2019年大数据行业前景

随着2019年大数据各种应用的发展，大数据的价值得以充分的发挥，大数据已在在企业、社会各个层面都成为重要的手段，数据已成为新的企业战略制高点，也各个企业争夺的新焦点。

财政大数据包含：民政大数据、食品大数据、卫生大数据、公安大数据等等

企业大数据包含：财务大数据、中小企业大数据等等

垂直行业大数据包含：大数据电视、大数据平台、金融大数据等等Java语言的优势

Java语言具有简单性，语法简捷，自动化内存管理，跨平台可移植性强。

Java安全性高，可以信赖的字节码的检验机制。

Java稳定性，完善的字节码安全机制，可靠的异常处理。

Java是面向对象的语言，始终关注应用中数据和操纵数据的算法。分布式语言，跨平台高并发，高性能互联网架构不二之选。

Java在大数据开发中的优势

Java语言开大数据等数据报表的复杂的应用场景都有简单完美的解决方案。Java在大数据方面的开发有很大的优势，目前流行大数据的Hadoop框架，map-reduce框架可以用Java编程，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势！

现在学Java大数据晚么？

伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，预计未来10年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的

行业将引来巨大的发展机遇。

想学Java大数据的同学，赶紧把Java练起来哦~

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大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此

2019年媒体发展趋势：数字化进程加速

2010年媒体发展趋势：数字化进程加速 2010年中国最新媒介与消费趋势前瞻 2010年，中国处于后危机时代，与其他国家相比，中国可能是经济回暖最快的国家之一，但是经过这一轮全球金融风暴之后，整个国际经济环境正在发生变化，首先，中国出口的黄金岁月很可能成为历史，必然导致中国低附加值、劳动密集型企业面临危机和转型；其次，国内市场的竞争格局正在发生变化，危机之下，原来占据高端市场的国际品牌，现在也开始向中低端进军。同时，从全球的媒体发展来看，印刷媒体的黄金时代已经结束，以互联网、户外新媒体和数字电视等为代表的新媒体将迎来发展的最佳机遇。在这样背景下，2010年会出现哪些新的消费趋势和媒介趋势呢？ 近期，作为持续关注中国消费变迁与媒介发展的权威市场研究机构—新生代市场监测机构发布了《2009-2010年中国媒介与消费趋势报告》，新生代市场监测机构副总经理肖明超在报告中指出：中国目前处于一个“速活”和“逐流”的社会，与时间赛跑和追逐自己认为更有品质的生活和时尚是中国消费者的典型形象，而在中国加强经济结构调整、转变经济发展方式，拉动内需政策的驱动下，中国消费者的消费行为将出现新的“裂变”，2010年会呈现出全民参与、新健康主义、平民化的奢华、自然主义、速度消费等新消费浪潮；而作为影响消费者的媒介，也将由于受众媒介接触形态的变迁，而在2010年呈现出数字化加剧、小众化与细分化、社会化媒体迅速发展等五大趋势。肖明超先生还在详实的报告中告诉中国的广大企业、广告公司和媒体机构，2010年对于中国的企业和媒体都是非常值得重视的一年，抓住这些消费趋势背后的含义，并将其应用到企业的营销实践、传播策略和媒体的运营过程中，积极创新，才能在“平稳中回升”的2010年赢得更大的发展机遇。 2010年消费发展趋势：结构中的新潮 趋势一：全民参与：消费者的嘴巴颠覆传统营销结构 今天，消费者已进入“全民参与”的时代，他们随时都要发表自己的不满，甚至不论消费不消费都要对品牌评头论足，指手划脚—他们还希望及时与企业对话。有很多研究认为在市场中，“权威”的意见是有用的，但在今天的中国，“权威”在很多领域变得不再管用，一个人一张口的影响力非常大，“我的想法是……”这种表达方式甚至已变成行为的习惯。新生代市场监测机构数据显示，有很多人在过去一年“与很多人谈论

