① 提問：大數據培訓機構靠譜嗎
有不少但是好的沒有多少，魔據的，比較靠前的。
② 大數據時代 發現問題並提出建設性建議
大數據時代：發現問題並提出建設性建議
在當前的大數據時代下，盡管大數據在技術層面的應用可以無限廣闊，但由於合理利用規則的缺失，能夠用於商業應用、服務於公眾的數據將遠遠小於理論上大數據能夠採集和處理的數據，長遠來看，將不利於大數據產業的形成與發展
在大數據時代，只要能產生價值的信息，都可以被加以開發與利用。特別在智慧城市建設中，只有不斷盤活已有數據存量，充分利用大數據增量，才能提升智慧城市「大腦」的智慧水平，促使城市管理從「經驗管理」轉向「科學管理」。
然而在大數據的應用過程中，政府和企業對大數據的運用還存在著法律上的諸多難點，需要站在制度設計的層面統籌考慮，既要保護用戶隱私和個人信息安全，同時最大程度上挖掘出信息本身的價值。
正如美國作家帕特里克·塔克爾在其作品《赤裸裸的未來》一書中所述：「我們不可能朝未來技術揮舞拳頭，更好的辦法是，了解這些工具是如何運作的，了解它們可以如何合法地利用……同時，也要了解這些工具可能如何被濫用。」
發現問題
隨著大數據應用的逐步開展和試行，如何用好大數據，保障個人信息安全，已經成為智慧城市推進的一個重要課題。
首先，數據隱私的保護和應用之間需要權衡。目前我國還缺乏合理開放利用用戶數據的管理規范。《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》等均明確了用戶信息保護及合理利用的原則，但是具體到數據開發利用的規則，比如對商業規則如何制定、經營者合理開發利用的法定情形如何確定、觸犯用戶的隱私權應當如何懲治等一系列管理問題，則沒有相關規定。盡管大數據在技術層面的應用可以無限廣闊，但由於合理利用規則的缺失，能夠用於商業應用、服務於公眾的數據將遠遠小於理論上能夠採集和處理的數據，長遠來看，將不利於大數據產業的形成與發展。
其次，數據的信息安全問題有待妥善解決。大數據應用必然會帶來用戶數據的使用和共享，多維的數據交互將意味著更大的信息泄露風險。一旦經營者保護用戶信息不力或者遭遇信息竊取，勢必引起用戶恐慌，對智慧城市應用涉及的公民財產安全、國家安全產生重大威脅。
由於目前對大數據使用的法律缺位，政府、企業及個人作為使用或者提供大數據的主體，目前還沒有明確的法律責任定位，對於用戶信息問題產生的相關法律責任亦沒有相關的罰則體系。
建設性建議
所以，我國應該結合中外個人信息保護立法經驗，開展關於大數據的法律研究。通過法律實踐，推進大數據應用規則的探索，根據法律研究的相關成果，制定具有可行性的大數據法律實施方案，通過相關法規或者規范的逐步實施，不斷總結實踐推進大數據的法律探索工作。比如開展對用戶信息進行分層分級的試行，依據信息的識別度和重要性，逐步建立信息分級制度;試行用戶信息的模糊化去特徵化處理等，逐步明確模糊化處理數據的可應用范圍等。
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③ 關於大數據的講座可以提哪些問題
大數據目前在哪個行業領域應用最廣？
哪些企業在用大數據技術？
想要從事大數據工作需要掌握哪些知識？
大數據的趨勢怎麼樣，對於人才需求有什麼要求？
現在大數據的崗位的薪資待遇如何？
等等諸如此類的問題，都是了解的。
④ 大數據如何入門
聽說你想要學大數據？你確定你搞清楚概念了嗎？我們來做個小測驗吧：
數據分析師在公司是干什麼的？
大數據和普通數據最大的區別是什麼？
你的日常工作中根本接觸不到大數據，你真正想學的是大數據嗎？
有點蒙圈了吧。魚君正是要幫你在最短的時間內理清這些概念，找准自己前進的方向。
大數據之「大」數據，大家會陌生嗎？不會。我們每天的日常生活都會接觸到數據。淘寶購物時貨比三家的價格，年終考核之後發給我們的獎金，發表在知乎上的文章的評論數量，這些都是數據。
從人們會計數開始，數據就有了，數據分析也是。那麼大數據呢？
