云计算的精髓

⑴ 都说现在是大数据时代，是什么意思

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

(1)云计算的精髓扩展阅读：

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。

如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

⑵ 云计算怎么学习

零基础学习云计算，云计算学习如何入门？近年来Linux云计算已经越来越受到重用，它不再仅仅是一些开源发烧友们之间炫耀资本，而且已经在多方面价值得到了体现，尤其在服务器操作系统方面，已经成为资深运维工程师的首选的操作工具。
1.忘掉Windows的思维方式
当装了双系统以后，只要遇到一些问题，就会快速切换到Windows操作系统来查资料，这样虽然便利了我们学习，但是我们的大脑却对问题缺少了思考，如果你想系统的学习Linux，你必需清楚的认识到这一点。如果你真正想系统的学习linux，想用Linux有所作为，那么请忘记Windows的思维方式，思想性的转变比暂时性的技术提高更有用， 而思想上的改变往往是受到我们行动所影响的，有不懂的问题就自己思考，查资料， 实在不会再去找别人的电脑去查，这样就加深了我每次对问题的理解，慢慢感受和习惯Linux的操作方式，总有一天你会真正体验到他的奥妙所在，从而从自己内心深处喜欢他，使用他，而不是为了赶时髦或向人炫耀而使用他。
2.眼要精、笔要动、手要勤
a.多看一些学习Linux方面的书。要抓住精髓，不要贪多嚼不烂。
b.多做笔记，好记性不如烂笔头。
c.实践出真知。很多时候我们都是嘴上功夫，而到了真正自己搭建的时候就会发现自己其实一无所知。
3.要用心学习Linux
经常看到有人问用什么版本的Linux好，其实只要你认真学习无论什么版本都挺好的。要知道，开发Linux发行版的人都是通读过Linux内核代码，对Linux原理极其精通的人，而且每一个开发团队都对他的发行版做过测试后放出的。那些国际知名的大品牌更是如此。
4.不能盲目学习
要熟悉了计算机专业英语，高中毕业的水平就可以轻松的阅读计算机文档了。如果你的英语实在太差了，连最简单的计算机英语文档都看不懂，那么在学习Linux的同时，请赶紧学习英语。安装一个新的软件时先看Readme，再看Install然后看FAQ，最后才动手安装，这样遇到问题就知道为什么。否则，说明文档都不看，结果出了问题再来找答案反而浪费时间! 古人说欲速则不达就是这个道理!
5.多记Linux命令
在Linux中学习命令的最好办法是学习Shell脚本编程，Shell脚本比起其他语言来学习简单，但是功能却十分强大。通过学习Shell编程，能让你掌握大量的Linux命令。另外，买一本命令参考手册是必要的，遇到不知道怎么用的命令可以随时查询，这要比查man文档快。特别适合英语不好，看不懂man文档的人。在Linux中，命令可分为系统基本命令和应用程序命令。系统基本命令是所有的Unix类系统都支持的命令，走到哪都不变，只要是Unix类系统上就肯定有。
6.深究Linux系统结构以及Linux系统的管理
等你对Linux有了一定的认识后，知道了/etc下那些配置文件有什么用，就可以去了解系统结构了。了解系统结构不是要你去看什么文件夹放什么内容，而是要学习一些原理性的东西。比如系统是如何引导的，引导后启动了那些东西。系统中哪些是最基本的库文件，有什么用等等。
7.多看看关于计算机相关的专业课程
如果你不是计算机专业的，而想把linux学好，就一定要学习专业课程。学习微机原理，操作系统，计算机网络等等专业课程是必需的。为什么同时开始学习linux，有些人学的非常快，不到半年就成了高手，有些人玩来玩去还玩不出名堂，玩了一两年还是菜鸟? 因为那些学得快的人有基础，他们都学过专业课程。同样一篇文档，没有基础的人可能看了三遍还不明白，基础扎实的眼睛扫两下就懂了! 这就是专业和非专业的差别! 因此，要想达到更高的境界就一定要学习基础的专业课程。
8.保持虚心的学习态度
天外有天，人外有人!保持虚心的学习态度不仅能让你学到更多知识，而且会让你受人尊重。

⑶ 马云说什么是大数据，什么是云计算

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?
工具抢了人的饭碗?
很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。
企业的支持
虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。
从幕后到台前的转变
以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!