2017公需课课后作业 大数据前沿技术及应用(六)：大数据技术与发展前景

大数据前沿技术及应用（六）：大数据技术与发展前景（仅适用于2017年公需课）课后作业成绩:100分已通过重新测试 正确20 题错误0 题使用时间10分23秒 试卷说明： ◇本卷共20题，作答时间为30分钟，总分100分，60分及格。 ◇试卷年份：2017年 一、单项选择题（每题分。每题的备选项中，只有1个最符合题意） 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（）。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现 正确答案为：D 4. 据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为不包括（）。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统 正确答案为：D 7. 大数据营销是基于（）的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析 正确答案为：B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（）。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 正确答案为：D 3. （）是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析 正确答案为：A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括（）。

A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高 正确答案为：D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是（）。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试 正确答案为：D 二、多项选择题（每题分。每题的备选项中，有2个或2个以上符合题意，至少1个错项.错选，本题不得分；少选，所选每个选项得0.5分） 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及基本技术有（）。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化 正确答案为：A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是（）。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 正确答案为：A,B,C,D 11. 在大数据环境下，目前最适用的存储与管理软件技术是（）。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言 正确答案为：A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门，提出如下建议有（） A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估，加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准，保证大数据的统一质量。 正确答案为：A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）。

2020年中国经济现状与未来走势

2020年中国经济现状与未来走势 2020年春节期间中国遭遇“新冠疫情”爆发，零售业、旅游业、餐饮业等均受打击，市场蒸发过万亿元。新冠疫情对我国经济发展和世界政经格局造成重大冲击。 2020年中国经济现状分析 内部来看，一季度，国内生产总值大幅下滑，消费、投资增速出现断崖式下跌。随着我国对疫情的有效防控，二季度实现大部分复工复产，消费、投资、工业企业利润等的降幅均出现不同程度收窄。但受全球疫情蔓延及世界变局的进一步影响，疫情不仅对中国对外贸易增速形成拖累，也导致全球产业链和供应链重新调整及贸易保护主义叠加，进一步加剧了经济下行压力，我国经济复苏的前景仍不明朗，具有较大不确定性。劳动力市场冲击大，就业、收入、劳动力流动影响明显，用人需求与求职人数均有较大幅度下降，城乡居民收入不平等加大，复工复产仍需稳步推进，不同地区、群体和行业的影响差异较大，再加上包括南方部分地区洪涝等自然灾害，稳就业、保民生的压力仍不容忽视。家庭债务持续累积，受疫情冲击影响，不同收入群体间家庭流动性差异加大，低收入家庭流动性面临枯竭风险。劳动力市场的震荡和收入不确定性的增加导致消费恢复缓慢。受抗疫所采取的区域隔离和政策调控举措的影响，中小银行区域性经营的局限性进一步凸显，其风险加速积聚。同时，为对冲疫情影响，稳定地方经济，地方政府债务扩张压力持续增加，极易与影子银行等金融风险交织传染，需警惕财政金融风险反弹回潮。银行风险溢出自2 月以来连续上升，尤其是中小银行的风险溢出比例上升速度高于平均水平，银行系统的总体稳定性有恶化的苗头。疫情冲击导致国

际金融市场大幅震荡，尽管当前人民币汇率在合理区间内双向波动，人民币长期贬值压力不可忽视。 从外部环境看，世界经济在新冠疫情冲击下正陷入衰退境地，加上全球性、地域性政经摩擦和冲突导致的不确定性急剧上升，更对下半年经济运行提出了严峻挑战。中国在应对外部挑战的同时，应立足于形成以国内大循环为主，构建国内国际双循环相互促进的新发展格局。正如课题组一直分析强调的，当前中国经济的主要矛盾依然是内部的结构性失调，长期增长潜力仍未得到充分释放。通过高水平的对外开放，倒逼深层次的结构性、体制性改革，构建国内国际双循环并能够实现内外部相互促进，同时辅以一定的财政政策、货币政策等对冲政策，将有助于释放经济增长潜力、稳定就业保障民生。 2020年中国经济发展展望 中国拥有超大规模经济体的优势，经济发展具有韧性和潜力，综合考虑国内外经济发展环境和中国的宏观调控政策，预计2020年中国经济将增长6%左右，全年呈现前低后稳走势。 （一）2020年中国内需企稳 从政策效应看，2019年以来积极的财政政策和稳健的货币政策会对2020年的制造业投资、基建投资产生一定的拉动作用。2020年，中国的积极财政政策和减税降费预计可拉动经济增长0.4个百分点左右。 综合考虑各种因素，预计2020年中国固定资产投资增长6%左右，社会消费品零售额增长7.5%，库存对经济呈现正拉动，内需总体稳定。 （二）中美经贸摩擦效应持续显现

