简介：今天，首席执行官指出，要与您分享大数据生态学的资格多少。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
首先，用户行为和特征分析。明显地，只要您积累了足够的用户数据，就可以分析用户的偏好和购买习惯，甚至“比用户更好地了解用户自己”。这是前提，这是前提和许多大数据营销的起点。在任何情况下，都可以考虑那些使用“以客户为中心”的公司。您能真正及时地了解客户的需求和想法吗？也许在大数据时代的这个问题的答案更加清楚。
其次，精确的营销信息推动支持。过去多年来，许多公司都提到了精确营销过去不是很准确，因为它缺乏用户特性数据支持以及详细和准确的分析。依赖于RTB广告之类的应用程序比以前更好地表明了我们更好的准确性，并且在其背后的大数据中得到了支持。
第三，指导产品和营销活动以投资用户。如果您可以在产品生产前了解潜在用户的主要特征及其对产品的期望，那么您的产品生产就可以进行。卡片”，Netflix通过大数据分析了解了潜在的观众最喜欢的导演和演员，它确实吸引了观众的心。这部电影是从微博的大数据分析中学到的，因此随后的营销活动主要针对这些人。
第四，竞争对手监视和品牌沟通。许多公司都想知道的竞争对手是什么，即使对方不告诉您，您也可以通过大数据监控和分析来学习。品牌交流的有效性也可以使用为了通过大数据分析找到方向。根据用户语音规划内容，竞争对手通过监视并参考行业基准用户计划，甚至可以评估微博矩阵的工作效果。
第五，品牌危机监测和管理支持。在新的媒体时代，品牌危机使许多公司谈论老虎的颜色，但大数据可以使公司事先理解。在危机爆发中，最需要的是跟踪危机的趋势和确定重要参与者，以便方便快速响应。BIG数据可以收集负面的定义内容，及时开始危机跟踪和警报，根据人群的属性，聚类事件的观点，识别，根据人群的属性进行分析关键人物和传播路径，然后保护企业和产品的声誉，抓住来源和关键的key虫，快速有效地应对危机。
第六，企业的主要客户。许多企业家纠缠在一起：哪些是公司，朋友和粉丝中最有价值的用户？有了大数据，也许所有这些都可以提供更多支持。从用户访问的各种网站，他们关心的是什么大约最近与您的公司有关；从用户在社交媒体上发布的各种内容并与他人进行互动，他们可以使用一些规则和集成来找出不可使用的信息，可以帮助企业屏幕屏幕目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验。为了改善用户体验，关键是要真正了解用户和您使用的产品的状态，并提出最及时的提醒。例如，在大数据时代，您驾驶的汽车可以提前节省您。只要车辆运行信息是通过整个汽车的传感器收集的，它将在您的汽车关键组件之前向您或4s商店提前警告。，美国的UPS Express公司最早在2000年就使用了基于大数据的预测分析系统来检测美国60,000辆汽车的实际车辆状况。
第八，客户层级管理支持与新媒体有关，许多公司希望通过分析公共内容和粉丝的互动记录，激活社交资产的价值并进行潜在用户的肖像，将粉丝转换为潜在用户BIG数据可以分析活跃粉丝的交互内容，设置各种消费者肖像规则，关联潜在用户和会员数据，关联潜在用户和客户服务数据，屏幕目标组以进行精确营销，然后建立传统的客户关系管理层与社会化结合使用了用户不同维度的标签，并可以动态更新消费者生命周期数据，从而维护新的信息。
第九，发现新市场和新趋势。基于大数据的分析和预测，这是提供企业家的大力支持，以洞察新市场并掌握经济方向。例如，阿里巴巴发现了国际金融危机的到来从大量交易数据开始。在另一个例子中，在2012年美国总统大选中，微软研究所的大卫·罗斯柴尔德（David Rothschild）使用大数据模型准确预测50个州和哥伦比亚郡的50个地区的选举。98％。98％。，通过大数据分析，他预测了第85届奥斯卡奖的所有权。除了最好的董事外，所有其他奖项都预测了所有热门歌曲。
