我想好多人對大數據還沒有一個完整的概念，認為大數據距離自己是很遙遠的一件事情，其實呢，大數據離我們并不遙遠，并且大數據就在我們的身邊。那么，我們日常生活中的大數據有哪些?

每日的車流量

比如說在城市里，車來車往，小轎車的數量多如牛毛，電子監控設備也是不計其數，每時每刻都會產生大量的數據，這些電子監控設備都會不停的采集這些城市交通數據，每一輛車的車型，車牌號，出現的地理位置，以及路過的時間都不會逃出這些監控設備的法眼。對這些數據的分析就能得到一些有價值的事情，比如哪個地段交通事故頻發，需要采取進一步的安全措施，哪個地方違章頻發，需要進一步分析什么原因造成的等等。

上下班地鐵站

在一些大都市，地鐵對每一個上班族來說，肯定是在熟悉不過的事情，地鐵的人流量大家也是深有體會的，通過一個小小的公交卡片就能非?？旖莘奖闶占矫恳粋€地鐵站，每個時間段的客流量，根據這些客流量也能準確的計算出平時的出現高峰期，以及從而做出正確的決策，比如在哪個時間段，那個站點需要進行人流的控制來緩解交通出行的壓力。

每日的閱讀數據

現在基本上每個人都有一部智能手機，不論是商場，還是在家里，還是在其他任何地方，相信好多低頭族都在不停的刷著手機，也在每時每刻的的產生著海量數據。

每日的購物數據

各種各樣的電商網站，各種各樣的物品，都在時時刻刻的產生著海量的數據，自從有了互聯網，每分鐘的交易數與傳統的生意相比提高了成千上萬倍(遠遠不止成千上萬)。

我們都知道，大數據技術發展至今，對于海量數據的處理已經進入相對穩定的階段，這也是大數據實現爆發增長的契機。并且大數據在各行各業的應用，還會有一定的技術差異性，想要掌握過硬的大數據技術實力，建立系統的大數據知識體系很有必要。

大數據培訓，主要的目的之一就是通過培訓來建立完整的知識體系，并且隨著行業技術的深入發展，還需要進一步去了解行業較新發展動態，技術較新應用場景和體系。

大數據技術體系龐雜，涉及到的知識點眾多。大數據基礎技術，覆蓋數據采集、數據預處理、分布式存儲、NOSQL數據庫、多模式計算(批處理、在線處理、實時流處理、內存處理)、多模態計算(圖像、文本、視頻、音頻)、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。

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