一、大数据技术是干什么的简说？

大数据技术是用于处理和分析大规模数据的技术。

 1. 大数据技术主要用于处理和分析大量的、复杂的和多样化的数据，这些数据通常无法被传统的数据库和分析工具所处理。

通过使用大数据技术，可以更好地理解和挖掘这些数据中潜在的模式、趋势和洞察。

2. 大数据技术可以帮助各个行业实现更精确的决策和预测，通过对大数据的分析，可以发现市场需求、客户喜好、产品改进等信息，从而提升企业的竞争力和运营效率。

3. 大数据技术也在科学研究和社会管理中发挥重要作用，例如在医疗领域，通过分析大量的患者数据，可以提高疾病诊断和治疗的准确性；在城市规划中，通过分析大量的城市数据，可以更好地进行交通管理和资源分配。

总之，大数据技术在多个领域都具有广泛的应用和重要的意义。

二、大数据 技术？

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

三、大数据管理与大数据技术的区别？

1、关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；

但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。

2、具体内容不同：举一个简单的例子吧，比方说大数据机器学习，大数据应用专业，会关注不同的应用场景下使用什么样的算法，参数如何设置。

而大数据管理不涉及。

3、目标不同：大数据应用的目标是普适智能要学好大数据，首先要明确大数据应用的目标。

其终极目标是利用一系列信息技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化，最终走向普适的人机智能融合，这不仅是传统信息化管理的扩展延伸，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

大数据管理与应用旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。

大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法

四、对大数据技术这个专业的认识？

大数据技术是一个热门的技术领域，它涉及到数据的收集、存储、处理和分析。这个专业主要涉及到计算机科学、统计学、数据科学等多个学科领域，旨在培养学生对大数据的理解和应用能力。

在这个专业中，学生将学习大数据的处理和分析技术，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，同时也会学习数据隐私和安全等重要的课题。

学生还将学习如何设计和实现大数据系统，以及如何将大数据应用到不同的领域中，例如商业、医疗、金融等。

五、数据科学与大数据技术与大数据管理与应用的区别？

         答：一、侧重点不同。‘大数据技术与应用’主要侧重于大数据的存储、处理和分析技术、包括数据挖掘、机器学习、数据仓库、分布式计算等方面的研究，旨在开发大数据相关的应用程序和系统，以满足商业和企业的需求。

        ‘数据科学与大数据技术’则更加注重数据本身的分析和应用，强调数据探索和建模技术以及数据科学的应用，包括统计学、数学建模、机器学习、人工智能等技术对数据的分析与应用，主要面向对实际问题的解决和业务价值的探索。

        二、培养目标不同。‘大数据技术与应用’旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

       ‘数据科学与大数据技术’主要培养学生数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，掌握数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。了解自然科学和社会科学等应用领域中的大数据，具有较强的专业能力和良好的外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。

六、大数据技术和大数据财务管理区别？

大数据技术和大数据财务管理是两个不同的概念，它们之间存在着一些区别。

大数据技术是指利用先进的计算机技术和算法，对海量、多样化、高维度的数据进行采集、存储、处理、分析和挖掘，从中发现数据之间的关系和规律，以便为企业和组织提供更为精准和高效的决策支持。大数据技术的应用范围很广，包括商业、金融、医疗、教育、能源等各个领域。

大数据财务管理则是指利用大数据技术，对企业财务数据进行采集、存储、分析和挖掘，为企业决策提供更为准确和及时的财务信息。大数据财务管理主要应用于企业财务管理、财务分析和风险控制等方面，可以帮助企业更好地了解自身的财务状况和经营状况，从而采取更为精准和有效的决策。

从功能和应用范围上来看，大数据技术更为广泛，可以应用于各个领域，而大数据财务管理则更为专业，主要应用于企业财务管理和决策支持。同时，大数据技术注重对海量数据的处理和分析，并探索数据背后的关系和规律；而大数据财务管理则注重对财务数据的采集、分析和挖掘，以便为企业决策提供更为准确和及时的财务信息。

七、大数据技术课程内容？

1. 大数据需要学习的内容包括但不限于：数据结构与算法、数据库技术、数据挖掘与机器学习、分布式系统、云计算、统计学等。2. 这些内容是因为大数据处理需要用到大量的数据存储、处理和分析技术，同时也需要对数据进行深入的挖掘和分析，因此需要掌握相关的技术和知识。3. 此外，随着大数据技术的不断发展，还需要不断学习和更新自己的知识，掌握新的技术和工具，以适应不断变化的市场需求。