第十，市场的预测和决策分析支持。过去对市场预测和决策制定数据的支持，过去已经提出了数据分析和数据挖掘。当时的杰作。这仅仅是因为上述卷（大规模）和多样性（许多类型）提出了对数据分析和数据挖掘的新要求。具有更全面和更及时的速度的BIG数据不可避免地会为市场提供更好的支持预测和决策分析。您知道，对决策者来说，奇异或错误的数据是一场灾难。
大数据
数据科学没有独立的学科系统，统计，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化以及其他技术或其他技术或方法来处理数据。
但是从狭窄的意义上讲，我认为数据科学是解决三个问题：
1.数据预处理；（数据预处理）
2.数据解释；（数据解释）
3.数据建模和分析。（数据建模和分析）
这是我们数据工作的三个重要步骤：
1.必须通过一系列收集，提取，清洁，组织等来制备原始数据，才能形成高质量的数据；
2.我们想看看数据“增长”，什么特征和法律；
3.根据您自己的需求，例如数据标签的分类或预测，或提取有价值的且难以从大量复杂数据中找到信息，您必须建模数据才能获得输出。
这三个步骤可能并不严格。在每个大步骤中，根据不同的问题可能会有不同的步骤，但是根据我近年来的经验，根据这个大想法，数据通常不会消失。
从这个角度来看，数据科学实际上是一种复合技术。由于它是技术，因此从编程语言开始。为了简单起见，只有R和Python。但是由于它是数据科学推荐的一本书，因此我不会在此处提及诸如R/Python的编程基金会之类的书，并且与数据科学直接相关。
R编程
如果您只想了解R语言在数据分析方面的应用，请查看这两本书：
r行动：我的R语言大数据101.实际上，对于一个没有编程基础的人，当您从一开始就学习这本书时，学习曲线可能很陡峭，但是如果您与某些辅助材料合作，例如官方R BASICS（），在Stackoverflow（最新的“ R”问题）上设置的TAG-R问题，您可以搜索复杂的问题。您总是会找到解决方案的解决方案。通过这种方式，使用本书来学习并不是一个问题。本书的作者相对容易编写，紧密地依赖于实际战斗。
数据分析和图形使用R：使用R语言使数据分析输入书籍。本书的特征也与实际战斗密切相关，并且对统计理论没有过多的解释，因此喜欢通过上下文学习的人应该喜欢这本书。这本书相对可读，也就是说，即使没有手头的计算机就无法编写手头的代码，也可以阅读本书，也可以阅读它。
但是，如果您首先使用R进行实际数据工作，那么两本书可能还不够，您需要这些：
具有S：本书中的统计理论的现代应用统计数据更多。优点是您可以查看统计数据并使用一本书学习R语言（S/Splus和R之间的关系类似于Unix和Linux，因此我使用S教程来学习R。）
使用R：这本书非常实用。它教您如何阅读，清洁，转换和整合来自原始数据文件的高质量数据。当然，就像任何关注实际战斗的书一样，本书还为您提供丰富的真实数据或仿真数据练习。对于那些真正从事数据处理工作的人，本书的内容非常重要，因为对于任何研究，熟练的数据预处理技能都可以帮助您节省大量时间和精力。否则，您的研究始终等待您的数据。
R图形食谱：如果要使用R作为可视化，只需使用本书。多150多个食谱就足以帮助您应对大多数类型的数据。从我的业余可视化操作级别的角度来看，R是最可能的。制作最美丽的图表的最漂亮工具。
统计的介绍，姐妹的姐妹姐妹是统计的统计元素，后者更多地关注统计模型和统计算法（机器）（机器）。该人是全面的或 - 深处，但这是一个很好的入口与R一起学习和应用机器学习。
使用R的统计分析手册：本书的内容也非常扎实。许多统计学生使用本书学习使用R进行统计建模。
Python
思考python，思考统计，思考贝叶斯：这是著名的X系列著作X系列X系列X系列，由Allen B. Downey撰写。实际上，这是三本精美的小册子。如果您想快速掌握Python的统计操作，请阅读这三本书，仔细练习以及答案链接在书中。如果学习了这三本书，则可以使用Python进行基本的统计建模。