說到大數據，你就繞不開互聯網。在互聯網出現之前，雖然政府部門和一些公共事業單位通過日積月累獲得了較大量的數據，但並沒有形成足夠的影響力。直到互聯網產品的出現，由於它收集用戶數據的便利性，通常在一天之內就能夠累計其他行業可能一年才能獲取的數據量。
數據量的升級造成演算法和硬體都必須要升級，操作起來的技術難度也就會提高很多。這個時候，就需要專業的技術和平台來完成存儲，處理和分析大數據的工作。比如說，大家都聽過的Hadoop平台，MapRece演算法。都是大數據時代的產物。
因此，我認為，大數據的核心，就在於大。
有一定規模的互聯網公司都會成立專門的大數據部門來管理自己產品所收集到的大數據。數據量越大，處理難度就越高，相應的，可能挖掘到的內涵也會更多。於是，大數據就成了一個產業，一個火熱的產業。
大數據圈子裡的人在大數據行業這個圈子裡，公司提供的職位大致分為三類：數據分析師，數據產品經理，數據工程師。他們緊密合作，共同驅動公司的數據決策文化。
那麼，著三種職位都是做什麼的？又該怎麼入行呢？
數據分析師
數據分析師，是使用大數據的人。核心是掌握各種數據分析工具和數據分析技能，目標是為公司管理層和產品團隊提供分析報告，幫助他們做決策。
實際工作中，數據會被處理成各種不同的類型提供給數據分析師使用，有比較原始的，有比較簡單好用的。因此，數據分析師需要掌握R, SQL，Excel, Python基礎編程等多種技能，以及熟練掌握常用的數據分析方法。
如果你立志於成為一個數據分析師甚至數據科學家，那麼我強烈建議你進行系統的學習。
數據產品經理
數據產品經理是設計數據產品的人。核心技能是數據需求分析和數據產品的設計，和其他的互聯網產品經理並沒有本質的不同。實際工作中，數據產品經理需要收集不同用戶的數據需求並且設計出好用的數據產品提供給大家，幫助他們「用數據做決定」。
怎麼入門呢？關於具體的進階流程，我希望你聽一下我在一塊聽聽上做的講座《4步讓你成為大數據產品經理》，會為你提供非常全面的介紹。
常見的推薦入門書籍有《人人都是產品經理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。
數據工程師
數據工程師，簡單分兩種，一類是數據挖掘工程師，另外一類是大數據平台工程師。工程師的基本技能當然是寫代碼，寫高質量的代碼。
數據挖掘工程師主要工作是開發大數據流水線以及和數據分析師一起完成數據挖掘項目，而數據平台工程師主要工作是維護大數據平台。
因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等編程/腳本語言，熟悉各種基礎演算法即可以勝任。
如何用數據做決策
對於那些並不想轉行進入大數據圈子的人，我們要學的究竟是什麼？
我相信，在我們的日常工作中，特別是業績不佳，找不到突破口的時候，都曾想過能否用數據來幫助自己。因為我們都曾或多或少聽過一些牛逼的數據案例，比如紙尿布與啤酒之類。
舉一個簡單的例子，你經營的餐館現在狀況不佳。你可以自己拍腦袋想一堆的新點子來嘗試改善現狀。你也可以，收集整理數據，通過分析找出根本原因，並提出對應解決方案，從而扭轉局面。後者聽起來似乎更加靠譜一些。
那麼，你該收集什麼數據，做什麼分析，這就是你需要學習的：「如何用數據做決策」。從這個角度講，我認為：
人人都應該是數據分析師
學習系統的數據決策和數據分析思維，我們可以從這篇文章開始：從0到1搭建數據分析知識體系。我自己工作中常用的數據分析方法都被囊括在裡面，如果趨勢分析，多維分解，用戶分群，漏斗分析等等。請不要小看一篇文章，知識在精不在多。
你還可以從一本簡單好讀的《誰說菜鳥不會數據分析》開始搭建你的數據分析思維。
關於數據分析的書籍太多了，眾口難調，隨便一搜就有一大堆推薦。而其中所講的知識和理論其實都是類似的。最終要讓他們發揮作用，還是要和實踐結合起來。
因此，我認為，在自己的生意和工作中多實踐數據分析，多思考，遇到問題多在社群中提問和大家探討，是最好的學習辦法。我自己也一直是這樣踐行的。
帶著問題去學習，是最好的方式。
在這個過程中，隨著你對數據的深入了解，掌握更多的數據分析語言和工具。從Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的數據量也會越來越大。但你大可不必一開始就扎入這些工具的學習中，那樣會收效甚微。
