小深今天给分享传统数据与大数据的区别的知识，其中也会对大数据专业是干什么的进行解释，希望能解决你的问题，请看下面的文章阅读吧！
传统数据与大数据的区别 大数据专业是干什么的
1、数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。
2、涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。
3、数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
4、大数据是今年提出来，也是媒体忽悠的一个概念。
5、有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。
6、由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。
7、Google提出了分布式存储文件系统，发展出后来的云存储和云计算的概念。
8、大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-reduce算法框架。
9、在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中，有些算法需要调整。
10、此外，大数据处理能力的提升也对统计学提出了新的挑战。
11、统计学理论往往建立在样本上，而在大数据时代，可能得到的是总体，而不再是总体的不放回抽样。
12、他的区别有8种：分别是：1、数据规模、2、数据类型、3.模式(Schema)和数据的关系、4.处理对象5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
13、而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。
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