用于数据分析的Python：作者是PANDAS的主要开发商，Python允许Python具有像R这样的数据框架的功能，它可以使用复杂的结构处理数据。它应该更适合数据处理。掌握本书，处理各种不良数据并不是问题。
对Python进行经济学，统计和数据分析的固定性：本书的第一章告诉您安装Numpy，Scipy，Matplotlib，Pandas，Ipython等。然后接下来的十章是如何一式地使用这些图书馆。，但阅读并可以用作参考书很无聊。
实用数据分析：这本书非常奇怪，似乎很受欢迎，但是作者安排了东锤和西部的内容，说了一切，但其中一本没有说话。这本书可以用作我们的索引学习数据分析。当您看到哪些内容有趣时，您可以触摸更多的瓜。
Python数据可视化食谱：Python必须有很多视觉教科书。我已经看到了这一本，我认为这还不错。实际上，这种书之间的区别不会很大。
探索性数据分析和数据可视化
勘探数据分析：约翰·图基（John Tukey）在1977年撰写的经典旧教科书是该领域的作品。数据可以以意外的方式显示。他的努力使数据可视化成为一种极具迷人的技术。但是，不建议阅读本书，并且内容略有过时。如果您想完全了解EDA，请推荐下一本书：
使用MATLAB的解释性数据分析：尽管本书中的标题中有一个MATLAB，但实际上，内容几乎没有提及MATLAB，但是在每种方法中列出了相应的MATALB函数。关于本书的重要内容是，这是最系统的我读过Eda的书。除了解释约翰·塔基（John Tucky）的可视化解释外，哪种方法可以使高维数据集允许我们从中找到潜在的模式，并且本书也在详细的解释中进行了解释。因此，在此中，在该图中有相应的MATALB代码。还提供了书籍和GUI（图形用户界面）。因此，这本书非常放松和愉快。
可视化这一点：中文翻译称为“生活数据”。作者是“超级数据粉丝”，并建立了一个网页来显示他的数据可视化工作。这本书告诉您您应该选择哪种视觉工具，然后告诉您什么是可视化关系数据，时间序列，空间数据等。最终，您可以使用数据来讲述故事。如果您只想要感觉数据可视化是什么，您可以直接单击下面的链接以感受到它！通过可视化动物园进行游览（通过可视化动物园进行游览）
机器学习数据挖掘
这篇文章并不是什么可说的，不是因为这并不重要，而是因为它的妻子很重要。因此，这部分被推了两本书，这两本书都是“世界 - 著名的书”。他们更难阅读和需要一点。两本书被赢得了，甚至基本上升起了房间。实际上，作为机器学习的扩展和加深，概率图模型（PGM）和深度学习（深度学习））也值得研究，尤其是后者现在几乎令人难以置信。目前，深度学习在行业中比学术界更大。各个领域的应用正在如火如荼地进行，但是要被公认为是一本好的教科书，因此不建议使用两部分PGM和深度学习。
统计的要素：要学习机器学习，如果我让我推荐一本书，我推荐这本杰作。而且这是非常前瞻性的。性教科书。（图表也很漂亮。应该用R语言制作。基金会，要拿起这本书并不难。实际上，模型和算法的原理非常重要。机器学习库（统计学习）现在非常丰富。即使您不完全了解模型或算法的原理和过程，只要您使用这些库，就可以完成机器学习。但是您会发现您可以代表数据进行，并且效果永远不会好吧，无论如何，当您彻底了解模型和算法本身时，当您称这些库时，您的心情就完全不同，效果也不同。
数据挖掘：Jiaoi Han和Micheline Kamber的数据挖掘教科书Khan Niu Dangzong的概念和技术，推荐这本书的原因，因为他的书的起点是应用程序，原理内容根本没有下降。非常完整。跟上时代，更新很快。我已经看过第二版，当时我已经添加了社交网络分析的前沿内容。现在有第三版，我还没有看过，但是我应该添加很多新的内容。实际上，这本书并不难阅读，它只有更长的时间，并且需要花费时间才能摆脱它。
实际上，一件内容可能是这两本书中几本书的节奏。例如，贝叶斯方法并不是夸大书籍的夸张。
还有一些更令人印象深刻的书：
