各位老铁们好，相信很多人对女生学大数据会不会很难呢都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于女生学大数据会不会很难呢以及医疗大数据冷知识的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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大数据专业和计算机专业有什么区别
我从2010年开始做大数据方面的研发，大数据作为我的主要研究内容之一，我来回答一下这个问题。关于大数据的细节大家可以关注我，参考我之前的文章，相信对理解大数据有一定帮助。
大数据是一个典型的多学科交叉的专业，涉及到计算机、数学、统计学、物理等学科的综合运用，所以大数据专业需要学习掌握的内容更多也更复杂。但是计算机专业无疑是与大数据专业联系最为紧密的专业之一，扎实的计算机知识是做好大数据研究的基础。
大数据专业的研究以数据为主线，通过分析来挖掘数据背后的价值，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、分析和呈现。同时大数据与物联网、云计算关系紧密，物联网为大数据提供了数据的来源，而云计算则为大数据提供了存储和计算的平台。
而物联网、云计算则是计算机专业的细分范畴，同时大数据又是云计算发展到一定阶段的必然产物。大数据的分析则需要扎实的数学基础，需要通过不同的算法来完成数据的整理以及查找数据背后的联系。
大数据与计算机专业的最大区别是对于数据的理解，大数据专业围绕数据展开，而计算机专业则围绕功能展开，数据是计算机功能的产物和沟通的方式。所以说大数据也是计算机专业发展的必然产物，计算机专业的发展也必将向更加细分的领域深入。
计算机专业的发展带动了大数据的发展，大数据的发展也带动了人工智能的发展，而人工智能则涉及到更多的学科，更加复杂。所以，大数据是目前很多领域的驱动力，借助大数据能让很多传统行业发现数据的价值，可以说目前的大数据是科技创新的孵化器。
现在很多研究生都把研究方向定在了大数据领域，这些研究生在本科阶段有不少是从事计算机专业的，当然也有数学专业的、统计专业的、物理专业的等等。大数据涉及到的领域很广泛，更多专业的人才都可以参与到大数据产业链中，未来大数据的发展空间将更大。
如果大家有关于大数据方面的问题，或者有云计算、人工智能方面的问题都可以咨询我。
女生学大数据会不会很难呢
作为一名大数据行业的从业者，同时也在指导大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。
大数据领域的岗位可以简单地划分为两大类，一类是研发型岗位，或者叫做创新型岗位，另一类是应用型岗位，或者叫技能型岗位。研发型岗位的难度比较大，往往需要从业者具有扎实的知识基础，同时要掌握一系列研究方法，对于工作环境也有相对较高的要求，比如需要较强的算力和数据支撑。
目前大数据领域的研发级岗位往往对于从业者的学历有较高的要求，不少人通过读研获得了研发级岗位，目前有不少女生在读研时，会选择大数据相关方向。从2019年的秋招来看，大数据领域的岗位相对比较多，可以选择的空间也比较大。
相对于研发级岗位来说，应用级岗位的学习难度要相对低很多，即使没有计算机知识基础，经过一个系统的学习过程，往往也能够从事一些大数据领域的岗位，比如数据采集、数据清洗、数据分析等岗位都比较适合女生来从事。所以，在选择学习大数据知识的时候，应该根据自身的知识基础和能力特点来选择学习路线。
当前学习大数据知识，不论从事哪个具体的岗位，通常都需要学习三方面知识，其一是编程语言知识；其二是大数据平台知识；其三是行业知识。编程语言可以重点考虑一下Java、Python和R这三门语言，其中Python语言目前的上升趋势比较明显。大数据平台可以重点关注一下开源平台，比如Hadoop、Spark。关于行业知识，可以与自身的岗位相结合，也可以选择一个自己感兴趣的领域，比如金融、教育、医疗等领域都是不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据是什么我们生活中的哪些方面属于大数据范畴
顾名思义，大数据，就是更“大”一点的数据集，规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围。数据量一上去，对运算能力、处理效率就提出了极大的挑战，一台机器算不了，就要多台机器分开来算，于是就有了“分布式系统”、“云计算”的概念。
数据之中蕴含着事物的发展趋势：
1.基于海量数据，可以帮助人找到所需信息，发现整体规律，所以大数据可以用于搜索引擎、舆情监测、交通调度
2.基于群体数据可以预测个体，所以有了各种推荐系统——比如头条的信息流推荐、抖音的短视频推荐、淘宝的商品推荐、朋友圈的广告推荐等。
3.基于历史可以预测未来，所以大数据可以用于预报天气、预测票房、预测股票涨跌。
4.大数据之上，可以喂养出有更好识别能力、认知能力的AI算法，比如语音识别、人脸识别、自然语义理解等
大数据能火多久，你怎么看
大数据作为第三次信息化浪潮的代表技术之一，目前正处在落地应用的初期，从大数据自身的产业布局和应用模式来看，未来大数据将成为信息领域的重要基础性技术，大数据技术也会逐渐成为整个互联网领域的重要支撑技术之一。从这个角度来看，大数据相关技术的生命周期将会比较长，但是随着科技的发展，大数据技术也必然会从一个新技术走向传统技术。
大数据技术的发展应该会经历以下几个阶段：
第一：大数据技术发展的初期。虽然大数据概念已经被提出多年，但是目前大数据技术依然处在行业发展的初期。当前大数据技术本身已经趋于成熟，但是大数据技术的落地应用却刚刚开始，大数据落地应用的过程中必然会释放出大量的工作岗位和市场空间，这个过程将使得大数据成为市场的热点，人才和资金都会向大数据领域倾斜。
第二：产业化阶段。大数据产业化的过程将是一个系统的过程，这个过程不仅仅涉及到大数据技术，也涉及到物联网、云计算等技术，另外大数据与传统行业也有密切的联系，这些都需要一个系统的规划才能完成大数据的产业化。虽然目前大数据领域已经有了一个初步的产业链，但是离真正的产业化阶段还有较长一段距离，相信随着产业互联网的发展，大数据产业化的进程也会加快。从大数据自身涉及到的内容来看，大数据产业化的时间有可能需要数年甚至数十年。
第三：行业成熟期。当大数据产业化进程结束之后，大数据相关技术将成为传统技术之一，相关的市场规模也会趋于平稳，以大数据为基础的新的应用将成为市场追求的热点。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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