計算機基礎部分包括2113作業系統、資料結構、演算法5261設計、資料庫、程式語言4102等內容，作業系統以Linux為重點1653學習物件，因為大資料平臺基本上都以Linux系統為基礎進行搭建。程式語言可以選擇Java、Python、R等語言，其中偏向開發的同學要重點學習Java、Python，偏向分析的同學要重點學習一下R語言。

工業物聯網技術非常需要大資料的支援，每天各種感測器採集到海量的資料上傳到雲伺服器平臺，需要大資料對這些資料分析，自動生成繪製各種動態的資料曲線。方便我們對採集到的海量資料的進行精確高效的分析。

據統計，大資料人才缺口已超130萬，但國內相關從業人員只有約30萬。隨著企業對大資料的重視，人才需求量將會更大。企業如此看中大資料人才，看大資料未來的發展前景是非常廣闊的。那麼大資料能應用到哪些領域呢?

5G技術已經開始向我們走來，對大資料發展將會產生重要影響：

1、 資料量將迅速擴大。5G時代將是一個新時代，產生的資料量將更大。在此前提下，對未來大資料行業的計算能力、實時引擎和資料處理引擎提出了更高的要求。

2、 將有更多的資料維度。目前的資料還是基於人與人之間的關係，但在5G時代帶來的物聯網發展中，人與物、物與物之間的資料會更多。

3、 大資料技術將進入5G，行業將更多。資料必須與行業相結合，才能為大資料帶來更大的價值。5G將有助於大資料技術應用於更多不同的行業和應用場景。大資料的發展。

資料未來將會應用到以下領域

· 醫療

醫療行業透過臨床資料對比、實時統計分析、遠端病人資料分析、就診行為分析等，輔助醫生進行臨床決策，規範診療路徑，提高醫生的工作效率。

· 政府

在智慧政府模式下，透過大資料技術，政府得以“感知”社會的發展變化需求，行政決策更加科學化、公共服務更加精準化、資源配置更加合理化。

· 電商

電子商務企業獲得精準的資料分析，可以更好地瞭解使用者的需求，制定合理的營銷策略，從而給使用者推廣更感興趣的產品，提高營銷成功率。

· 傳媒

雲集各式各樣的資訊，實現分類篩選、摘編和深度加工，實現對讀者和受眾個性化需求的準確定位和把握，並追蹤使用者的瀏覽習慣，不斷進行資訊最佳化。

· 安防

安防行業可實現影片影象模糊查詢、快速檢索、精準定位，並能夠進一步挖掘海量影片監控資料背後的價值資訊，反饋內涵知識輔助決策判斷。

· 電信

電信行業擁有龐大的資料，大資料技術可以應用於網路管理、客戶關係管理、企業運營管理等，並且使資料對外商業化，實現單獨盈利。

· 教育

透過大資料進行學習分析，能夠為每位學生創設一個量身定做的個性化課程，為學生的多年學習提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。

· 交通

大資料技術可以預測未來交通情況，為改善交通狀況提供最佳化方案，有助於交通部門提高對道路交通的把控能力，防止和緩解交通擁堵，提供更加人性化的服務。

· 金融

在使用者畫像的基礎上，銀行可以根據使用者的年齡、資產規模、理財偏好等，對使用者群進行精準定位，分析出潛在的金融服務需求。

學大資料怎麼樣？

1、這個問題從宏觀角度去回答的話有發展。因為整個大資料行業發展前景一片光明！在未來大資料將成為整個社會及全行業發展的基石。

2、從微觀角度回答這個問題的話需要因人而異。不同的人學習能力不同、思維邏輯不同、學習及工作投入精力不同，而對於學習和工作的結果有有所不同。

學習大資料的方向是對的，是有發展的，而且發展前景一片光明。至於是不是每個人學習大數都會成功，這是一個不切實際的問題。所以，學習大資料的學生一定要根據的自己的實際情況，去規劃自己的職業方向、制定自己的學習計劃、透過學習不斷的去調整自己的學習方法方式。從而達到良好掌握大資料技術的目的，有一個好的發展方向。

如果提到“大資料”時，你會想到什麼?也許大部分人會聯想到龐大的伺服器叢集;或者聯想到銷售商提供的一些個性化的推薦和建議。如今大資料的深度和廣度遠不止這些，大資料已經在人類社會實踐中發揮著巨大的優勢，其利用價值也超出我們的想象。下面我就來介紹大資料的十大應用領域。

1.瞭解和定位客戶

這是大資料目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體資料、瀏覽器日誌、文字挖掘等各類資料集，透過大資料技術建立預測模型，從而更全面地瞭解客戶以及他們的行為、喜好。

利用大資料，電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更準確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的瞭解客戶實際駕駛情況。

滑雪場利用大資料來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想象一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。同時提供互動平臺(網站、手機APP)記錄每天的資料——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些資訊，與家人和朋友相互評比和競爭。

2.瞭解和最佳化業務流程

大資料也越來越多地應用於最佳化業務流程，比如供應鏈或配送路徑最佳化。透過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況資料最佳化運輸路線。

如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上貼上RFID標籤，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智慧標籤。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，溼度，運動狀態等等。這將開啟一個全新的大資料時代，“大資料”領域尋求共性的資訊和模式，那麼孕育其中的“小資料”著重關注單個產品。

3.提供個性化服務

大資料不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智慧手錶或智慧手環等可穿戴裝置採集的資料中獲益。Jawbone的智慧手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠資料，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個使用者。從中受益的還有網路平臺“尋找真愛”，大多數婚戀網站都使用大資料分析工具和演算法為使用者匹配最合適的物件。

4.改善醫療保健和公共衛生

大資料分析的能力可以在幾分鐘內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智慧手錶等可穿戴裝置的資料，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再侷限於小樣本，而是包括所有人!

蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究裝置。透過收集使用者的相關資料，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。

大資料技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。透過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。

5.提高體育運動技能

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大資料分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，透過影片分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平臺，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。

還有一件非常酷的事情是智慧瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。

6.提升科學研究

大資料帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍佈了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的資料量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查資料、自然災害資料等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。

7.提升機械裝置效能

大資料使機械裝置更加智慧化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了“智慧電網”的首批測試，在使用者家中安裝智慧電錶，然後登入網站就可實時檢視用電情況。“智慧電網”還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。

8.強化安全和執法能力

大資料在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全域性(NSA)利用大資料技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大資料來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大資料來檢測欺詐交易等等。

9.改善城市和國家建設

大資料被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，最佳化城市管理和服務。

10.金融交易

大資料在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是透過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的資料，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

這裡列出的10個類別代表了大資料應用最多的領域。隨著大資料分析工具成本的降低和人們可接受度的提高，大資料會更加普及到日常生活中，未來將會出現哪些新的應用領域，我們值得期待。