大數據專業是干什么的?大數據主要表現特征是什么?大數據專業是一項技術的學習方向，該專業是交叉性學科，學習內容涵蓋較廣，其中以統計學、數學、計算機為三大支撐柱學科，并以生物、醫學、環境科學、經濟學、管理學等作為輔助拓展。除此之外還需要學習數據采集、數據分析、數據處理軟件及計算機編程語言等。不同的工作崗位與方向，需要從事的工作也不是一樣的，因此催生出了許多職位。較為常見的大數據發展方向是大數據開發、大數據分析。

大數據技術可以理解為在巨量的數據資源中提取到有價值的數據加以分析和處理，主要的表現特征如下：

數據量大(Volume)：

第一個特征是數據量大，包括采集、存儲和計算的量都非常大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。

類型繁多(Variety)：

第二個特征是種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

價值密度低(Value)：

第三個特征是數據價值密度相對較低，或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯并通過強大的機器算法來挖掘數據價值，是大數據時代較需要解決的問題。

速度快時效高(Velocity)：

第四個特征數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鐘前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別于傳統數據挖掘的顯著特征。

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