基本概念：学生需要理解大数据的基本概念，包括大数据的定义、特性、来源和应用领域。
2. 大数据存储和管理技术：学生需要掌握大数据的存储和管理技术，如分布式存储系统、数据仓库和数据湖等。
3. 大数据采集和预处理技术：学生需要了解和掌握如何从各种数据源中采集数据，以及如何进行数据清洗、去重、转换和整合等预处理工作。
4. 分布式数据库系统：学生需要了解和掌握分布式数据库系统的基本概念、原理和使用方法，如Hadoop、Spark等。
5. 软件基础语言和基础算法：学生需要掌握一些常用的编程语言和算法，如Python、Java、SQL等，以便能够进行大数据的处理和分析。
6. 大数据操作平台：学生需要了解和掌握一些常见的大数据操作平台，如AWS、阿里云等，以便能够进行大数据的存储、处理和分析。
7. 大数据应用案例：学生需要了解和掌握一些常见的大数据应用案例，如推荐系统、用户行为分析、智能客服等，以便能够在实际应用中运用所学知识。
以上是《大数据工程技术人员》课程标准的简要介绍，具体内容可能因课程设置和教学要求而有所不同。
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大数据是当前很热的一个词。
这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。
大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。
一、基本概念在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。
1.数据关于数据的定义，大概没有一个权威版本。
为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。
直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。
但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。
传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。
这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。
2.数据可视化对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。
比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。
3.数据分析这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。
例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。
再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。
目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
4.数据挖掘这个概念的定义也是众说纷纭，落到实际，主要是在传统统计学的基础上，结合机器学习的算法，对数据进行更深层次的分析，并从中获取一些传统统计学方法无法提供的Insights(比如预测)。
简单而言:针对某个特定问题构建一个数学模型(可以把这个模型想象成一个或多个公式)，其中包含一些具体取值未知的参数。
我们将收集到的相关领域的若干数据(这些数据称为训练数据)代入模型，通过运算(运算过程称为训练)，得出那些参数的值。
然后再用这个已经确定了参数的模型，去计算一些全新的数据，得出相应结果。
这一过程叫做机器学习。
机器学习的算法纷繁复杂，最常用的主要有回归分析、关联规则、分类、聚类、神经网络、决策树等。
二、大数据和大数据分析大数据首先是数据，其次，它是具备了某些特征的数据。
目前公认的特征有四个:Volumne,Velocity,Variety,和Value,简称4V.1.Volume:大量。
就目前技术而言，至少TB级别以下不能成大数据。
2.Velocity:高速。
1TB的数据，十分钟处理完，叫大数据，一年处理完，就不能算“大”了。
3.Variety:多样。
就内容而言，大数据已经远远不局限数值，文字、图片、语音、图像，一切在网络上可以传输显示的信息，都属于此列。
从结构而言，和存储在数据库中的结构化数据不同，当前的大数据主要指半结构化和非结构化的信息，比如机器生成信息(各种日志)、自然语言等。
4. Value:价值。
如果不能从中提取出价值，不能通过挖掘、分析，得到指导业务的insights,那这些数据也就没什么用。
不过现在还有另外一种提法:只要是数据就都有用，能不能获得价值，是分析人员的能力问题。
大数据分析，顾名思义，就是将前述的数据可视化、数据分析、数据挖掘等方法作用到大数据之上。
从某种意义上讲，大数据可谓机器学习的福音，很多原有的简单粗糙的机器学习模型，仅仅因为训练数据量级的增加就大幅提高了准确性。
还有一些模型则因为准确性随着数据量增加而增加的势头尤其明显，得以脱离默默无闻而被广泛使用。
另一方面，大数据分析对于运算量的需求激增，原有的基于单机的运算技术显然已经不能满足需求，这就催生了一些列新技术。
三、大数据技术抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。
具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。
这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。
因此不妨说，云计算是大数据的基础。
下面介绍几种当前比较流行的大数据技术:1.HadoopHadoop无疑是当前最知名的大数据技术了。
2003年到2004年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable 三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。
当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop最初版本。
后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。
