À quelle catégorie professionnelle appartient le big data ?
À quelle catégorie professionnelle appartient le big data ?
Le Big Data est une spécialisation en mathématiques. Les disciplines connexes comprennent les sciences de l'information et l'informatique, les mathématiques et les mathématiques appliquées, et les statistiques sont une discipline émergente résultant de l'intersection de nombreuses disciplines et statistiques. Le Big Data implique l’exploration de données et le cloud computing, c’est donc une spécialité en mathématiques.
(1) Les statistiques sont une discipline globale qui utilise des moyens tels que la recherche, l'organisation, l'analyse et la description des données pour déduire la nature de l'objet mesuré et même prédire l'avenir. de l’objet. Il utilise de nombreuses connaissances professionnelles en mathématiques et dans d'autres disciplines, et son champ d'application couvre presque tous les domaines des sciences sociales et des sciences naturelles.
(2) Les mathématiques et les mathématiques appliquées sont une matière majeure. Cette majeure cultive la maîtrise des théories et méthodes de base de la science mathématique, la capacité d'appliquer les connaissances mathématiques et d'utiliser les ordinateurs pour résoudre des problèmes pratiques, et reçoit une formation préliminaire. dans la recherche scientifique. Professionnels de haut niveau qui peuvent s'engager dans la recherche et l'enseignement dans les départements de sciences et technologies, d'éducation et d'économie ou s'engager dans des applications pratiques, la recherche en développement et la gestion dans les départements de production, d'exploitation et de gestion.
(3) La majeure en sciences de l'information et informatique est une matière interdisciplinaire plus approfondie et professionnelle qui combine les mathématiques avec l'information et la gestion dans le contexte du domaine de l'information.
Introduction à la majeure Big Data
La majeure Big Data couvrira les trois principaux aspects de l'application Big Data (c'est-à-dire la gestion des données, le développement de systèmes, l'analyse de données massives et système minier) Aider les entreprises à maîtriser les solutions à divers problèmes typiques des applications Big Data, notamment la mise en œuvre et l'analyse d'algorithmes de filtrage collaboratif, l'exécution et l'apprentissage d'algorithmes de classification, la création et l'analyse comparative de clusters Hadoop distribués, la création et l'analyse comparative de clusters Hbase distribués, la mise en œuvre d'un algorithme parallèle basé sur Mapreduce, déployer Hive et mettre en œuvre une opération de données, etc., pour améliorer réellement la capacité de l'entreprise à résoudre des problèmes pratiques.
La demande de talents dans le domaine du Big Data est importante, à plusieurs niveaux et de grande envergure. La demande de talents de l'industrie augmente de façon exponentielle, et les industries connexes ont une demande massive d'emplois.
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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

AEC/O (Architecture, Engineering & Construction/Operation) fait référence aux services complets qui assurent la conception architecturale, la conception technique, la construction et l’exploitation dans le secteur de la construction. En 2024, l’industrie de l’AEC/O est confrontée à des défis changeants au milieu des progrès technologiques. Cette année devrait voir l’intégration de technologies avancées, annonçant un changement de paradigme dans la conception, la construction et l’exploitation. En réponse à ces changements, les industries redéfinissent les processus de travail, ajustent les priorités et renforcent la collaboration pour s'adapter aux besoins d'un monde en évolution rapide. Les cinq tendances majeures suivantes dans l'industrie AEC/O deviendront des thèmes clés en 2024, lui recommandant d'évoluer vers un avenir plus intégré, réactif et durable : chaîne d'approvisionnement intégrée, fabrication intelligente.

À l'ère d'Internet, le Big Data est devenu une nouvelle ressource. Avec l'amélioration continue de la technologie d'analyse du Big Data, la demande de programmation Big Data est devenue de plus en plus urgente. En tant que langage de programmation largement utilisé, les avantages uniques du C++ dans la programmation Big Data sont devenus de plus en plus importants. Ci-dessous, je partagerai mon expérience pratique dans la programmation Big Data C++. 1. Choisir la structure de données appropriée Le choix de la structure de données appropriée est une partie importante de l'écriture de programmes Big Data efficaces. Il existe une variété de structures de données en C++ que nous pouvons utiliser, telles que des tableaux, des listes chaînées, des arbres, des tables de hachage, etc.

1. Contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits Tout d'abord, je voudrais partager avec vous le contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits. 1. La pensée traditionnelle de la plate-forme de profilage traditionnelle ne suffit plus. La création d'une plate-forme de profilage des utilisateurs s'appuie sur des capacités de modélisation d'entrepôt de données pour intégrer les données de plusieurs secteurs d'activité afin de créer des portraits d'utilisateurs précis. Elle nécessite également l'exploration de données pour comprendre le comportement et les intérêts des utilisateurs. et besoins, et fournir des capacités côté algorithmes ; enfin, il doit également disposer de capacités de plate-forme de données pour stocker, interroger et partager efficacement les données de profil utilisateur et fournir des services de profil. La principale différence entre une plate-forme de profilage d'entreprise auto-construite et une plate-forme de profilage de middle-office est que la plate-forme de profilage auto-construite dessert un seul secteur d'activité et peut être personnalisée à la demande. La plate-forme de mid-office dessert plusieurs secteurs d'activité et est complexe ; modélisation et offre des fonctionnalités plus générales. 2.58 Portraits d'utilisateurs de l'arrière-plan de la construction du portrait sur la plate-forme médiane 58

À l’ère actuelle du Big Data, le traitement et l’analyse des données sont devenus un support important pour le développement de diverses industries. En tant que langage de programmation doté d'une efficacité de développement élevée et de performances supérieures, le langage Go a progressivement attiré l'attention dans le domaine du big data. Cependant, par rapport à d'autres langages tels que Java, Python, etc., le langage Go prend en charge relativement mal les frameworks Big Data, ce qui a causé des problèmes à certains développeurs. Cet article explorera les principales raisons du manque de framework Big Data dans le langage Go, proposera des solutions correspondantes et l'illustrera avec des exemples de code spécifiques. 1. Allez dans la langue

Le lancement du produit d'automne 2023 de Yizhiwei s'est terminé avec succès ! Revoyons ensemble les moments forts de la conférence ! 1. Une ouverture intelligente et inclusive, permettant aux jumeaux numériques de devenir productifs Ning Haiyuan, co-fondateur de Kangaroo Cloud et PDG de Yizhiwei, a déclaré dans son discours d'ouverture : Lors de la réunion stratégique de l'entreprise de cette année, nous avons positionné l'orientation principale de la recherche et du développement de produits comme « Ouverture intelligente et inclusive » « Trois capacités principales, en nous concentrant sur les trois mots-clés fondamentaux de « l'ouverture intelligente et inclusive », nous avons en outre proposé l'objectif de développement consistant à « faire des jumeaux numériques une force productive ». 2. EasyTwin : explorez un nouveau moteur de jumeau numérique plus facile à utiliser 1. De la version 0.1 à 1.0, continuez à explorer le moteur de rendu de fusion jumelle numérique pour obtenir de meilleures solutions avec un mode d'édition 3D mature, des plans interactifs pratiques et des ressources de modèle massives.

En tant que langage de programmation open source, le langage Go a progressivement reçu une attention et une utilisation généralisées ces dernières années. Il est privilégié par les programmeurs pour sa simplicité, son efficacité et ses puissantes capacités de traitement simultané. Dans le domaine du traitement du Big Data, le langage Go a également un fort potentiel. Il peut être utilisé pour traiter des données massives, optimiser les performances et peut être bien intégré à divers outils et frameworks de traitement du Big Data. Dans cet article, nous présenterons quelques concepts et techniques de base du traitement du Big Data en langage Go, et montrerons comment utiliser le langage Go à travers des exemples de code spécifiques.

Dans le traitement du Big Data, l'utilisation d'une base de données en mémoire (telle qu'Aerospike) peut améliorer les performances des applications C++ car elle stocke les données dans la mémoire de l'ordinateur, éliminant ainsi les goulots d'étranglement d'E/S disque et augmentant considérablement les vitesses d'accès aux données. Des cas pratiques montrent que la vitesse de requête lors de l'utilisation d'une base de données en mémoire est plusieurs fois plus rapide que lors de l'utilisation d'une base de données sur disque dur.