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大数据获取方法有哪些?

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标签: 大数据 大数据获取方法
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UCI:经典的机器学习、数据挖掘数据集,包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老,但依然活跃在科研学者的视线中。

国家数据:数据来源中华人民共和国国家统计局,包含了我国经济民生等多个方面的数据,并且在月度、季度、年度都有覆盖,全面又权威。

亚马逊:来自亚马逊的跨科学云数据平台,包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

figshare:研究成果共享平台,在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享,获取其中的研究数据。

github:一个非常全面的数据获取渠道,包含各个细分领域的数据库资源,自然科学和社会科学的覆盖都很全面,适合做研究和数据分析的人员。

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    “数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广,就业薪资待遇水平高,缺点可能在于专业设立较新,教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

    “数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向:

    分析类岗位

    分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法,进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型,为客户提供有价值的信息,满足客户需求。

    算法工程师。大数据方向,和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向,根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

    研发类岗位

    架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优,从数据采集到数据加工,从数据清洗到数据抽取,从数据统计到数据分析,实现大数据全产业线上的应用分析设计。

    开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务,负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

    运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用,参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

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