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大數據概念股票 數據科學與大數據技術專業怎么樣？( 二 )

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獲取后我們干嘛呢？比如我們收集了很多今天的天氣信息，我們要做的就是預測明天、未來一個星期的、甚至更久的，之后看看對農作物種植、對航空系統會有什么樣的影響等等 。
獲取后我們要對信息進行管理，因為有的是圖片、文本、視頻、音頻、位置信息 。這么大量的信息，單臺電腦是沒辦法完成的 。這里要涉及一個大數據的核心概念分布式存儲，整體要把網絡里的存儲設備都調動起來，同時集群化處理 。一個大數據的服務中心，每天的耗電量非常的驚人，運算這些數據是需要幾千臺、幾百臺設備都參其中的 。
其實很多學校成立了云計算的實驗室，實際上和大數據高度相關 。云計算最普及的領域就是語音識別，比如小愛同學，可以識別和判斷你的意思，播放音樂，搜索等等 。
但是你有沒有發現如果不連接互聯網，語音準確率不是特別高，連上網，準確率會大大提高，其他不是在你的手機或者音響里直接運算，他是把你說的話傳到云端，遠程的其他的服務器，他通過多個服務器，進行整合，然后進行相應的回應 。當然需要的數據量非常大，之前微軟研究院公布報告，說語音識別的誤差率5%點幾，人與人之間的對話識別率也就這樣，也會漏聽 。所以很多用戶和公司都不建立自己的機房，而是直接去購買百度云、阿里云的服務，這個就是云計算和大數據的結合 。
大數據的云端到底在哪里呢？
數據中心建設在氣溫低、自然災害少、供電量充足的地方 。在運算大數據的過程中，非常耗電，而且50%以上的電力在給機器降溫，溫度低的地方，減少電力消耗 。
第二不能有自然災害，泥石流，地震 海嘯，一旦出現，辛苦存的數據就毀于一旦了 。第三電力要足夠豐富，你運算到一半，電斷了也不行 。全國最出名的是，貴州大數據中心 。
這個應用呢，其實使用大數據進行營銷的行業非常早的，可以說電商行業，大數據的應用，讓電商根據消費者的購買習慣，提前生產資料物資 。后來發現，原來大數據還能夠提前預測流行趨勢、消費趨勢等等；
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在比如大數據應用于市政交通，就能有效解決解決堵車問題，知道幾點幾分什么地方會出現交通擁堵、交通事故，提前把信息發給可能會走這條路的車主，提前避免堵車 。
比如醫療行業，你到醫院的化驗、醫學影像、儲存用藥醫療信息，這些信息通通在醫院里數字化，可以進行數據分析 。而且借助大數據平臺能夠收集到不同病例以及治療方案，之后我們就能建立出更有針對性的疾病數據庫，可以說人類的醫療水平，在大數據的推動下爆發式增長 。
金融，高頻交易，操盤手，買賣各種股票
現在是利用計算機來進行處理，每秒鐘幾千只股票在變動，人再多也照顧不到幾百條信息，只有機器能得到 。波動規律的觀察，會發現機會稍縱即逝，只有計算機才能夠進行及時操作，只有大數據才能夠捕捉到這種商機 。
無人駕駛，基于海量數據實時的高校分析，甚至是0.幾秒的秒及決策，他會在汽車周圍安裝非常多傳感器，傳感器的目的就是搜集大數據，如果沒有這些數據支撐，就談不上自動駕駛 。
真心可以說從政府到醫療行業到生活的方方面面都離不開大數據的支撐，所以你說有沒有需求和前途呢，我覺得答案是肯定的 。
就業問題：
可以說畢業生能在互聯網企業、金融機構、科研院所、高等院校以及各個行業等從事大數據分析、挖掘、處理、服務、應用和研究工作
工作崗位：
大數據架構師（偏技術，熟悉底層架構的，開發平臺，數據建模，核心框架開發，編程代碼是基礎，又不僅僅于此，對計算機、數學，尤其是數據的知識要求高 。
大數據算法工程師（篇技術，開發算法的，算法的原型，驗證，而且還要帶團隊，最終不是一個人能完成的 。
大數據運營維護工程師：運營和維護 要求低一些，保證我們建立的數據平臺，能夠高效運行，能夠監控其中的問題，排故障，了解數據的基本知識多一些就行，沒有要求那么深入 。門開較低 。
數據分析師/挖掘師（偏業務，需要調研需求，我要應用領域的挖掘的對象、分析數據的目標，包括溝通相應的客戶，要求有比較強的與人溝通的能力，協調能力
性格不同做不同的工作崗位，偏技術呢就是接觸技術更多，人少，偏業務就是接觸人偏多

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