大学数据是什么意思？
就是大学的毕业生中，有多少学生参加了工作，这是大学管理的一个重要指标，就业率高，说明这个大学的毕业生是被社会认可的，客观的反映了学校的教学质量，反之亦然。大学学习的目的，就是为了参加社会实践，就业率充分反映了社会的实际需求。
大数据是巨量数据***,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须***用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
世界大数据科学专业大学排名
对于数据科学与大数据技术专业大学排行榜中，位列前三位的分别是中南大学，浙江财经大学，广西科技大学
1 中南大学 5★ 24
2 浙江财经大学 5★- 24
3 广西科技大学 4★ 24
4 复旦大学 4★ 24
5 电子科技大学 3★ 24
6 对外经济贸易大学 3★ 24
大数据的现状和发展如何？现在学习大数据还有出路吗？
大数据开发 就业方向 大数据作为一门比较基础型的学科，无论是从数据开发及分析、还是从物联网一级人工智能算法训练领域来看，它都有着非常核心的技术以及职位需求，那么接下来可以来具体分析一下关于大数据开发方向都会 哪些对口的工作职位①：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程 师，大数据研发工程师，等；②：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等； ③：大数据运维工程师等等......
目前高校正在建设数据科学与大数据专业，包括本人也在高校课程体系建设和实验室建设的领域工作。我们国家人口基数大，互联网和移动互联网网民的基数大，首先在互联网领域大数据有广泛的应用场景，比如淘宝网通过海量得用户行为数据分析（用户的点击行为、浏览行为、收藏行为、购买行为、评价行为等数据），为用户推荐适合自己的商品，达到精准用户画像的目的。这次***状肺炎疫情我们国家就借助大数据分析无症状感染的全国患者分布情况，预测病人发病的概率，预测***是否是***状***等等。
技术方面的学习的话，最快的方式莫过于直接学习相关的主流框架。
1.Hadoop基于google的论文的开源大数据框架实现，这是最早的大数据处理框架，后续hdfs、hive、hbase都是围绕Hadoop建立起来的社区，先从Hadoop入手，深入学习并尝试运用它处理一定规模的数据集，等你能比较熟练的运用Hadoop生态的几个框架进行数据处理的时候，你就基本算是入门大数据了。
2.Spark基于内存的大数据处理框架，使用有向无环图RDD为数据抽象单位，提供比Hadoop的MapReduce更加丰富的数据操作，并由于基于内存使得运算速度上升了几个数量级，hadoop适合做非实时计算的离线计算，而spark则更适合做实时数据处理系统。学习并运用上面两个主流的大数据处理框架处理数据之后基本上可以说是对大数据入门了，当然还有其他的一些框架有时间也可以学习一下，比如最近风头很盛的Flink(对标spark)。框架上手后还只是停留在『会』处理较大规模的数据这个层面上，之后就需要更深入的学习了，还是从框架入手，需要深入了解Hadoop的MapReduce原理、shuffle的完整过程以及优化点等等，相应的spark里面的rdd各类数据转化的过程和原理以及优化点等等，这时候建议从阅读源码开始:搭建Hadoop源码阅读环境搭建 Spark 源码研读和代码调试的开发环境这是要对整个大数据处理的过程有一个总体的认知，为你后续优化数据处理打好基础，当然这期间最好可以学习Hadoop&Spark生态中的其他框架入hbase、spark streaming等，加强个人的大数据技术栈。
