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，必须采用分布式架构。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、分布式技术和云存储、虚拟化技术。
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，必须采用分布式架构。
正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
今后，公司将秉承“让数据更有价值”的发展理念，专注于大数据挖掘技术研发及知识传播，不断创新，为社会创造更多数据价值！
是处理速度快(Velocity)。这是千锋大数据区分于传统数据挖掘的显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
知识块1、什么大数据？2、什么是人工智能？3、什么是机器学习和深度学习？4、数据挖掘到底挖什么？5、大数据技术体系介绍6、零基础可以学习大数据吗？7、大数据工作职务多吗？薪水怎么样？8、大数据简历怎么写？9、大数据的学习方法10、哪些技术才是大数据的重点内容？建议：在学习大数据之前最好花2个小时，认真看一下，所有人都能看懂。就算不想学习大数据，也可以增加大家的知识面。
对应岗位有数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等，即通过从海量数据中发现规律，但是该领域学习起点高、难度大。
掌握Logstash数据抽取、清洗，ElasticSearch分布式检索，Kibana数据展示的应用。