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

未来大数据产业前景一片大好，如果你也想加入大数据行业，可以来老男孩教育大数据培训进行专业系统的学习，还可以在老男孩教育官网上查看最新的大数据学习路线，做到心中有数，还有大量的免费大数据学习资料帮助学员快速入门。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.wendangku.net/doc/4b3941087.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

2019国内外大数据行业现状

当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。 其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

2019年大数据发展趋势

大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术 很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。

3机器学习 随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析 预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

国内经济发展趋势分析

2019年国内经济发展趋势分析 2018年国家步调：统筹稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险，做好稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期工作，经济运行总体平稳、稳中有进，质量效益稳步提升，人民生活持续改善，保持了经济持续健康发展和社会大局稳定 1、国家统计局统计科学研究所宏观经济预测分析小组日前发布2018、2019年我国宏观经济主要指标分析预测。预计2018年我国GDP增速为6.6%,2019年GDP增速为6.3%。 2、上海财经大学高等研究院“中国宏观经济形势分析与预测”课题组12月29日发布报告预测称，基准情景下，2019年CPI 增长1.8%，PPI增长1.6%,实际感观今年所有物价上浮10-20%左右； 3、由于国际形势严峻，外贸遭受严寒，汽车工业发展滞后，销售受到强烈打压，全国大部分汽车制造厂商都有减员现象出现，今年的第二产业受到的冲击非常大； 4、近几年，由于全民整体素质的提高，政府对农业提倡规模化、成片化、地方优质经济作物并结合互联网+的发展有一定成效，但是未能有效支撑中国的庞大经济体，第一产业未来还有一定发展潜力可挖； 5、中国建设、中国重汽、中国制造的过度还需要漫长的时间，由于技术含量较低，淘汰大量加工企业的同时，产生技术性、创造

性、科学性企业需要漫长的时间； 6、基建拉动内需的办法逐渐突显颓势，中国的大型基建项目逐渐外移的同时，收益周期较长，导致目前对国内经济的增长贡献较小； 7、货币政策逐渐放宽，特别是针对中小企业，但是货币的流向还是向房地产流入，导致银行的大量资金最终还是在房地产业，预计未来中国房地产还有5-10年红利，西部地区周期可能会长一点； 8、税收问题逐渐突显，中小企业难以承担目前人力、社会福利、税收等成本，很对企业都被拖死；后续需要大量改善企业竞争力，加大核心成本的投入，提升利润空间；改变企业技术、科技、创新含量，减少人工、税收等成本； 9、就业问题，失业人口的增加影响社会稳定与治安，政府一直对目前就业问题比较重视，但是由于社会发展，人员年龄结构的变化，每年公布的新增就业人口保持在1300万左右，但是由于人工成本和生活成本的增加，人员的就业问题已经开始突显，后续农业可能会作为就业发展的突破口； 10、老年化问题开始呈现

大数据发展趋势答案

大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ? B. 否

大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分）

A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3分）

A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3分） ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3分） ?

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.wendangku.net/doc/4b3941087.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

2017年公需课考题大数据技术与发展前景

2017年公需课考题大数据技术与发展前景1 【单选】（）是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】数据的可用性取决于（） ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C

? D ?正确答案：C 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（） ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 4 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有（）? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? B

? C ?正确答案：A B C 5 【多选】从数据处理类型来看，大数据处理可分为（）? A. 传统的查询分析计算 ? B. 复杂的数据挖掘分析计算 ? C. 数据纵向挖掘分析计算 ? D. 数据横向挖掘分析计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B 6 【多选】大数据查询分析计算的典型系统包括（） ? A. Hadoop36下的HBase 和Hive ? B. Facebook开发的Cassandra ? C. Google 公司的Dremel ? D. Cloudera 公司的实时查询引擎Impala ? A

? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】云计算IT资源庞大、分布较为广泛，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式（）? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】最适合于完成大数据批处理的计算模式是Spark（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 9 【判断】大数据时代的安全与传统安全相比，变得更加复杂（）

中国未来20年的经济大趋势(2019年底)

中国未来20年的经济大趋势（2019年底） 今天我想谈谈我们通常不谈论的话题。 我们是自下而上的投资者，主要关注公司、估值、生意和行业。但在过去的几年里，特别是2018年，很多人对中国宏观环境忧心忡忡，悲观情绪蔓延。我猜这也是在座有些人千里迢迢来到这儿的原因。所以我们今天就破例谈谈宏观环境。 说到底，当我们投资一个国家的一家企业时，从某种意义而言，我们也是在投资这个国家。我们需要对这个国家有大致的了解。 另外需要说明的是，作为投资人，我们关注的是对未来大概率正确的预测。我们的分析尽量保持客观理性，摒弃任何意识形态及情感带来的偏见。 我们要描述的是“真实”，而不是“理想”或“希望”。 下面是我今天演讲的提纲，分为五个部分： 1.中西方的历史文化差异； 2. 中国的现代化历程及近四十年的经济奇迹； 3. 当前投资人尤其是海外投资人对中国的悲观情绪； 4. 经济发展的三个不同阶段：今天中国与西方的位置； 5. 中国经济的增长潜力。 首先我们会讨论中国和西方有何差异，各自有何独特之处，是什么原因导致了这些差异和独特之处。大多数西方人都是以西方眼光看中国，而大多数中国人都是以中国眼光看其他国家。 这种差异性导致了许多迷茫和误解。如果你不了解中西方的历史差异和这些差异性的根源所在，你就无法真正深入理解并对它们的发展进行预测。 第二部分，我们会简述中国的现代化历程，并解释近四十年中国经历的经济奇迹，即超长期的经济超高速增长。 第三部分，我们会讨论今天投资人普遍关注的中国政治经济环境，当下这个时代到底有什么特征，意味着什么。 第四部分，我们会讨论经济发展的三个不同阶段。 最后，在这些讨论的基础之上，我们就可以估测未来5年、10年甚至20年中国经济的增长前景。

大数据发展趋势标准答案

大数据发展趋势答案

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大数据发展趋势势 2011年，IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3分） ? A. 是 ?

答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 目前，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”。（3分） ?

? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 当前，企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了! 解析：暂无解析! 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3分） ? A. 是 ? B. 否 答题情况：正确选项：A你答对了!

2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/4b3941087.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。

2019年中国大数据时代发展调查报告.doc

2019年中国大数据时代发 展调查报告

大数据产业有望成为拉动经济发展的新风口。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示，目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。 工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划，促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中，在标准化方面，正在研制的10项国家标准中，8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。 近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。陈伟表示。他透露这些地方先行先试，主动探索，已初见成效。 数据显示，XX年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元，同比增长超过20%。其中，贵州省电子信息产业规模总量1437亿元，比上年增长60.6%。 而中国信息通信研究院不久前发布的《XX年中国大数据发展调查报告》预测，XX年中国大数据市场规模将达到115.9亿元，增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现，一些成功案例将产生示范效应，预计XX年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 不过，由于大数据产业和应用发展迅猛，亟需通过标准化的途径整合资源，固化现有成果，促进各方达成共识，形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范，为我国数据开放共享提供基础，为数据安全应用提供保障，促进数据交易等新兴服务模式规范发展。 围绕大数据标准化，下一步将重点开展以下工作： 1.推动标准体系建设，推进数据格式接口、开放共享、数据质量、数据安全、大数据平台等重点标准研制 2.加强标准验证和应用试点示范，建立标准符合性评估体系，推动标准对产业和应用的支撑作用 3.继续积极参与国际标准化制定工作 事实上，在工信部和国标委的领导下，早在XX年12月2日全国信息技术标

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告 行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.wendangku.net/doc/4b3941087.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。