1.女生如果学大数据怎么样？
2.智慧气象技术适合女生吗
3.气象局需要什么专业
4.中国气象行业就业现状怎么样？
5.大数据是什么专业名词，怎么理解？
6.大数据怎样帮助我们了解气候变化
7.大数据需要学习那些内容？学完之后可以做哪些工作？
女生如果学大数据怎么样？
首先，女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。
大数据领域的岗位可以简单地划分为两大类，一类是研发型岗位，或者叫做创新型岗位，另一类是应用型岗位，或者叫技能型岗位。研发型岗位的难度比较大，往往需要从业者具有扎实的知识基础，同时要掌握一系列研究方法，对于工作环境也有相对较高的要求，比如需要较强的算力和数据支撑。
目前大数据领域的研发级岗位往往对于从业者的学历有较高的要求，不少人通过读研获得了研发级岗位，目前有不少女生在读研时，会选择大数据相关方向。从2019年的秋招来看，大数据领域的岗位相对比较多，可以选择的空间也比较大。
相对于研发级岗位来说，应用级岗位的学习难度要相对低很多，即使没有计算机知识基础，经过一个系统的学习过程，往往也能够从事一些大数据领域的岗位，比如数据采集、数据清洗、数据分析等岗位都比较适合女生来从事。
所以，在选择学习大数据知识的时候，应该根据自身的知识基础和能力特点来选择学习路线。
智慧气象技术适合女生吗
适合。
女孩学气象技术可以去当电台新闻天气播报的主持人，也可以去一些地方考察，也可以再做幕后聚会报天气，也可以试试播报等等一些工作，所以是适合的。
智慧气象是通过云计算、物联网、移动互联、大数据、智能等新技术的深入应用，依托于气象科学技术进步，使气象系统成为一个具备自感知、判断、分析、选择、行动、创新和自适应能力的系统。
气象局需要什么专业
气象局需要气象学专业、数学与统计学专业、大气科学专业、应用物理学专业、计算机科学与技术专业。
具体所学如下：
1、气象学专业：气象学是研究大气现象及其变化规律的学科，对于气象预报和气候研究非常重要。气象局需要气象学专业背景的人员来进行天气预报、气象监测和气候模拟等工作。
2、数学与统计学专业：数学和统计学在气象预报和气象研究中扮演着重要角色。气象局需要有数学和统计学专业背景的人员来处理气象数据、建立预报模型和进行气候统计分析等工作。
3、大气科学专业：大气科学是研究大气层及其相互作用的学科，涉及到大气层的物理、化学、成像和模拟等方面。气象局需要有大气科学专业背景的人员来研究和预测天气现象、分析气候变化、研究大气污染等问题。
4、应用物理学专业：应用物理学是将物理学的理论和方法应用于实际问题的学科，包括了大气物理学等方向。气象局需要应用物理学专业的人员来研究气象仪器的设计和使用、观测和分析大气现象等工作。
5、计算机科学与技术专业：计算机科学与技术在现代气象预报与研究中起着至关重要的作用。气象局需要有计算机科学与技术专业背景的人员来开发气象预报模型、进行数据处理和分析、设计气象信息系统等工作。
综上所述，气象局需要的专业包括气象学、数学与统计学、大气科学、应用物理学和计算机科学与技术等。这些专业人才将为气象局的天气预报、气象研究和气候分析等工作提供支持和保障。气象局作为一个负责气象服务与研究的机构，需要一系列的专业人才来支持其工作。
中国气象行业就业现状怎么样？
由于现在大型计算机的应用，再加上大量的气象卫星投入使用，普通的气象预报已经非常准确，预报范围也可以非常广，不但能预报国内的，也可以预报全世界的，以前要好几个人合作才能预测，现在计算机可以承担很多工作，因此人员可以大幅度减少，其实很多县一级的，基本上已经没有必要存在，只不过是为原有人员和体制关系而残存着。就算现在的就业还好，未来形势也不容乐观，以前每个县区都有自己的气象预报人员，现在尽管还有，但根本不需要他们去预测了，假如不需要你的付出，让你白白拿工资，能够长久下去吗？
大数据是什么专业名词，怎么理解？
专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
通俗解释：大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么？
看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然！大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了，举个例子，我们现在目前最关心的疫情情况数据，用的就是大数据的技术，可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么？
