大数据工程与技术是干什么的

大数据工程与技术是一门涉及数据收集、存储、处理、分析和可视化的综合性学科。它主要关注如何有效地从各种来源（如互联网、传感器、移动设备等）获取大量数据，并利用先进的计算和分析方法对其进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。

大数据工程与技术的主要任务包括：

1. 数据采集：通过各种工具和技术从各种来源收集大量数据，包括结构化数据和非结构化数据。

2. 数据存储：将采集到的数据存储在合适的数据库或数据仓库中，以便后续的处理和分析。

3. 数据处理：对存储的数据进行清洗、转换、整合和格式化，以便于后续的分析。这包括去除重复数据、填补缺失值、数据类型转换等操作。

4. 数据分析：利用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法对处理后的数据进行分析，以发现其中的模式、趋势和关联性。

5. 数据可视化：将分析结果以图表、地图、报告等形式展示出来，以便用户更好地理解和使用这些信息。

6. 数据安全与隐私保护：确保在收集、存储、处理和分析数据的过程中，遵守相关的法律法规和道德规范，保护个人隐私和数据安全。

大数据工程与技术的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

1. 商业智能：通过对海量数据的分析和挖掘，帮助企业了解市场趋势、客户需求和竞争对手情况，从而制定更有效的商业策略。

2. 金融风控：通过对金融市场的大数据进行分析，可以预测市场风险、评估信用风险、优化投资组合等。

3. 医疗健康：通过对患者的病历、基因数据等进行分析，可以辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和药物研发。

4. 智慧城市：通过对城市的各种传感器和摄像头收集的数据进行分析，可以实现交通管理、环境监测、公共安全等方面的智能化。

5. 物联网：通过对物联网设备产生的海量数据进行分析，可以实现设备的故障预测、能源管理、设备维护等功能。

总之，大数据工程与技术是一门非常重要的学科，它为我们提供了一种全新的视角和方法来观察和处理数据。随着大数据技术的不断发展和应用，我们相信未来将会有更多的机会和挑战等待着我们去探索和应对。