大数据词汇表：它主要解释大数据处理技术和工具。该内容涵盖NOSQL，MAPREDUCE，存储，服务器，NLP库和工具包，机器学习工具包，数据查看工具包，数据清洁，序列化指南等。简而言之，这是字典大数据输入指南。
大规模数据集的采矿：这本书是斯坦福大学网站矿业大学的演讲，它与Han Jiawei的数据挖掘书有很多内容，但本书详细介绍了MapReduce的设计原理。分类算法现在不断优化和更新。）更详细。
发展分析人才：作者是一个怪胎，从事数据工作已有十多年了。技术博客具有非常个性化的风格。您编写的内容相对较大。通常，他的感受。例如，他谈论数据流太快时该怎么做，或者当MapReduce不容易使用时，无论您是了解相关的基本原理。因此，本书不适合初学者阅读。这本书实际上是作者博客文章的集会。凭借如何成为数据科学家的逻辑，他近年来联系了他的博客文章。
统计的过去，现在和未来：这本书是由Copss（统计学会主席，由主要国际统计学会领导人组成）出版的纪念书，该书在50周年纪念日），有些人贡献了一两篇文章，有些人回想起如何回忆起。他们踏上了那年的统计之路，有些人讨论了一些统计的基本问题。一些人谈到了他们从事的剪切研究。向年轻一代传达信息。一本非常有爱心的书。
其他信息
哈佛大学数据科学：这是HDA数据科学的在线类。我还没有接受，但是声誉非常好。这门课程需要大约8,000刀。与华盛顿大学的4,000刀相比，数据科学在线课程的昂贵两倍，但它比斯坦福大学的14,000刀便宜了一半（以及斯坦福大学更多的计算机）。如果您想学习自己，某些人都分享了自己幻灯片：（; usp =共享）以及作业和解决方案：（）
Pydata：Pydata是一个与Python一起从各个领域制作数据的党派。在此期间，将有一些牛的研讨会或研讨会。
工具
r/python/matlab（基本）：如果是数据分析和模型开发，从我的观察中，这三个工具的最有用的用途。R出生是由统计学家开发的软件，他的所作所为自然而然地围绕统计。MATLAB不是专业的数据分析工具，因为许多人不是专业的数据，因此制作数据是针对自己的领域专业知识（尤其是科学计算，信号处理等），而MATLAB是一个强大的域名专家，许多人也是如此。让MATLAB还进行数据处理，尽管有时看起来不高。尽管Python不是用于数据分析的专业软件，因为作为面向对象的高级动态语言，其开源生态学使Python具有非常丰富的图书馆。Pandaspython启用Python处理诸如R之类的数据帧，而Scikit-Learn已经实现了机器学习。
SQL（必需）：尽管现在人们说诸如Oracle和MySQL之类的传统关系数据库变得越来越无法适应大数据的发展，但对于许多人来说，他们每天都需要数据处理数据，但是他们可以是Lifetimeno与TB -Level Data.yway联系的机会，无论使用什么关系或非相关数据库，SQL语言都是必须掌握的技能，以及用于取决于特定情况的技能。
MongoDB（可选）：最受欢迎的非相关数据库NOSQL之一，许多人认为MongoDB可以完全替换MySQL。介意，MongoDB方便且易于使用，强大的可扩展性以及Web2.0 ERA的必要性。
Hadoop/Spark/Storm（可选）：MapReduce目前是最著名，最广泛使用的分布式计算框架，该框架由Google建立。要说它们之间的区别是用硬盘存储数据，Sparks使用内存存储数据。Storm仅接受无需存储数据而没有存储数据的无需存储数据即可接受真实的数据流。如果数据离线更复杂，并且处理速度需要平均处理速度，则只需hadoop，如果速度是spark spark spark，如果数据在实际 - 时间流数据中在线，那就是风暴。
OpenRefine：Google开发的简单操作数据清洁工具可以实现一些基本的清洁功能。
Tableau（可选）：一种可相互作用的数据可视化工具，简单操作，使用框并使用它。图表非常漂亮。1999年美国刀的专业版本，用于生命。媒体和公共关系更多。
