什么叫大数据，与云计算有何关系。
大数据（big data），是指无法在可承受的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。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
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，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
一般来讲，更多智能硬件和这能设备的加入，更多数据实时产生，于是就需要大数据技术来实现对数据信息的价值挖掘。大数据技术包括了数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现等八个方面。
而以上几个方面都离不开云平台和云计算能力，比如说数据采集之后的数据存储，现在很多非核心敏感数据都可以存储在云端;数据挖掘也是需要通过云计算和机器学习才能实现。那什么才是云计算呢?
云计算——低成本部署、随需使用的计算大脑
所谓云计算，非常教科书的说法是“能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池，并按需自助获取和管理这些资源的模式。其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。”
从以上概念可以看出其包括软件、硬件等资源，简单说云计算有三层云平台，第一个是Iaas(InfrastructureasaService)，基础设施即服务，以前这些资源都是企业固有资源，现在可以不再拥有，通过平台服务商提供，减轻部署成本;
第二个是Paas(Platformasaservice)，平台即服务，开放式的API可以由合作方提供行业和内容的服务;
第三个是SaaS(Softwareasaservice)，软件即服务。比如我们经常使用的手机APP等;
云计算有一个很重要的特点和优势就是资源池化，就是把Iaas，Paas，Saas层的资源(CPU、存储、网络等)放入到资源池中(云服务器)，由云服务器进行集中管理。云计算里所有的服务都是通过资源池里的资源而提供的。
我们已经进入了新一轮技术驱动的时代，那如何理解大数据与云计算的关系？
在中国计算机学会大数据专家委员会副主任车品觉看来：人工智能、深度学习，这些都是二十年前就有的技术，但是二十年前没有大数据，没有可以关联的数据。所以大数据的故事从有了关联才真正开始。
那如何应用大数据?首先要了解数据的生命周期。“布点”、“收集”、“存储”，这些是前端，之后需要对数据做“识别”、“关联”、“分析”。还有一个能把整个过程包起来的，就是“实时刷新”。这就是数据的生命周期，它是一个闭环。
大数据技术并不是已经成熟的技术，是一个正在从应用中逐渐走向成熟的技术，目前的挑战多于成熟，只有沉得下心，愿意扎扎实实打好基础的政府和企业，才能从大数据技术上获益，所以，要从整体视角来观察大数据和云计算，而不能因为其中一个而偏废其他，总体来讲，大数据技术与云计算都是很有效的工具手段，有待人们去不断挖掘。
历史规律告诉我们，任何一次大型技术革命，早期人们总是高估它的影响，会有一轮一轮的泡沫;中期又会低估它的影响，觉得不过是些概念而已;当你觉得它是概念的时候，它已经开始生根发芽，开始茁壮成长。
希望对您有所帮助！~
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
大数据分析行业是最近这几年比较火，比较高薪的行业了，很多人都想分一杯羹，经常同学问我什么是大数据分析?什么是python?这些能学到什么技能?以后能学到什么知识?有太多的疑问，小编姐姐今天就简单写出来出来，分享给大家!
很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析是什么
大数据分析师有两种岗位定位：
1、大数据科学家，Data Scientist，DS
2、大数据工程师，Data Engineer，DE
从这两个单词里，你就能看出端倪了，后面小编姐姐会详细的讲解，这两者的区别，以及工作内容划分。今天我们先初步认识一下大数据分析是什么?
在不同行业中，那些专门从事行业数据的搜集、对收集的数据进行整理、对整理的数据进行深度分析，并依据数据分析结果做出行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。如果是熟悉行业知识、公司业务及流程，对自己的工作内容有一定的了解，比如熟悉行业认知和公司业务背景，该工作人员分析结果就会有很大的使用价值。
首先我们要列出搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。大数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和大数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
4、大数据分析已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在的大数据在方向上是一致的。大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点。
