【大数据】阿里云大数据专业认证考试 ￡神魔★判官ぃ 2022-01-15 06:37 189阅读 0赞 **大数据：** 大数据（big data），指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 **阿里云大学互联网学院：[大数据专业认证考试首页][Link 1]** 掌握大数据开发核心技术，成为职场抢手人才； 理论结合实战，玩转大数据框架与存储计算，实战企业大数据系统开发，从0开始，成长为一名优秀的大数据开发工程师。 ![70][] **适用人群：** 大数据开发爱好者、开发者 准备从事大数据开发的人员，其它互联网从业者或大数据爱好者 **学习时长：** 5个月 每周3小时，掌握大数据开发核心技术 **先修知识：** 开发语言基础知识 有Java、SQL基础知识 **实战项目：** 16个场景化项目 名师授课，掌握大数据开发实战项目最新技能 ![70 1][] ### 阿里云开发者社区全面升级，一站式体验，用得更爽：（**[阿里云开发者社区首页][Link 2]）** ### 转载于:https://blog.51cto.com/14377691/2405377 [Link 1]: https://edu.aliyun.com/certification/acp02?utm_content=g_1000029344 [70]: /images/20220115/637411d9d79f443380fa9c6e0b8ba62b.png [70 1]: /images/20220115/c203992591524588ab72f04491c6548a.png [Link 2]: https://developer.aliyun.com/?spm=a2c41.12958151.0.0
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