Gephi（可选）：与Tableau类似，它是交互式可视化工具。它不需要编程基础。生成的图表还花在美学和设计上。
目标明确的任务很清楚，大数据迎来了大型开发
行业专家分析认为，“大纲”的发布和实施将对促进中国大数据行业和新互联网经济的可持续发展发展产生深远的影响。中国的大数据行业将进入5到10年的期限。该过程将大大加速。在支持大数据行业的发展过程中，各种类型的金融机构还将为创新的金融服务获得新的机会并加速他们的新机会自己的转型和升级。
在国务院总理李基安格（Li Keqiang）签署后，国务院正式发布了“促进大数据开发的概述”（以下简称“概述”），该系统部署了大数据开发。认为这次发布的“大纲”和“指导意见有关积极促进国务院在7月初发行的“互联网 +”行动，构成了“姐妹章节”，该章节规范了中国新的经济发展和社会转型，升级和升级。它的释放和实施将对中国大数据行业和新的互联网经济的可持续发展发展产生深远的影响。
促进大数据开发具有深远的意义
大数据是一个具有较大容量，多种类型，快速访问速度和高应用值的数据收集。它正在迅速开发，以收集，存储和将数据与大量，分散的来源和各种格式相关联。新知识，创造新价值，并提高新的功能和服务格式。
如今，信息技术与经济和社会的交集触发了快速的数据增长。数据已成为国家基本战略资源。大数据越来越多地生产，循环，分销，消费者活动以及经济运营机制，社会生活方式和民族生活方式，社会生活方式和民族生活方式，民族生活方式，国家生活方式以及国家生活方式以及国家的能力。一个重要的影响。
目前，我国家的互联网和移动互联网用户的规模在世界上排名第一。它具有丰富的数据资源和市场优势。大数据关键技术的研究和开发取得了突破。出现了许多互联网创新公司和创新应用程序。与数据相关的工作。创新 - 驱动的开发，加速大数据工作的部署以及加深大数据应用程序，它已成为固有的需求和不可避免的选择，不可避免地选择稳定增长，改革，调节结构，使人们的生计以及促进人们的谋生和促进政府治理能力的现代化。
适应全球化的新趋势，制定和实施“大纲”，清楚地表明，促进大数据的发展已经上升到了新的国家发展战略，因此该战略的实施具有远存在的历史意义。
促进大数据的开发将为经济转型和发展提供新的动力。与数据相关的技术流，物质流，资本流量和人才流量，它将深刻影响劳动的社会划分的组织模型，并促进密集和密集和密集生产组织方法的创新。BIG数据促进网络共享，密集整合，合作开发以及对社会生产因素的有效利用，改变传统的生产方法和经济运营机制，这可以显着提高经济运营的水平和效率。数据继续刺激业务模型创新，并不断产生新格式。它已成为促进业务创新和价值增值和增强的公司核心价值（例如互联网）的重要驱动力。
促进大数据的发展使我们能够抓住新的机会重塑国家竞争优势。充分利用我国家的数据量表优势，同时提高数据量表，质量和应用程序水平，发现并释放潜力数据资源的价值，帮助更好地发挥数据资源的战略作用，增强网络空间数据主权保护能力，保持国家安全并有效提高国家竞争力。
促进大数据开发将成为提高政府治理能力的新方法。BIG数据应用程序可以揭示传统技术方法之间的联系，促进政府数据开放和共享，促进社会企业和资源整合的整合，将大大增强政府的总体数据分析能力，并提供了有效处理复杂社会问题的新手段。建立了“与数据，数据决策，数据管理和数据创新交谈”的管理机制，以实现基于数据的科学决策。它将促进政府管理概念和社会治理模型的进步，加速建筑服务为导向的政府逐渐实现了政府治理能力的现代化。
促进大数据行业的健康发展
“大纲”清楚地提出了促进大数据开发的指导意识形态，并逐渐实现接下来的5到10年的目标，并特别部署这三个方面的主要任务。这些任务是加速开放和开放和共享政府数据，促进资源整合并提高治理能力；其次，我们必须促进工业创新和发展，培养新兴格式并帮助经济转型；
行业专家认为，在各种任务中，它在促进大数据行业的可持续发展和健康发展方面具有更大的影响和作用。数据行业”。在这方面，相关各方应非常重视并积极实施它。
