本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关美国大数据专业多久开始的以及美国大数据专业研究生排名的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
本文目录一览：
1、大数据时代发展历程是什么？2、大数据专业开设时间3、大数据分析专业什么时候开始有的？4、最早大数据专业研究生是那一年开始招生的5、美国总统奥巴马宣布启动"大数据研究和发展计划是哪一年6、数据科学与大数据技术专业怎么样？学成之后可以从事的职业有哪些？大数据时代发展历程是什么？
大数据技术发展史：大数据的前世今生
今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。
你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。
现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。
因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。
当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。
两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。
当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。
如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。
我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。
Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。
2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。
同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。
这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。
编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。
这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。
随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。
在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。
同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。
一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。
而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。
在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。
除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。
我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。
事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。
但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。
正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。
上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。
此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。
图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。
希望对您有所帮助！~
大数据专业开设时间
2010年。网上查询到大数据专业是2010年开设的，大数据专业一般指大数据采集与管理专业。在大数据背景之下，精通大数据的专业人才将成为企业最重要的业务角色，大数据从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。
大数据分析专业什么时候开始有的？
大数据分析专业是近几年兴起的一个专业，大概从15年就开始萌芽了吧。
最早大数据专业研究生是那一年开始招生的
1991年。
说熟悉，我国自1991年开始实行专业学位教育制度以来，经过十几年的努力和建设，专业学位教育发展迅速，目前耳熟能详的MBA、MPA都是属于专业学位范畴。
美国总统奥巴马宣布启动"大数据研究和发展计划是哪一年
2011年初，美国政府发布了《美国创新战略:确保美国经济增长与繁荣》报告。该报告不仅对奥巴马上任以来美国政府采取的所有创新举措进行了系统归纳，同时也对美国未来科技发展做出了战略规划和部署。这意味着美国已经将创新的重心转移到促进经济增长与繁荣，以创新“赢得未来”。
数据科学与大数据技术专业怎么样？学成之后可以从事的职业有哪些？
因为这个专业差距大，所以需求量很大。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展的核心。
在刚刚结束2019年高考中，可能有很多同学考上了一个新专业“数据科学与大数据技术”，因为这个专业在最近两年一直这么红。所以很多高校都逐渐开设了这个专业。
但是，虽然很多同学都选择了这个专业，但可能对这个专业不是很了解。也有一些学生和家长单纯认为这个专业这么火，不能差，那就选吧！所以，下面给大家详细介绍一下这个专业，包括：人工智能有关。
从010年到1010年，该专业以大数据三大基础支撑学科为依托，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展交叉学科。
通过前面介绍，相信你已经看到这个专业比较专业背景详细介绍、开设院校情况、就业情况，因为它涉及到很多知识领域，比如数学背景、人工智能技术、机器学习、可视化技术、信号处理、概率模型理论技术、不确定性建模等等。
所以这个专业背景与人工智能和大数据发展息息相关。人工智能早已为人所知，发展迅速，应用广泛。
这里简单介绍一下大数据关键背景，让大家有个直观认识，不要只停留在“大数据”这个词上。大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为“大数据”是指数据集大小通常超出常用软件工具获取、有效性、管理和处理可接受范围能力，也就是说我们通常使用数据库分析工具无从下手。我们只能依靠全新分析和处理方法。
2006年，全球数据量为180EB，2011年，全球数据量为1.8 ZB。到2020年，总数据量将增加44倍，达到35.2 ZB(1 ZB=10亿TB)。我们电脑硬盘一般是500G，大只有1 T，能存储多少数据，但是10亿TB无法想象，这个数据量太惊人了。由于人工智能和大数据推进，很多大学从2016年开始开设这个专业。我们来看看哪些大学。
首先，专业背景详细介绍通过专业定位可以发现，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色宽口径专业。，因为这个专业兴起是基于计算机技术和人工智能快速发展以及海量大数据产生，需求突然增加导致了非常大人才缺口。所以很多高校一有机会就开设了这个专业。
可以看出，2016年之前，开设该专业机构数量为0、 2016年之后，开设该专业机构数量呈爆炸式增长。2018年从2016年35个增加到283个，2019年基本翻倍，直接增加到479个。在上述学校中，国内最早(2016年2月)开设数据科学与大数据技术专业学校只有三所，复杂。这些学校基础扎实。所以专业实力比较强。
然后2017年增加到35所，新增32所高校，大部分是985所重点高校，如中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。2018年第三批高校申请开学，学校很多，其中有两所左右。到2019年，只要有合格大学，就迫不及待要开，达到479、 接近流行多年软件工程专业。估计到2020年，还会有更多！首先，给大数据下一个定义：第二名是浙江科技大学。这些大学这个专业比较成熟，值得报考。
其他数据科学做好学校是理工科基础好，比如人大、电子科技大学、北京邮政、北京信息科技大学、北京师范大学、中国师范大学、上海财经、同济大学、南开大学等等。
通过以上分析，我们发现这个专业是一个新兴专业。
因此，在北京大学、中南大学和对外经贸大学，由于新专业，甚至学生培养方向和模式都处于探索阶段，这也是一种风险。毕竟大家都是“小白鼠”。
目前这个专业就业率肯定还不错。因为大数据被誉为“21世纪新石油”，是国家战略资产，是21世纪“DIA矿”。麦肯锡全球研究所将大数据视为“创新、竞争和生产率下一个前沿”。是不可阻挡发展趋势，大数据技术是人工智能重要支撑。
大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展核心。而在首批开设学校中中南大学在18年时候，该专业排在了全国第一。
其次，专业门槛比较高，数据科学和大数据技术人才是高级复合型人才。他和传统计算机专业不太一样，单纯了解计算机相关知识是不够，还需要有很多领域知识。所以相关专业毕业生从事相关工作是很有必要。
最后，这个专业差距很大，需求很大。所以就目前情况来看，这个专业就业前景很好。
从可见年限来说，毕业生根本不用担心就业，当然要学真本事。毕竟这个专业难度系数挺大，对每个人综合能力要求都比较高。
该专业毕业生，具体的就业方向主要包括以下几个方面：简单列举，可能成也新，败也新。
最后总结一下，数据科学与大数据技术专业是一个集计算机、数学、统计、人工智能等多学科于一体宽口径专业。门槛高。随着大数据爆炸式增长和人工智能快速发展，需要大量大数据分析师从海量数据中获取有用信息，完成一些解决方案来预测和解决现实中实际问题，前景广阔。
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