大数据是海量的数据。一般只有达到TB级别才能算大数据。与传统的企业内部数据相比，大数据的内容和结构更加多样，数字文本、视频、语音、图像、文档XMLHTML等。可以作为大数据的内容。目前大数据技术本身已经趋于成熟，但是大数据技术的落地应用才刚刚开始。在大数据的落地应用过程中，必然会释放出大量的就业岗位和市场空间。这个过程会让大数据成为市场热点，人才和资金都会向大数据领域倾斜。
我认为适合众筹的产品和服务。符合这两个特征的产品和服务都适合众筹。被平台叫停的众筹项目，截图自。众筹，顾名思义，是由个人或组织发起，在众筹平台上向公众募集资金，以支持其项目运营的游戏。一般项目完成后，出资人会获得一定的回报。
大数据能火多久，你怎么看？
大数据作为第三次信息化浪潮的代表技术之一，目前正处在落地应用的初期，从大数据自身的产业布局和应用模式来看，未来大数据将成为信息领域的重要基础性技术，大数据技术也会逐渐成为整个互联网领域的重要支撑技术之一。从这个角度来看，大数据相关技术的生命周期将会比较长，但是随着科技的发展，大数据技术也必然会从一个新技术走向传统技术。
大数据技术的发展应该会经历以下几个阶段第一大数据技术发展的初期。虽然大数据概念已经被提出多年，但是目前大数据技术依然处在行业发展的初期。当前大数据技术本身已经趋于成熟，但是大数据技术的落地应用却刚刚开始，大数据落地应用的过程中必然会释放出大量的工作岗位和市场空间，这个过程将使得大数据成为市场的热点，人才和资金都会向大数据领域倾斜。
第二产业化阶段。大数据产业化的过程将是一个系统的过程，这个过程不仅仅涉及到大数据技术，也涉及到物联网云计算等技术，另外大数据与传统行业也有密切的联系，这些都需要一个系统的规划才能完成大数据的产业化。虽然目前大数据领域已经有了一个初步的产业链，但是离真正的产业化阶段还有较长一段距离，相信随着产业互联网的发展，大数据产业化的进程也会加快。
从大数据自身涉及到的内容来看，大数据产业化的时间有可能需要数年甚至数十年。第三行业成熟期。当大数据产业化进程结束之后，大数据相关技术将成为传统技术之一，相关的市场规模也会趋于平稳，以大数据为基础的新的应用将成为市场追求的热点。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
大数据学完出来干什么？
大数据行业发展的方向有多少呢？相当多，分支就像树根一样繁多。但是繁多的分类背后，万变不离其宗的，是数据相关职位的职能，按照职能我们可以分为四类，对应的专业和职责分别是数据分析——专业统计学，数学，计算机，信息管理，金融——主要职责运用工具，提取分析呈现数据，实现数据的商业意义数据挖掘——专业计算机统计学数学——主要职责机器学习，算法实现数据工程师——专业计算机数学，统计学——主要职责开发运用简单数据工具，实现数据建模等功能，需要业务理解数据架构师——专业计算机数学——主要职责高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化;需要有垂直行业经验一 数据分析相关职位首先，来看下数据分析师的情况。
这个职位的主要技能是数据分析，附带数据挖掘，有少量的运用已有工具建模的需求。因为企业对这个职位的要求是作为业务部门的参考与辅助，因此希望是多面手。具体职位包括数据分析师(员/专员)，数据运营主管等。以深圳为例如上，深圳数据分析师(员/专员)的月薪中位数为10375元/月，以上图表显示最低工资3K-4.5K，最高工资20K-30K。
工资与年资的关系大致如下最急需人才的行业如下(工资中位数)数据显示，深圳数据分析在互联网/电子商务行业工资最高，为8431 。地区竞争力排名如下分析显示，北上深是最急缺数据人才的城市，平均待遇也最佳。职位(title)与薪水的对应关系如下其中，分析员与分析专员要求0-2年工作经验，数据分析师通常要求3年以上工作经验。
经过2210次转发和网友9253次捐款，最终筹集的252621元于7月11日被其母亲成功提现。图@中中中中中中中中中中中中中中中中中中中中????2然而，事情发生了变化。有网友贴出黄有房有车的消息，质疑她家集资的合理性。对此，黄某某在QQ空间发帖斥责，称.....我妈能赚钱关你什么事？我住在有几百万美元的房子里跟你有什么关系？......图片来自@南华早报。最后，由于事件曝光后强大的舆论压力，黄某某选择在QQ空间向网友道歉。7月25日，水地奇官方也前往当地与当事人协商退款事宜，并于7月20日通过微博发布声明称，今后将要求募捐者提交房车等资料，证明其财务状况。
数据分析师招聘要求的表达模式如下:岗位要求1统计学、计量经济学、数据挖掘等数据分析专业本科及以上学历。23年以上互联网行业数据分析或数据挖掘经验，有IT大数据分析经验、咨询公司数据分析经验、互联网数据建模分析经验者优先。3熟悉MS Office数据库，统计数据分析，数据挖掘等相关领域，知识算法或工具，4具有良好的数据敏感性，能从海量数据中提取核心结果。
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