简单描述Hadoop原理:数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成最终结果。
相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。
在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。
2.StormHadoop虽好，却有其“死穴”.其一:它的运算模式是批处理。
这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。
因此，Twitter 推出了他们自己的基于流的运算框架--Storm.不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。
3.SparkHadoop的另一个致命弱点是:它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。
而大多数机器学习算法，恰恰要求大量迭代运算。
2010年开始，UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架，由此在迭代计算上大大提高了效率。
也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。
4.NoSQL 数据库NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库，不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上，基于key-value对的数据管理系统。
相对于传统的关系型数据库，NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema.于是，大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。
这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。
当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。
NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。
为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑，有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来，最典型的例如Hive和Pig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业，在Hadoop上运行。
四、和数据、大数据相关的职位和数据、数据分析相关的职位有不少，大都不是新生事物。
1.有一个历史悠久的职位叫“统计”.一般的农村生产队都有统计员，工厂也有专门的统计职位。
比如一个工厂里，每个车间每天都要上报各种原材料的使用、耗损情况、产品成品数，废品数等。
这些数字被汇总给统计人员，统计员会做一个表格，说明某日、月、年的成品率、成品数等等概念。
虽然看起来不够in,但实际上他们做的数据收集整理展示的工作，从根本上和现在的数据分析师是同理的。
2.另一个相对摩登一点的职位，叫做BI (business intelligence)。
这个职位，其实和传统工厂的统计差别不大，如果说有差别，就是差在数据展示上。
BI都被要求使用软件工具对数据进行整理和展示。
比如，某大型生产型企业的BI,他的工作是统计该企业各种产品在各个地区的销售信息。
他每天从拿到各个销售网点提交的excel表，把其中数据导出到数据库里，进行一些SQL查询，然后用可视化工具将结果生成图形表格提交给业务人员参考。
3.还有两个职位，一个叫做数据分析师(data analyst)，另一个叫数据科学家(data scientist)。
这两个职位，在有些机构组织中，职责不同;在另一些地方，职责相同，或相似，但级别不同。
对于职责不同的地方，一般数据科学家要使用机器学习的算法，而数据分析师则专注在统计。
目前数据科学家这个词一般都和大数据绑定在一起，包括在美国，似乎一提data scientist就是做大数据的，但是实际上未必，很多有data scientist 头衔的人，也确实在工作中大量应用机器学习算法，但是，他们处理的并不是大数据，很可能只是几十万，几百万量级的数据库记录。
4.(大)数据工程师(data engineer/big data engineer)。
这个职位更偏重于数据本身的处理，即大规模(TB/PB级别)数据的提取、迁移、抽取和清洗。
数据工程师也可以进行数据挖掘工作，或者协助数据科学家实现算法。
5.数据质量(data quality)。
担任这个职位的，是保证各层级数据完整性和准确性的人员。
他们负责制定数据完整性和准确性标准，设计检测方法并实施检测。
上述这些职位，主要指IT产业内的职位，其他还有一些在研究机构或者大公司研究部门进行算法优化和研究的人员，以及另一些相对低端的，手工清洗数据的劳动者(例如:在数据库时代，手工录入数据到数据库的人)，就都不计入此列了。
五、大数据的影响大数据概念的兴起正在对我们的社会产生多方面的影响:1.定量分析因“大数据”而使得人们开始关注“数据”,可谓最首要的影响。
尤其对于国内而言，越来越多的决策者开始重视数据的力量，会在决断同时参考各类统计、分析报表，而不再是凭直觉拍脑袋。
2.从必然到相关相对于传统的小数据统计，大数据更关注与发现事物之间的相关性，而非因果关系。
人类历经百万年基于数据贫乏的现状而形成的“因为……所以……”的思维习惯，在大数据时代，是否会向“……有关联……”转变?3.信息安全以今日的技术，一个人的个人信息、网页浏览记录、购物记录、对图书影片等内容的偏好，在浏览不同页面时的行为习惯，如此种种，都可以轻易被商家或某些机构获取。
在大数据的笼罩之下，每个人都将无所遁形。
那么，对于每个人本该拥有的隐私权，该如何保护?新技术解决了许多之前无法解决的问题，然而，新生事物也带来了新的问题。
像所有技术一样，大数据也是一把“双刃剑”.能否用其利除其弊，有赖于全社会的共同努力。