主要是，首先是:big 数据开发相关职位:big 数据开发工程师，Hadoop开发工程师薪资:成都；其次是:数据 -。1.大方向数据采集和预处理。这个方向最常见的问题就是数据的多样性和差异性，导致数据的质量差异，严重影响数据的可用性。
2.大数据仓储与管理方向。这个方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要考虑结构化、非结构化和半结构化数据。分布式文件系统和分布式库技术的发展正在有效地解决这些问题。在存储和管理方向，要特别重视索引和查询技术、实时和流式存储和处理的发展。3.大数据 计算模式方向。
4、常用的大 数据 分析软件有哪些(列举当前主流大 数据 分析工具有哪些Da数据Industry由于数据的量巨大，传统的工具已经很难应付，所以我们需要使用更先进的现代化工具。下面是几个常用的软件:1。智能软件Smartbi Da数据。它整合了BI定义的各个阶段，对各种业务数据仓库数据仓库与平台-3 分析进行加工、挖掘和处理。满足所有用户的各种-3 分析应用需求，如大数据 分析、可视化-2/。
1993年，美国联邦科学、工程和技术协调委员会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算 Communication”报告，该报告也被称为HPCC计划报告，即美国总统的科学战略项目。其目的是通过加强研究和开发来解决一些重要的科学和技术挑战。2.Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。
5、大 数据 分析有哪些基本方向?Da 数据的研究领域可以说是非常广阔的，也将是未来很长一段时间的热门领域。目前Da 数据的研究方向主要集中在以下五个方面。1.可视化Da数据分析。在分析之前，有必要对数据做一个探索性的调查。在这个过程中，可视化会起到很大的作用。在数据 分析之后，为了方便用户，需要显示结果。特别是，工具可视化Mobile-3分析可以跟踪用户的行为，并允许应用程序开发者从用户的角度评估他们的产品。通过观察用户与应用程序交互的方式，开发人员将能够理解用户为什么执行某些行为，从而为完善和改进他们的应用程序提供基础。
包括Da 数据与neural 计算结合，深度学习，semantic 计算等人工智能相关技术。得益于以Cloud 计算和Da 数据为代表的计算的快速发展，大大提高了信息处理的速度和质量，海量数据可以快速并行处理。3.跨学科数据融合分析及应用。由于现有平台数据不好用，且垂直应用行业数据 分析涉及领域专家知识和领域建模，目前在平台数据行业分析中应用。
