全日制專科 專升本 大數據技術與應用 高職擴招
專業簡介
隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類生產生的數據量正在呈指數級增長。大量的新數據源的出現導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。這些海量的數據已經遠遠超出人力所能處理的范疇，怎么管理和使用這些數據，讓他們發揮應有的作用？這樣大數據概念就應運而生。
大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成“用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新”的文化氛圍與時代特征。大數據科學將成為計算機科學、人工智能技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。
大數據特征
1．Volume（大量）
大數據的特征首先就是數據規模大。隨著互聯網、物聯網、移動互聯技術的發展，人和事物的所有軌跡都可以被記錄下來，數據呈現出爆發性增長。數據量的存儲單位從過去的GB到TB、甚至達到了PB、EB。
2．Variety（多樣）
數據來源的廣泛性，決定了數據形式的多樣性。大數據可以分為三類，一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。有統計顯示，目前結構化數據占據整個互聯網數據量的75%以上，而產生價值的大數據，往往是這些非結構化數據。
3．Velocity（高速）
數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。與以往的報紙、書信等傳統數據載體生產傳播方式不同，在大數據時代，大數據的交換和傳播主要是通過互聯網和云計算等方式實現的，其生產和傳播數據的速度是非常迅速的。另外，大數據還要求處理數據的響應速度要快，例如，上億條數據的分析必須在幾秒內完成。數據的輸入、處理與丟棄必須立刻見效，幾乎無延遲、
4．Value（價值）
大數據的核心特征是價值，其實價值密度的高低和數據總量的大小是成反比的，即數據價值密度越高數據總量越小，數據價值密度越低數據總量越大。任何有價值的信息的提取依托的就是海量的基礎數據，當然目前大數據背景下有個未解決的問題，如何通過強大的機器算法更迅速的在海量數據中完成數據的價值提純。
大數據發展趨勢分析
根據監測統計，2018年全球的數據總量為30.2ZB（1個ZB等于十幾萬億億字節），目前全球數據的增長速度在每年40%左右，預計2020年全球的數據總量將達到58ZB。人類社會繼蒸汽時代、電氣時代和網絡時代之后，正加速跨進大數據時代。
1、開源軟件和產業垂直整合，最大限度獲得商業利潤。
2、非結構化大數據處理分析成為難點和重點，滋生出以在線云服務的方式提供信息監測、統計分析、關系挖局、傳播效果評估等一些列服務。
3、大企業的定制化解決方案，推動了大數據標準化和產品化解決方案市場的發展。
大數據技術應用領域
1、公共領域
電力行業、智能交通、電子政務、司法系統四個方面。
2、互聯網
電子商務、網絡廣告、網絡新聞和搜索引擎、旅行預訂、社交網絡、網絡視頻、網絡音樂和網絡游戲。
3、智慧城市
4、金融行業
專業人才需求分析
在“大數據”背景之下，精通“大數據”的專業人才將成為企業最重要的業務角色，“大數據”從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫（Mckinsey）出具的一份詳細分析報告顯示，截止2019年，大數據領域的工作需求急劇擴大，工作崗位激增，大數據科學家的缺口在14萬~19萬之間。而動地利用大數據做決策的分析師及經理的崗位缺口達到150萬左右。
專業培養目標
大數據技術與應用研究方向是將大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟件開發、云計算等前沿技術相結合的“互聯網 ”前沿科技專業。本專業旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平臺綜合部署、大數據平臺應用軟件開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。
經過本專業的人才培養學生逐步成長為：
A、大數據可視化工程師
B、大數據運維工程師
C、大數據分析工程師
以上就是對大數據技術與應用這個專業的介紹和就業前景的分析，歡迎大家在評論區留言討論和補充和為我點贊加關注。
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