从刚才的举例中我们基本可以了解，大数据是很重要的，其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据，例如今日头条/抖音等产品，通过对用户进行整理和分析，然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱，进而推荐用户喜欢看的东西，这样做不仅提升了自身产品的体验度，也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些？
要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话，可分为以下四类：
用途一：业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二：提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样，互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三：改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四：理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据？
那我们了解了这么多关于大数据的知识，既然大数据这么好，我们怎么去利用大数据呢？那这个就要说到大数据的工具BI了，BI简单理解就是用来分析大数据的工具，从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI兴起于国外，比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外，但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新，目前国内BI在技术上也不比国外的差，而且因为国内外的差异化，在BI的使用逻辑上，国内BI更符合国内用户的需求。
希望对您有所帮助！~
大数据怎样帮助我们了解气候变化
大数据怎样帮助我们了解气候变化
气候变化确实威胁着我们的星球，全球都应感受到它的毁灭性后果。美国航空航天局（NASA）气候模拟中心（NCCS）高性能计算负责人Daniel Duffy博士，介绍了大数据对气候变化研究工作的至关重要性。
NCCS为大规模的NASA科学项目提供高性能计算、存储和网络资源。其中许多项目涉及全地球性天气和气候模拟。这些模拟生成的海量数据是科学家永远读取不完的。因此，益发有必要提供分析和观察这些模拟产生的大数据集的方法，更深入了解气候变化等重大科学问题。
大数据和气候变化：它们是怎样运作的？
大数据和气候研究息息相关；没有海量数据就无法进行气候研究。
NCCS拥有名曰“探索号超级计算机”的计算机集群，主要目标是提供必要的高性能计算和存储环境，以满足NASA科学项目的需求。探索号计算机正在开展一系列不同的科学项目，其中的大部分计算和存储资源被用于天气与气候研究。
探索号计算机是一种高性能计算机，专门为极大规模紧密耦合的应用而设计，是硬软件紧密结合和相互依存的系统。虽然该计算机没有被用于从卫星等遥感平台采集数据，但该计算机运行的许多大气、陆地和海洋模拟都需要观测数据的输入。使用探索号计算机的科学家不断收集输入其模型的全球性观测数据。
然而，如果科学无法以有效手段观测和比对数据，即使向它们提供海量数据也毫无意义。NASA全球建模和模拟办公室（GMAO）增强性动画就是这方面的范例，该办公室利用多方来源的观测信息驱动天气预报。
GMAO的GEOS-5数据模拟系统（DAS）将观测信息与建模信息融合，以生成任何时间内都最为精确和质地统一的大气图像。每6小时的累计观测超过500万次，并对气温、水、风、地表压力和臭氧层的变量进行比对。模拟观测分八大类型，每类对不同来源的变量进行测量。
数据处理
气候变化模型需要具有大量存储和数据快速接入且数据不断增加的计算资源。为满足这一要求，探索号计算机由多个不同类型的处理器组成：79200个英特尔Xeon核心、28800个英特尔Phi核心和103680个NVIDIA图像处理器（GPU）CUDA核心。
探索号计算机的总计算能力为3.36万亿次，或每秒3,694,359,069,327,360次浮点运算。为使大家更好地理解这一规模的计算能力，该计算机可在一秒钟内完成活在世上的每个人以每秒将两个数字相乘的速度连续运算近140个小时的运算量。
除了计算能力外，探索号计算机还具有约33拍字节（petabyte）的磁盘存储空间。典型的家庭硬盘容量为一兆兆（terabyte）字节，因此，该计算机的存储能力相当于33000个这类磁盘。如果用它存储音乐，你可以编排一个长度超过67000年而不重复的演奏清单。
