一、數據技術與大數據科學需要電腦嗎？

必須用到電腦，電腦是數據技術與大數據科學必備的工具，沒有電腦就無法開展工作。

用于這項工作的電腦配置還不能太低配，不要買商務本和輕薄本，可以買游戲本，性能高，可擴展，一定要買大內存，16G起步，硬盤容量越大越好，至少1T吧，其他CPU和顯卡可根據自己預算買。

二、數據科學與大數據技術需要考研嗎？

需要考研，當前大數據技術尚處在落地應用的初期，而且伴隨著產業結構升級的持續推進，以研究生為代表的高端人才有更強的崗位競爭力，從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，整體的就業表現還是不錯的，雖然算法崗位的競爭比較激烈，但是開發崗位的人才需求量還是比較大的，而且崗位附加值也比較高。從這個角度來看，當前大數據專業的同學可以重點考慮一下通過讀研來提升自身的就業競爭力。

三、大數據的三大技術支撐要素？

大數據技術支撐的三個要素是：

1、云計算、硬件性價比的提高以及軟件技術的進步；

2、數據源整合進行存儲、清洗、挖掘、分析后得出結果直到優化企業管理提高效率；

3、智能設備、傳感器的普及，推動物聯網、人工智能的發展。

四、大數據需要的技術要求

大數據需要的技術要求

隨著信息時代的到來，大數據已成為各行各業中的熱門話題。大數據的概念包括數據量大、更新快、種類多，并且需要利用先進技術進行分析和處理。在如此龐大的數據量面前，業界需要具備相應技術才能有效應對。以下是大數據需要的技術要求：

1. 數據處理技術

數據挖掘： 對大規模數據進行自動或半自動的分析，發現其中的隱藏模式，是大數據處理的重要技術。能夠幫助企業從海量數據中提取有價值的信息，指導決策。

數據清洗： 大數據源常常存在數據不一致、重復、缺失等問題，數據清洗技術幫助去除這些噪音，提高數據質量。同時，還能對數據進行統一格式化，方便后續處理。

2. 分布式系統

分布式計算： 大數據處理需要分布式系統支持，通過將計算任務分解成多個子任務并行執行，提高計算效率。例如Hadoop、Spark等框架就是典型的分布式計算系統。

負載均衡： 針對分布式系統中不同節點的負載情況進行動態調整，保證系統資源的合理利用，避免單點故障。

3. 數據存儲技術

NoSQL數據庫： 傳統的關系型數據庫無法滿足大數據存儲需求，NoSQL數據庫則能更好地處理海量數據，如MongoDB、Cassandra等。

分布式文件系統： 大數據常常需要跨多臺機器的存儲，分布式文件系統提供了高可用性和可擴展性，如HDFS、GFS等。

4. 數據分析技術

機器學習： 在大數據背景下，通過機器學習算法訓練模型，實現自動化的數據分析和預測。從而挖掘數據背后潛藏的規律和趨勢。

數據可視化： 將復雜的數據通過圖表、圖像等形式呈現，使人們更直觀地理解數據，從而做出更加明智的決策。

5. 安全性技術

數據加密： 大數據中涉及大量敏感信息，對數據進行加密保護是至關重要的，避免數據泄露造成的損失。

權限控制： 設計完善的權限管理系統，控制數據訪問權限，防止未經授權的人員獲取敏感數據。

結語

大數據技術的不斷發展為各行各業帶來了前所未有的機遇和挑戰。只有掌握了先進的大數據技術，才能更好地把握住這個信息時代的機遇，實現數據驅動的業務發展。

五、GIS需要數據庫技術嗎？

GIS需要數據庫技術

地質學、自然地理學、人文地理學、經濟地理學、資源學、環境科學、計量地理學、區域分析與區域規劃、地圖投影、地圖設計與編制、地圖分析與應用、城市規劃、CAD 、RS、GPS、數據庫、軟件工程

首先是程序設計語言，這個是基礎，然后需要gis理論基礎，再加上你所采用的二次開發組件。

三者缺一不可，當然可能還涉及數據庫技術，算法等等

六、大數據時代需要哪些數據庫技術？

數據庫技術的發展實際上取決于互聯網發展過程中需求的不斷升級。如果數據是小錢錢，那么數據庫就好比古代的布袋，皮錢包再到如今的電子錢包。演變就是為了適應需求的變化。總的來說，根據數據庫原理的不同，可以分為關系型數據庫，NoSQL數據庫以及時序數據庫。下面就為大家簡單介紹下這幾類數據庫的特點以及應用場景：

關系型數據庫

關系型數據庫是比較傳統的數據庫，其中包括SQL Server，Oracle，DB2，MySQL等。關系型數據庫是基于行存儲的，適合結構化實體的存儲，讀寫性能比較平均，支持復雜條件查詢。但對于非結構化數據的存儲就有些吃力了。

NoSQL數據庫

NoSQL數據庫的代表非MongoDB莫屬，如今，隨著MySQL 8的出現，NoSQL數據庫的選擇也變得多樣起來。NoSQL數據庫包括文檔型數據庫，列存儲數據庫等。這類數據庫很好的支持了非結構化數據的存儲，但是部分此類數據庫由于其底層實現，讀性能相較于寫性能來說要優異許多。舉個栗子，Google Cloud DataStore是一款文檔型數據庫，其底層基于列索引的BigTable實現。當插入一個JSON對象時，內部需要很多操作來完成對象的保存，相較于關系型數據庫的插入操作要麻煩一些。