大数据行动计划的实施是一个庞大的社会系统项目，包括大数据的收集，分类，整理，分析和处理，使其成为“半生产产品”，“成品产品”和“计划”和“计划”和“计划”和“计划”因此，在这种复杂的劳动与协作社会划分中，将形成一个成熟的大数据行业和系统，包括各种大数据平台和生态系统，并与新的互联网经济有机地集成。
中国电子信息学院负责的相关人员最近显示，国家标准委员会正在开始制定10个大数据标准的第一批，即大数据术语，大数据技术参考模型，数据交易平台交易数据描述说明，数据交易服务平台通用应用程序功能要求，数据容量成熟度评估模型，多媒体数据语义描述要求，科学数据参考，数据可追溯性描述模型，数据质量评估指标和通用数据导入接口规范。征求意见，四个项目在中间完成，最后两个仍处于草稿的轮廓阶段。此外，大数据标准系统框架也处于招标阶段。
根据行业分析师的说法，在实施“大纲”并颁布了上述标准之后，中国的大数据行业将告别“赛马占领”的发展阶段，并进入5至10年的时期。
财政支持和财政支持
大数据行业的发展形成了胜利的情况
金融是现代经济的核心。大数据行业的发展与财务支持密不可分。财务的强烈支持将形成胜利 - 赢家的新模式，并赢得金融和大数据行业发展的发展。
为了促进大数据的开发，“大纲”阐明了政策和机制的7个方面，第五项是增加财务财务支持，包括：使用现有的资金渠道来促进一组主要国际大型国际的建设示范项目；鼓励金融鼓励金融机构加强并改善金融服务，以增加对大数据公司的支持；鼓励大数据公司进入资本市场融资，并努力为企业重组和收购创造更轻松的财务政策环境；指导企业家投资基金投资大数据行业，鼓励建立在大数据行业投资的创业投资基金集团。
这些政策和机制的创新和实施将为金融行业带来新的机会，包括银行，证券，保险，租赁和其他机构，以带来创新的金融服务并加快自己的转型和升级。各种金融机构正在支持大数据行业的发展和大数据的使用。在此过程中，将形成新的WIN -WIN开发模式，随着大数据行业的持续发展。
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受访者目前正在以985的时间表学习，他仍然熟悉这个话题。
首先，大数据和会计最初是两个不同的方向。BIG数据更偏向科学和工程，它需要具有某些计算机技术，掌握科学计算方法才能真正开始这一专业。商业。它一直是大学和大学中非常受欢迎且广泛的就业专业。简单的摘要是处理各种报告。
至于学习是否好：总结一个句子（需要广泛的知识系统，选择时您需要谨慎！）
为什么这两个不同的专业融合？原因是新时代的大数据被广泛使用（这里有必要从大数据之火中拥有一门小型流行科学）：“大数据”作为一个概念和潮汐从计算领域开始，然后逐渐扩展到科学和商业菲尔德。大多数学者认为，“大数据”的概念首次出现在1998年。一份国际会议报告：随着数据量的速度，数据量是快速生长的，四个问题，例如理解难以获取，处理困难以及组织难度，并使用“大数据（大数据）“描述这一挑战并在计算领域中引起思考。在2007年，数据库领域的先驱吉姆·格雷（Jim Gray）指出，大数据将成为触摸，理解和接近现实和复杂系统的有效方法MS，并认为三个科学研究范式，例如实验观察，理论推导和计算模拟被认为是Belater，它将引入第四个范式 - “数据探索”。后来，同伴学者将其概括为“数据密集型科学发现”，并从科学研究的角度审查了大数据。在2012年，牛津大学教授维克多·梅耶·辛伯格（Viktor Mayer-Schnberger）指出，他的最佳销售表明书“大数据：将改变我们的生活和思考”的革命。“总体数据”，“近似解决方案”和“仅查看大数据时代的因果关系”。结果， BIG数据在2012年和2013年达到了其高潮。2014年之后，概念系统逐渐形成，其认知变得合理。BIG数据相关技术，产品，应用，应用，应用，应用，应用程序，应用程序，和标准已经不断开发，由数据资源和API组成的大数据生态系统，开源平台和工具，数据基础架构，数据分析，数据应用程序和其他部门逐渐形成。多年的开发和降水之后，人们就大数据建立了基本共识：大数据现象源于互联网及其扩展所带来的无处不在的信息技术应用程序及其扩展以及信息技术的持续低成本.big数据是指无法获得，管理和在可忍受的时间内使用传统信息技术，软件和硬件工具处理。它具有质量，多样性，及时性和可变性的特征。伸缩计算的计算体系结构以支持其存储，处理和分析。