NCCS每年都对探索号计算机进行升级。随着其服务器和存储的老化，在四或五年后替换而不是继续运行部分设备实际上能够提高效率。例如2014年年底至2015年年初利用升级的计算机群取代了探索号计算机2010年升级的设备。在地面空间、功率和冷却包络相同的情况下，升级后的NCCS可将计算能力提高约7倍。退役设备通常会转变用途，用于内部支持和其他业务或大学等外部站点，包括马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）和乔治梅森大学（GMU）。
数据映射：气候变化与预测
NCCS生成的数据推动了不同重要研究和政策文件的起草工作。
这一数据使人们能够就我们星球的气候变化影响进行更知情的对话，并有助于决策机构针对气候预测制定出适用战略与行动。例如，该数据已被用于气候变化专门委员会（IPCC）推出的评估报告。NCCS从事和NASA科学可视化工作室观测的数据模拟，介绍了IPCC第五次评估报告提出的气候模型，对气候和降雨预计在整个21世纪的变化方式做了说明。
于2005年袭击了美国墨西哥湾沿岸的卡特里娜飓风突显了准确预报的重要性。虽然它造成了巨大损失，但要不是预警预报给人们留出了适当准备时间，损失就会严重得多。如今，NCCS的超级计算机主要负责GMAO全球环流建模，其分辨率比卡特里娜飓风时提高了10倍，因而能够更准确地观察飓风内部，并有助于对其强度和规模做出更精确的估计。这意味着气象学家能够更深入地了解飓风的走向及其内部活动，这对于就卡特里娜飓风这类极端天气做出成功规划和准备至关重要。
此外，观测系统模拟试验（OSSE）还利用全球气候模型的输出成果模拟NASA提出的下一代遥感平台，从而向科学家和工程师提供了虚拟地球，以便在制作新的感应器或卫星之前研究大气遥测的新优势。
未来的气候变化数据
数据是NASA的主要产品。卫星、仪表、计算机甚至人员都可能频繁进出NASA，但数据尤其是地球观测数据具有永驻价值。因此，NASA必须不仅让其他NASA的站点和科学家，而且要让全球都用上它生成的数据。
仅时时生成的数据量就构成了一大挑战。在研究系统的科学家都难以使用数据集的今天，NASA以外的人们获得可用数据更是难上加难。因此，我们开始研究创建一项气候分析服务（CAaaS），将高性能计算、数据和应用编程接口（API）相结合，以便为在现场与数据共同运行的分析程序提供接口。换句话说，用户可就他们关心的问题提问，并利用NASA系统的运行进行分析，随后将分析结果返回用户。由于分析结果的规模小于生成它的原始数据，这一系统将减少经不同网络传送的数据量，而更重要的是，API可以大大减少用户和数据间的摩擦。
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大数据需要学习那些内容？学完之后可以做哪些工作？
不同的大数据培训机构培训的课程内容也是不同的，但是比较好的大数据培训机构一般是根据企业需求来研发课程内容的，所以比较好的大数据培训课程中包含的知识点是差不多的，今天小编就以优就业大数据培训课程为例来给大家讲讲大数据培训什么内容，培训完都可以从事什么工作?
优就业的大数据培训课程内容主要有六个阶段，分别为第一阶段Java基础、第二阶段JavaEE核心、第三阶段Hadoop生态体系、第四阶段Spark生态体系、第五阶段项目实战+机器学习、第六阶段就业指导等。下面小编来详细说说每个阶段具体的学习内容。
第一阶段Java基础主要知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统等。
第二阶段JavaEE核心主要知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git等。
第三阶段Hadoop生态体系包含的知识点主要有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、、Hue、智慧农业数仓分析平台等
第四阶段Spark生态体系的主要知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink等。
第五阶段项目实战+机器学习的核心知识点有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习等。
第六阶段就业指导则是在学员学完课程内容后提供模拟面试、就业推荐等服务，帮助学员尽快就业。
学完全部大数据培训课程内容后，学员出来找工作可以找大数据运维师、大数据开发师等岗位。