⑤ 提問。。。。。
回答
⑥ 誰知道，天天回答問題，可提問的全是關於軟體的，拿這里當大數據了，到底怎麼想的。
說白了，這個不是因為所有的軟體都是這個，在這里沒提問，而是因為你去回答了比較多的軟體問題，根據大數據篩選就是以擅長於這個領域，所以他就把這些題目都推薦給你了。
⑦ 大數據時代人更自由辯論賽中,提問互聯網與大數據的關系和區別跑題了嗎
跑不跑題看你怎麼問，你光問互聯網與大數據有啥關系，有啥區別是跑題了，因為你沒提到辯題專中的人的自由，但屬是你如果連環問題，比如「1、請問互聯網和大數據什麼關系？2.那這種關系會不會影響到人的隱私權？3.那是不是人類在大數據時代在使用互聯網的過程中被竊取了大量的個人隱私，從而被大數據使用者獲得了你的各項標簽，了解了你的愛好、了解了你的動態，掌握了你的所有行程軌跡，是不是會讓你在使用互聯網的過程中小心翼翼，生怕暴露了過多的個人隱私，而不像以前那樣在網上自由自在的沖浪？」類似這樣問就沒有跑題，總之你先要自己想清楚，你問互聯網和大數據的關系和區別的目的是什麼，對你方辯題有什麼幫助。
⑧ 什麼是數據服務,與數據的區別是什麼 提問
數據，通常我們理解為源數據，在地理信息數據方面，一般為SHAPE文件、MDB資料庫、GDB資料庫、IMG/TIF影像等；數據服務對數據進行了封裝，是一個URL地址，通過傳入參數獲取結果，在地理信息數據方面，一般有WFS、WMS等。
兩者在應用上有很大的不同：
第一、源數據是完整的數據內容，數據服務以最小許可權為原則，是滿足最低要求的數據內容，在滿足利用需求的情況下，會盡可能提供最少數據。
第二、源數據能夠滿足豐富的數據應用需求，根據實際業務需求進行數據應用開發，而數據服務只能提供查詢、分析等一些簡單的功能。
第三、源數據可以進一步加工處理，產生新的數據，而數據服務則不可以。
第四、由於數據來源於其他部門，所以源數據存在時效性較差的問題，需要在有更新的時候重新向數據生產部門申請，而數據服務則可以保證數據的時效性
第五、如果購買的話，源數據價格會較高，而數據服務價格較便宜。
第六、對於數據提供部門來說，傾向於提供數據服務而不是源數據，對於數據使用方來說，可能更傾向於獲取源數據而不是數據服務。
在地理信息數據應用方面的建議：
1、 對於基礎數據（影像、地形、電子地圖等），建議使用數據服務，這些數據更新時間較長，而且數據挖掘價值不高。
2、 對於業務過程中產生的矢量數據，則建議使用源數據，同時要考慮數據更新機制了。
3、 如果地理信息數據只是用來作為底圖瀏覽、查詢和簡單的分析，則建議使用數據服務，如果需要進行深入挖掘分析，則建議使用源數據。
（如有幫助，請採納，謝謝）
⑨ 尚矽谷大數據面試都會問些什麼
其實不管是哪家公司面試，都是根據你的簡歷來對你進行提問，所以自己簡歷上面寫的知識點都要全部對答如流。
還有慎用精通這樣的字眼，工作五年以上的人，也不敢說自己對哪一方面能夠達到精通的地步。
尚矽谷大數據面試的一些基本問題總結如下：
1.講講你做的過的項目。 項目里有哪些 難點重點注意點呢？
2.講講多線程吧， 要是你，你怎麼實現一個線程池呢？
3.講一下Maprece或者hdfs的原理和機制。map讀取數據分片。
4.shuffle 是什麼？ 怎麼調優？
5.項目用什麼語言寫？ Scala？ Scala的特點？ 和Java的區別？
6.理論基礎怎麼樣，比如數據結構，裡面的快速排序，或者，樹？ 講一講你了解的樹的知識？
7.數學怎麼樣呢？
8.講一下資料庫，SQl ，左外連接， 原理，實現？
9.還了解過數據的什麼知識？ 資料庫引擎？
10.Hadoop的機架怎麼配置的？
11.Hbase的設計有什麼心得？
12.Hbase的操作是用的什麼API還是什麼工具？
13.對調度怎麼理解.? 用什麼工具嗎？
14.用kettle 這種工具還是 自己寫程序？ 你們公司是怎麼做的？
15.你們數據中心開發周期是多長？
16.你們hbase裡面是存一些什麼數據