如何做大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集？要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集過程，首先要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。目前，大數(shù)據(jù)主要有三大數(shù)據(jù)源，即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，因此數(shù)據(jù)采集的主要渠道就是這三個。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大

如何做大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集？

要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集過程，首先要了解大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源。目前，大數(shù)據(jù)主要有三大數(shù)據(jù)源，即物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)，因此數(shù)據(jù)采集的主要渠道就是這三個。

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的重要原因之一。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)占整個大數(shù)據(jù)的90%以上，沒有物聯(lián)網(wǎng)就沒有大數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)大多是非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)。通常有兩種收集方式，一種是消息，另一種是文件。在收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時，往往需要制定一個收集策略，主要集中在兩個方面，一是收集頻率（時間），二是收集維度（參數(shù)）。

Web系統(tǒng)是另一個重要的數(shù)據(jù)收集渠道。隨著Web2.0的發(fā)展，整個web系統(tǒng)覆蓋了大量有價值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不同于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)。web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往是結構化的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的價值密度相對較高，因此通常技術公司都非常重視web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程。目前，web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集通常是通過web爬蟲來實現(xiàn)的，爬蟲可以用Python或Java語言編寫。通過在爬蟲上添加一些智能操作，爬蟲還可以模擬手動數(shù)據(jù)爬蟲過程。

傳統(tǒng)信息系統(tǒng)也是大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。雖然傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)所占比重相對較小，但由于傳統(tǒng)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構清晰、可靠性高，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)往往具有最高的價值密度。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集往往與業(yè)務流程密切相關。未來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值將得到進一步體現(xiàn)。

打算用Python做畢業(yè)設計，可以做哪些方面的？

現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)很流行，Python在這些方面更強大。

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想做數(shù)據(jù)分析是學python還是學大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)結構中的很多組件都是用Java語言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴展包，通過學習使用這些包，可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此，要學習數(shù)據(jù)分析，建議學習Python而不是大數(shù)據(jù)。

Python和大數(shù)據(jù)有什么區(qū)別，學哪個以后好就業(yè)？

Python是一種新的編程語言，類似于C#，大數(shù)據(jù)是一種大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，如海量圖像。大數(shù)據(jù)技術是指獲取、存儲、分析和管理大數(shù)據(jù)的技術的總稱?；赑ython和tensorflow，可以對圖像大數(shù)據(jù)進行處理和深度學習。

python有哪些對應的崗位呢？

學習Python語言還有很多工作要做。Python被稱為編程語言中的通用粘合劑。例如，它可以用來做爬蟲、網(wǎng)頁、操作和維護，現(xiàn)在流行的AI Al都可以使用python。然而，我認為Python適合于數(shù)據(jù)科學。

一方面，python有很多專門用于數(shù)據(jù)科學的數(shù)據(jù)包，非常方便。學完這門語言，你就會愛上它。然而，數(shù)據(jù)科學語言的知識背景也非常廣泛。從統(tǒng)計學到計算機理論的每一個分支都需要不斷學習以跟上時代的步伐。

另一方面，Python現(xiàn)在越來越流行。當然，很多因素都是媒體和一些培訓機構造成的。但這也說明Python的發(fā)展趨勢仍在上升。現(xiàn)在教育部新成立了人工智能，競爭只會越來越激烈。