计量大数据（计量大数据分析应用）

本篇目录：

1、大数据的特征有哪些2、什么是大数据3、机器学习和计量大数据标准哪一个更适用于就业4、大数据给会计带来什么变化?

大数据的特征有哪些

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。

数据类型繁多：对数据的处理能力提出了更高的要求，例如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据。处理速度快和时效性要求高：是区分于传统的数据挖掘，也这是大数据最显着的特征。

大数据的特征主要包括以下四个方面：大量性：大数据通常具有海量的数据量，甚至可能超过几百TB或者几PB。因此，大数据的处理需要采用分布式存储和计算技术。

大数据具备以下4个特性：一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。二是数据类型多样。

什么是大数据

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。

大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。这些数据集合通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。

大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。

机器学习和计量大数据标准哪一个更适用于就业

数据科学与大数据分析：数据科学家和大数据分析专家在各个行业都有广泛的需求。随着大数据技术的不断发展，这个领域的就业前景十分广阔。

当然人工智能也能应用在物联网中，但相对而言更偏算法一点。从集合概念出发，物联网的范围更大，人工智能有相当一部分属于物联网子集。

数据挖掘、数据分析，机器学习方向：学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。大数据运维云计算方向：市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。

加班一样多，同等条件肯定是机器学习工资更高，因为机器学习是更高层的工作要求，对人的能力要求也更高，自然工资更多。但是岗位也少 大数据多是处理数据，做开发工作。

机器学习工程师：应用机器学习技术，帮助企业做出更明智的商业决策。网络安全分析师：负责网络安全相关的事务。

这几个选择大数据和云数据都可以，还是在这几个当中去多试听几节课比较好，听完以后感觉哪个适合自己学习，就去学哪个，选择学这个，就业发展前景还是不错的，许多企业都急需这样的开发人才。

大数据给会计带来什么变化?

1、数据可视化是将数据转化为更加可感知形式的过程。结合数据可视化利用大数据，就能为会计界专业人士提供可见性较高的会计数据。

2、大数据改变了传统财务系统的记账方法，去中心化的分布式系统极大降低会计舞弊和差错风险。同时，大数据应用下，还实现了三个“转变”：由事后财务报告向实时财务报告转变。

3、在人工智能化和大数据时代，会计核算方式发生了许多变化。以下是一些主要的变化： 自动化账务处理：人工智能技术已经被广泛应用于账务处理工作中，包括凭证录入、审核、过账、对账等环节。

4、大数据时代对管理会计的影响：(一）数据管理方式发生变化 在大数据时代下，改变了传统的数据管理方式。在企业传统的数据管理中，管理的类型及管理渠道较为单一化，数据类型以结构型为主，数据管理的工作量较大，工作效率不高。

5、随着大数据时代的来临，导致传统会计行业和审计行业的会计信息化和会计职能发生变化，对传统的会计和审计行业造成冲击，改变了会计的核算和审计方式，促进了会计和审计行业改革。

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