随着技术的进步，数据也在快速增长。近几年创造的数据比整个人类历史上创造的数据还要多。
你知道到2020年，每秒钟大约会产生1.7兆的新信息吗?
请记住，大数据并非一时兴起，而是一场已经开始的革命，毫无疑问，它很快就会涉及到每一项业务。随着数据量的增加，我们有效分析数据以获得有用的商业见解的能力也在增强。在未来5年，我们可以预期，即使是初创企业，也会有某种形式的数据分析在发挥作用，并引发业务增长。
从事职业转型的专业人士往往对数据分析、大数据分析和数据科学领域普遍存在的差异感到困惑和不确定。
大数据是什么?
根据维基百科的定义：当人们所处理的数据超过人们所容忍的时间范围的时候 ，那么我们就称该数据集为大数据。
我们在实际对大数据定义中，认为所有人给出的定义都是正确的，但是是不完全的。
大数据的诞生和发展
2005，google，GFS(google file system)，后来成为了HDFS的前身
2006，google，MapReduce。
2007，google，Apache基金会用于创建Hadoop的开源社区。
2007，google，BigTable，HBase分布式数据库
2009，Spark
大数据的工作：
1.数据获取：爬虫(禁)，数据接口获取(上游厂商)，传感器
， 开源数据(UCI)
2.数据存储：HDFS、Hbase、HIVE
3.数据分析：MapReduce离线计算引擎，Spark内存计算引擎……
4.数据挖掘：机器学习算法
大数据所有的相关计算，目前主要都是基于Hadoop引擎进行的计算，Hadoop是一个运行在通用硬件平台上的框架式软件。
数据分析是什么
数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法，获取基于数据库的数据表象的知识，也就是指数据分析是从数据库里面得到一些表象性的信息。
数据分析的应用:
1) 能源管理:大多数公司使用数据分析进行能源管理，包括智能电网能源、公用事业公司的建筑自动化、能源优化和能源分配。主要重点是管理服务中断、监控网络设备和调度人员。在公用事业的网络性能中集成数以百万计的数据点，可以让工程师利用分析技术监控他们的网络。
2) 医疗:成本压力是医院面临的主要挑战，这也限制了医院有效治疗许多病人。机器和仪器数据证明是有益的跟踪和优化治疗，以及病人的流量和使用设备可以跟踪。这有助于提高医疗质量，预计将提高1%的效率，从而在全球范围内节省630多亿美元的医疗费用。
3) 游戏:在游戏中收集数据以优化和花费是数据分析的主要优势。那些制造游戏的公司能够更好地洞察用户的喜好、厌恶和关系。
4) 旅游:通过网络博客分析、移动数据分析、社交媒体数据分析，优化购买体验。顾客的喜好和欲望可以被提取出来。定制的报价和套餐可以根据客户的后续浏览情况进行推广，帮助公司实现更好的转化率。（相关推荐：大数据四大常识，你知道多少）
南京北大青鸟的大数据课程，贴近企业需求的同时按照学员的客观学习规律安排课程，在不同的阶段用不同的方法，因材施教，因时辅导启发，学习不同的内容，为广大学员，特别对于编程技术不一的学员提供了学习大数据技术的佳捷径。