大数据和会计专业培养掌握了会计的基本理论和方法，熟悉经济和管理的相关知识，并精通会计业务会计，财务分析和会计信息技术应用程序功能。中介服务行业（代理商会计，财务和税务咨询，会计师事务所，税收公司，税收公司等），食品行业和商业企业企业经理的出纳职位以及其他职位可以成为会计师，高级会计师和会计师的专业人才注册会计师在5年内。
总而言之，大数据和会计专业的专业是具有特殊发展前景的专业，并且符合时代的发展特征。但是，其跨学科纪律的特征还表明，如果您想学习这个专业，则需要拥有多方面的知识储备！
2021年数据泄漏的分析表明，总共50亿份数据已泄漏。对于那些参加大数据管道工作的人，从开发人员到DevOps工程师，安全性和基本业务需求同样重要。
大数据安全是指在存储，处理和分析太大且复杂的数据集时保护数据免受恶意活动的任何措施。传统的数据库应用程序无法处理这些数据集。BIG数据可以与结构化格式（组织成数字，日期等（包括数字，日期等）或非结构性格式（社交媒体数据，PDF文件，电子邮件，图像等）混合在一起。）。但是，据估计，多达90％的大数据是未结构的。
大数据的魅力是，它通常包含一些隐藏的见解，可以改善业务流程，促进创新或揭示未知的市场趋势。因为分析此信息的工作负载通常将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据结合在一起来源，数据安全非常重要。声誉受损和巨大的经济损失是大数据泄漏和数据损失的两个主要后果。
确保大数据安全性时，需要考虑三个关键阶段：
当数据从源位置转移到存储或真实时间进气（通常在云中）时，请确保数据传输
在大数据管道的存储层中保护数据（例如，Hadoop分布式文件系统）
确保输出数据的机密性，例如报告和仪器板。这些数据包括通过分析引擎（例如Apache Spark和其他分析引擎）收集的信息
这些环境中的安全威胁的类型包括不适当的访问控制，分布式拒绝服务（DDOS）攻击，生成错误或恶意数据的端点，或大数据工作期间使用的漏洞，框架和应用程序。
由于涉及的架构和环境复杂性，大数据安全性面临许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中进行交互。例如：
在设计开始时，像Hadoop这样的开源框架没有考虑到安全性
依赖分布式计算来处理这些大数据集，这意味着更多的系统可能是错误的
确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性
控制对数据挖掘工具的访问并监视可疑行为
运行标准安全审核的困难
保护非关联NOSQL数据库
这些挑战是由保护任何类型数据的共同挑战补充。
静态数据和传输中数据的可扩展加密对于实现交叉-big数据管道的实现至关重要。扩展是此处的关键点，因为除了诸如NOSQL之类的存储格式外，还必须跨越分析工具集和其输出加密数据。加密的作用是，即使威胁试图拦截数据包或访问敏感文件，良好的加密过程的实现也将使数据无法读取。
获得访问控制可以为一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和过多的特权。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层次的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但大数据开发人员（例如ETL软件）使用的工具可能无法访问它们。最低权限原理是访问控制的一个很好的参考点，它限制了执行用户任务所需的工具和数据的访问权限。。