時序數據庫

時序數據庫是一個新興的概念，目前比較流行有InfluxDB，國內初創公司濤思數據的TDengine也是不錯的選擇。時序數據庫適用于物聯網傳感器數據的存儲以及應用日志收集等場景。通過名字就可以看出該類數據庫存儲的數據基本都是通過時間戳索引的，因此同樣不支持復雜的條件查詢。

結語

關系型數據庫，NoSQL數據庫以及時序數據庫的選擇取決于要存儲的數據類型，應用場景。但在互聯網如此發達的今天，還要應對高并發，高可用的挑戰。也就有了后來的讀寫分離，故障轉移，讀拷貝等技術的出現，同時也誕生了應用緩存Redis，消息隊列Kafka等來緩解數據庫的壓力。在選擇數據庫時，根據應用場景，數據類型選擇最合適的就好。

七、大數據技術專業需要哪些實訓室？

為了提供專業的大數據技術實訓，一個完善的實訓室通常需要包括以下設備和設施：

1. 數據中心：用于存儲大量數據的主要設備，包括服務器、存儲設備等。

2. 數據處理設備：包括高性能計算機、大內存服務器等，用于進行數據處理和分析。

3. 大數據處理平臺：如Hadoop、Spark等，用于實現大規模數據的處理和分析。

4. 數據可視化工具：用于將數據進行可視化展示，如Tableau、Power BI等。

5. 數據挖掘工具和算法庫：如Python、R語言等，用于進行數據挖掘和分析。

6. 實驗室設備：包括電腦、顯示器、網絡設備等，用于學生進行實際操作和實驗。

7. 實訓課程和教材：為學生提供完整的實訓課程和教材，幫助他們掌握相關知識和技能。

以上是建立一個大數據技術專業實訓室所需要的基本設備和設施，可以根據實際需求和預算進行調整和補充。

八、大數據入門需要學習什么技術？

1 大數據入門需要學習數據分析技術和數據處理技術。2 數據分析技術是指通過對大量數據進行收集、整理、分析和，從中提取有價值的信息和洞察，幫助企業做出決策和優化業務。數據處理技術是指對大數據進行存儲、清洗、轉換和計算，以便進行后續的分析和應用。3 在學習數據分析技術方面，可以學習統計學、機器學習、數據挖掘等相關知識，掌握數據分析的方法和工具，如Python、R語言、SQL等。在學習數據處理技術方面，可以學習大數據平臺和工具，如Hadoop、Spark、Hive等，了解數據的存儲和處理方式。4 此外，還需要學習數據可視化技術，將分析結果以圖表、報表等形式展示出來，提供直觀的數據分析結果。同時，了解數據安全和隱私保護的知識也是必要的，以保護數據的安全和合規性。5 大數據入門還需要具備良好的數學基礎和邏輯思維能力，能夠理解和應用各種數據分析和處理算法。不斷學習和實踐也是必不可少的，通過實際項目和案例的練習，提升自己在大數據領域的能力和經驗。

九、大數據都需要什么技術？

大數據需要多種技術來支持其存儲、處理和分析。其中包括：分布式存儲技術（如Hadoop、HDFS、Cassandra等）、分布式計算技術（如MapReduce、Spark等）、數據挖掘和機器學習技術、實時數據處理技術（如Storm、Kafka等）、數據可視化和交互式查詢技術、數據安全和隱私保護技術等。這些技術能夠幫助企業更高效地處理、分析和利用大數據，從而提高決策精度、優化業務流程、提升用戶體驗等。

十、大數據技術需要什么配置的電腦？

大數據技術通常需要處理龐大的數據集和復雜的計算任務，因此對電腦的配置有一定的要求。以下是一些常見的大數據處理所需的電腦配置建議：

1. 處理器（CPU）：選擇多核心、高性能的處理器，如Intel Core i7或更高級別的處理器，或者AMD Ryzen 7系列或更高級別的處理器。這將提供更好的計算能力和并行處理能力。

2. 內存（RAM）：大數據處理需要大量的內存來存儲和操作數據，建議選擇至少16GB或更高容量的內存。對于更復雜的任務和更大的數據集，32GB或以上的內存會更好。

3. 存儲器（硬盤）：大數據處理通常需要處理大量的數據，因此建議選擇高容量的固態硬盤（SSD）作為系統盤和數據存儲盤。SSD具有更快的讀寫速度，能夠提供更好的數據訪問性能。

4. 顯卡（GPU）：如果你的大數據處理任務中涉及到機器學習、深度學習等需要進行大量并行計算的任務，選擇一塊性能較高的顯卡（如NVIDIA的GeForce系列或Quadro系列）可以加速計算過程。

5. 操作系統：常見的大數據處理平臺如Hadoop、Spark等通常支持多種操作系統，包括Linux、Windows和Mac OS。根據個人偏好和具體需求選擇適合的操作系統。

6. 網絡連接：大數據處理通常需要從網絡上獲取或上傳大量的數據，因此穩定的網絡連接也是必需的。確保你的電腦連接到高速、穩定的網絡，以便進行數據傳輸和訪問。

這些是一些常見的建議，具體的配置要根據實際的大數據處理需求和預算來確定。對于更復雜的大數據處理任務，可能需要更高級別的硬件配置。