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多少年大数据到系(2023年最新分享)

时间:2023-12-25 本站 点击:0

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关多少年大数据到系的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

大数据就业待遇怎么样?大数据学习一般要学多久啊?

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大数据未来的发展前景怎么样?

产业发展现状

1、行业整体情况:大数据产业规模维持高速增长 主要应用于互联网与政务领域

——大数据产业规模:2020年超过6000亿元,未来将保持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出,2018年以来,大数据技术的快速发展,以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合,持续加速技术创新。与此同时,伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮,各地与大数据相关的园区加速落地,大数据产业持续增长。

白皮书中赛迪顾问的数据显示,2020年中国大数据产业规模达6388亿元,同比增长18.6%,预计未来三年保持15%以上的年均增速,到2023年产业规模超过10000亿元。

注:赛迪统计的中国大数据市场规模包含基础设施、数据服务及融合应用市场。

——大数据应用市场结构:互联网和政府大数据占比超一半

从具体行业应用来看,互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展,合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高,研发力量雄厚,在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节,与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外,工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域,数据量大、产业链延展性高,未来市场增长潜力大。

2、细分市场一:政府大数据

——2020年政府大数据市场规模超900亿元

根据赛迪数据,我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算,2017年以来,我国政府大数据规模逐年增加。2017年,中国政府大数据产业规模达514.8亿元,2020年约为926亿元左右。

注:政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得,仅供参考。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设,管理好政府的数据资产,完善政府决策流程,将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用,从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

3、细分市场二:互联网大数据

——大数据在互联网领域的应用占比过半,2021年市场规模有望突破3000亿

面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系,如何从中提取有价值信息,建立用户模型,针对不同用户提供针对性产品,以此来提高用户体验,增加用户粘性,是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站,用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。

根据赛迪数据,我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算,2017年,中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元,2020年约为2887.4亿元。

注:上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得,仅供参考。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业,除了社交、B2C业务之外,像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等,也是未来潜在应用场景。

4、细分市场三:金融大数据

——大数据在金融领域的应用空间巨大,2020年市场规模已超600亿

金融数据是大数据商业应用最早的数据源,早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法,对抵押贷款用户进行统计分析,帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行,基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。

根据赛迪数据,我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算,2017年,中国金融大数据产业规模达333.7亿元,2020年约为600亿元。

注:金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得,仅供参考。

——金融大数据应用场景

过去几年,金融大数据带来了重大的技术创新,为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前,中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

产业发展前景及趋势:大数据市场潜力巨大,未来有望保持高速增长

据赛迪顾问预测,2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元,2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上,前瞻测算,到2026年我国大数据产业市场规模将超过15000亿元。

更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

大数据未来的发展趋势

由于数据科学的兴起,Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止,开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的,不能包括统计上显著数量的用户的输入。

由于物联网提供了千兆字节的可用数据,这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮,这些数据可以转化为可执行的见解。

网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点,并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好,帮助公司节省时间和成本。

数据重新定义了软件生产领域

目前,软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块,以创建一个可工作的应用程序,满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。

开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况,可以得出哪些对用户来说是必不可少的,哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比,这是向前迈进了一步。

新版本

应用程序的升级也将取决于数据,而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息,开发团队应该收集这两种数据流,并将它们转化为可操作的见解。

事实上,英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示,升级将不再是战略团队的关注点,而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时,机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时,新的版本就会出现。

例如,一个新版本的聊天机器人将不断升级,使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中,开发者几乎没有投入。

数据扰乱开发人员的工作模式

由于当前的工作模式正在发生巨大的变化,网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而,这并不是对程序员需求降低的问题,而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高,但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。

Web开发不再仅仅是写代码,而更多的是结构化数据,清理数据,管理数据,并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同,但在这个行业,进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。

随着代码变得越来越丰富,对于我们现在所知道的开发人员来说,这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边,他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。

数据驱动的web应用程序可以带来什么

目前,理解数据仍然可以给组织带来竞争优势,但它很快将成为最低操作要求。

数据科学可以在几个领域产生真正的影响,包括生产力、效率和个性化。

生产力和虚拟助手

网络应用能够记住我们的喜好,帮助我们重新开始,这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据,它可以提供个性化的建议,简化我们的选择。

这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务,找出你日程表上的空白,你可以利用这些空白,甚至可以阻止某些有害的习惯,比如拖延症。

加强个性化

人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边,但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今,我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动,为我们提供出色的提示。

很像Netflix和Amazon,推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。

这不仅是消费世界的下一个潮流,也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。

预测的影响

在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie,以及用户在网络会话期间提供的任何数据,将成为用户偏好的暗示,以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说,相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求,但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。

山东科技大学泰山科技学院数据科学与大数据技术专业学制几年?

数据科学与大数据技术

所属院系: 大数据学院

学制:4年

授予学位:工学学士

专业特色

数据科学与大数据技术专业以大数据分析为核心思想,以计算机科学、数学和统计学为三大基础支撑性学科,属于典型的多学科交叉的新兴工科专业,特别突出大数据采集、存储、分析与应用等核心专业知识和技能。

培养目标

数据科学与大数据技术面向当前和未来新技术、新产业的发展,推动与商科交叉融合,是新商科+新工科概念下的信息产业专业。本专业面向互联网、金融、教育、零售电商、信息服务等各行业对大数据研究与应用的人才需求,培养具有良好职业道德,具备系统的数学、人文与专业素养,较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术,具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力,能够运用所学知识解决实际问题,具备较高的综合业务素质、创新与实践能力,具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次人才。

核心课程

大数据概论、Linux系统与应用、数据库原理与应用、Java程序设计、Hadoop大数据开发技术、Python程序设计、Java应用开发、数据结构、数据导入与预处理应用、计算机组成原理、计算机网络、操作系统、数据挖掘、Spark大数据分析、数据可视化技术、大数据与领域建模、统计学、数据采集与网络爬虫、Hive编程技术与应用、大数据处理与编程技术等。

就业前景

在甲骨文、京东、百度、腾讯、小米、华为、阿里巴巴等企业,移动、电信、联通等通信行业,政府、财政、交通、铁路等部门从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发以及大数据可视化等工作。毕业后,经过5年或8年,在全国信息产业领域的新工科专业群及相关行业中,担任中层以上管理职位,成长为既懂信息产业技术知识,又有管理技能、领导素质的复合人才。

2021年中国大数据市场规模达到多少?

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系,已走过将近10个年头。“十四五”开局之年,大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破,大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面,信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破,大数据技术领域逐渐补齐短板,并进一步强化长板。

2021年市场规模接近900亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展,赛迪CCID统计,我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元,复合年增长率达到18.0%,大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下,我国经济率先复苏并总体保持恢复态势,伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设,未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强,应用范围将得到进一步拓宽,大数据市场也将保持持续快速的增长态势。

金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业

大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等,实现大数据价值,并以产品或服务等形式,赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来,伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入,大数据分析市场取得了良好发展,呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据,2021年我国大数据分析市场下游行业中,金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名,市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%,合计超过60%。

大数据软件与服务的需求不断提升

目前,我国的大数据产业进入高质量发展阶段,大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升,大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位,2021年我国大数据市场结构中,大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%,市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降,大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

不同类型大数据企业竞争程度差异极大

目前,IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布,有做服务器和底层系统的,有做软件的,有做应用的,大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业,如联想、华为,也要向大数据转型,提供低成本、低能耗的大型存储器,这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件,原有的软件产业也要转型,由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司,需要增加数据分析的效用。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

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