1.了解微信、微博、小视频每天产生的数据量与数据类型
全国网民规模达8.29亿，全年新增网民5653万，互联网普及率为59.6%，较2017年底提升3.8%。我国手机网民规模达8.17亿，全年新增手机网民6433万；网民中使用手机上网的比例由2017年底的97.5%提升至2018年底的98.6%，手机上网已成为网民最常用的上网渠道之一。
2019微信公开课PRO今日举办，与此同时，官方发布了2018微信数据，通过大数据对过去一年的微信生活进行了回顾和剖析（截至2018年9月）。
数据显示，每个月有10.825亿位用户保持活跃，每个月有6300万位55岁以上的用户保持活跃。
此外，每天有450亿次信息发送出，有4.1亿次音视频呼叫成功。其中，视频通话用户比三年前多了570%，随时随地“微信见面”，成为一种日常。
在2018年中国微博用户规模及使用情况中，数据显示，2018年中国微博用户规模为3.37亿人，与2017年末相比增长3456万人，在整体网民数量中微博用户数比例达到42.3%。
抖音小视频国内日活跃用户突破2.5亿,月活跃更是达到了5亿人的高活跃量，平均每人每月都有13.5天都在使用抖音。
2.选择一个你感兴趣的领域应用数据思维进行分析决策的案例
改善医疗保健和公共卫生。
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
3.大数据 人工智能 云计算 物联网 区块链的概念及相互关系
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。互联网交换的是信息,区块链交换的是价值。
4.大数据的职业前景
数据还显示，微信通讯录朋友人均比三年前多了110%。
大数据专业重点培养具有以下素质的人才：
一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；
三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平极高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升
大数据专业的职业发展主要分为3个方向：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
目前，大数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。可以看出，大数据分析在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。
1.了解微信、微博、小视频每天产生的数据量与数据类型
全国网民规模达8.29亿，全年新增网民5653万，互联网普及率为59.6%，较2017年底提升3.8%。我国手机网民规模达8.17亿，全年新增手机网民6433万；网民中使用手机上网的比例由2017年底的97.5%提升至2018年底的98.6%，手机上网已成为网民最常用的上网渠道之一。
2019微信公开课PRO今日举办，与此同时，官方发布了2018微信数据，通过大数据对过去一年的微信生活进行了回顾和剖析（截至2018年9月）。
数据显示，每个月有10.825亿位用户保持活跃，每个月有6300万位55岁以上的用户保持活跃。
此外，每天有450亿次信息发送出，有4.1亿次音视频呼叫成功。其中，视频通话用户比三年前多了570%，随时随地“微信见面”，成为一种日常。
在2018年中国微博用户规模及使用情况中，数据显示，2018年中国微博用户规模为3.37亿人，与2017年末相比增长3456万人，在整体网民数量中微博用户数比例达到42.3%。
抖音小视频国内日活跃用户突破2.5亿,月活跃更是达到了5亿人的高活跃量，平均每人每月都有13.5天都在使用抖音。
2.选择一个你感兴趣的领域应用数据思维进行分析决策的案例
改善医疗保健和公共卫生。
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
3.大数据 人工智能 云计算 物联网 区块链的概念及相互关系
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。互联网交换的是信息,区块链交换的是价值。
4.大数据的职业前景
数据还显示，微信通讯录朋友人均比三年前多了110%。
大数据专业重点培养具有以下素质的人才：
一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；
三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
我国行业大数据总体发展水平较好，在各行业都有应用。其中，金融大数据、政务大数据的应用水平极高，同时交通、电信、商贸、医疗、教育、旅游等行业大数据的发展水平也有显着提升
大数据专业的职业发展主要分为3个方向：
1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
目前，大数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。可以看出，大数据分析在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。
大数据人才市场的平均待遇可以说是明显的阶层化分布——硕士以上21K，本科以上为16K，本科以下9K。
我们看到这幅图，金字塔顶尖的起薪12k，占比0.1；如果我们做不了这个0.1%，那也可以在做最下面的9%，毕竟你也是刚刚起步，一切都是往上在爬。
我们都知道，大数据现在是非常火热的，基本上是人尽皆知，很多人也都非常想加入这个行业，成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看，由于现今大市场环境下大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才（既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验），这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢？
大数据工程师的前途还是很明朗的，成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的，可以说，大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高很多。
在职业发展路径上，由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。可以看到，大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的，并且薪资待遇也非常的好，这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话，可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦。
大数据人才市场的平均待遇可以说是明显的阶层化分布——硕士以上21K，本科以上为16K，本科以下9K。
我们看到这幅图，金字塔顶尖的起薪12k，占比0.1；如果我们做不了这个0.1%，那也可以在做最下面的9%，毕竟你也是刚刚起步，一切都是往上在爬。
我们都知道，大数据现在是非常火热的，基本上是人尽皆知，很多人也都非常想加入这个行业，成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看，由于现今大市场环境下大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才（既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验），这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢？
大数据工程师的前途还是很明朗的，成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的，可以说，大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高很多。
在职业发展路径上，由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。可以看到，大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的，并且薪资待遇也非常的好，这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话，可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦。
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