大数据工作负载所需的固有大型存储容量和处理能力使大多数公司能够使用云计算基础架构和大数据服务。在云中。如果有人允许S3中的AWS数据湖，并且可以由Internet上的任何人访问。会发生什么？使用自动扫描工具，您可以快速扫描公共云资产以找到安全盲点，这更容易减少这些危险。
在一个复杂的大数据生态系统中，加密安全性的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保有效地驱动加密密钥。集中的密钥管理还可以控制从创建到键旋转的密钥控制。对于运行大数据工作负载的公司，云，他们自己的钥匙（BYOK）可能是允许集中式密钥管理而不是控制第三方云提供商的加密密钥创建和管理控制的最佳选择。
在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和用户终端的数据，因此将有连续的流量。网络交通分析提供网络流量和任何潜在的异常可见性，例如来自IoT设备或未固定的通信协议正在使用。
2021年的一份报告发现，该组织的98％感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁构成了敏感公司信息机密性的严重风险。仪器委员会的人员可以向竞争对手透露他们的意见，甚至提供其销售登录证书。从内部威胁检测开始的好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如RDP，VPN，Active Directory和Endpoints。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外数据下载或异常登录时间。
威胁要搜索主动性，以搜索网络中无限威胁。此过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合。它使用来自现实世界中的信息，来自现实世界的信息或不同安全工具的相关发现来制定有关潜在威胁的假设。讽刺地，大数据实际上可以通过在一个中发现隐藏的见解来帮助改善威胁跟踪工作大量的安全性数据。但是，作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜索会议监控数据集和基础架构以查找表明大数据环境受到威胁的工件。
用于安全目的的大数据记录和工具将产生大量信息。此信息通常构成安全信息和事件管理（SIEM）解决方案。
用户行为分析比内部威胁检测更进一步。它提供了一个特殊的工具集来监视用户在交互系统上的行为。在正常情况下，行为分析使用评分系统来创建普通用户，应用程序和设备行为的基线，然后提醒这些基线偏离何时偏离这些基线通过用户行为分析，您可以更好地检测内部威胁和损坏的用户帐户，这些帐户威胁到大数据环境中资产的机密性，完整性或可用性。
未经授权的数据传输的前景使安全负责人整夜都难以入睡，尤其是如果数据泄漏发生在大数据管道中，该管道可以复制大量潜在的敏感资产。检索数据泄漏需要-DEPEPTH对出口流量进行-Depth Monelot流量。，IP地址和流量。首先，预留数据泄漏来自在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及预防数据丢失和下一个代理防火墙。另一个重要方面是教育和提高企业内的意识。
框架，库，软件实用程序，数据摄入，分析工具和自定义应用程序-big数据安全性开始于代码级别。没有责任是否实施了上述公认的安全性实践，代码中的安全缺陷可能会导致数据泄漏通过检测软件开发生命周期期间自我开发的代码和开源组件的安全性，可以加强软件安全性的安全性，以防止数据丢失。
结论：以上是首席CTO相关内容的相关内容，请注意有关大数据生态学的数量。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?