南宁大数据方面的培训机构和课程?

大数据系统研发工程师

这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。

误区：大数据就是“大量数据”

大数据的核心是描述结构化或非结构化数据如何与社交媒体分析、物联网数据和其他外部来源相结合，以讲述一个“更大的故事”。这个故事可能是对一个组织运作的宏观描述，也可能是传统分析方法无法捕捉到的大画面。从情报收集的角度来看，所涉及的数据规模可以忽略不计。

误区：大数据必须非常干净

在商业分析的世界里，没有“太快”这种说法。相反，在IT世界里，根本不存在“垃圾出黄金”这种说法。你的数据有多干净？一种方法是运行您的分析应用程序，它可以识别数据集中的弱点。一旦这些弱点得到解决，再次运行分析以突出“已清理”的区域。

误区：所有人类分析师都将被机器算法取代

数据科学家的建议并不总是被一线业务经理执行。行业高管Arijit Sengupta在TechRepublic的一篇文章中指出，这些建议通常比科学项目更难实施。然而，过于依赖机器学习算法也具有挑战性。森古普塔说机器算法告诉你做什么，但没有解释你为什么要做。这使得很难将数据分析与公司战略规划的其余部分结合起来。

大数据时代意味着未来会有这样的时代。那时候我们做的每一个动作几乎都被记录下来，变成数据存储，无数的数据组合成你自己的信息库。通过这个信息库，你的言行，你的思想变得可以预测。

世界知名的咨询公司麦肯锡首先提出了“大数据”时代的到来。麦肯锡表示:“数据已经渗透到每个行业和商业功能领域，成为重要的生产要素。人们对海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长和消费者剩余的到来。”“大数据”在物理、生物、环境生态、军事、金融、通信等行业已经存在了一段时间，但由于近年来互联网和信息产业的发展，引起了人们的关注。

大数据是继云计算、物联网之后，IT行业又一次颠覆性的技术革命。云计算主要是为数据资产的保存和访问提供场所和渠道，数据才是真正有价值的资产。企业内部的业务交易信息、互联网世界的商品物流信息、互联网世界的人际互动信息、位置信息的数量将远远超过现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求将大大超过现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其服务于国家治理、企业决策乃至个人生活，是大数据的核心问题，也是云计算的内在灵魂和必然升级方向。