天文中的那些大数据_数据分析师
大数据是领域相关的,如今大数据在各个领域都有着卓越的表现。比如,苏州政府、中石油等都使用大数据魔镜——免费的大数据可视化分析工具对自己领域的大数据进行了分析与挖掘。政府、企业与医疗等机构的数据涉及到安全、利益与隐私问题,要开放与共享是有难度的。但是如果研究大数据的处理技术,而不是去挖掘具有商业价值的大数据,不妨换个思路,用不涉及安全、利益与隐私问题的大数据作为数据源。
被誉为“大数据时代的预言家”维克托•迈尔•舍恩伯格的国外大数据系统研究的先河之作《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》书里“大数据先锋”一节中写到:“天文学,信息爆炸的起源“。
只有考虑到社会各个方面的变化趋势,我们才能真正意识到信息爆炸已经到来。我们的数字世界一直在扩张。以天文学为例,2000年斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey)项目启动的时候,位于新墨西哥州的望远镜在短短几周内收集到的数据,已经比天文学历史上总共收集的数据还要多。到了2010年,信息档案已经高达1.4×242字节。不过,预计2016年在智利投入使用的大型视场全景巡天望远镜(Large SynopticSurvey Telescope,LSST)能在五天之内就获得同样多的信息。天文学领域的变化在各个领域都在发生。”
从上可知,天文学是最早迎接大数据挑战的领域。随着天文观测技术的发展,天文学已经进入了一个信息丰富的大数据时代,天文数据正在以TB级甚至PB量级的速度不断增长。目前国际上已有多个国家进行了大规模的巡天项目,除SDSS(Sloan Digital Sky Survey)外,还有Pan-STARRS1(The Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System)、WISE (Wide-field Infrared Survey Explorer)、 2MASS (Two Micron All Sky Survey)、Gaia 、UKIDSS (UKIRT Infrared Deep Sky Survey)、NVSS(The NRAO VLA Sky Survey)、FIRST(Faint Images of the Radio Sky at Twenty-cm)、 2df (Two-degree-Field Galaxy Redshift Survey)、LAMOST(The Large Sky Area Multi-ObjectFiber Spectroscopic Telescope –郭守敬望远镜)等等,这些巡天项目每天都在产生着海量的天文数据。目前,业界对大数据的看法不尽相同,但大数据应具备的4V特征已达成共识,即:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)或 Value (价值)。天文数据具备4V特征,因此天文数据是大数据。在难以获取其他大数据时,不妨考虑根据天文学领域的需求,结合计算机科学、模式识别、系统科学等相关学科领域的理论与方法,研究与发展天文大数据的处理技术。
不同于其他具有商业价值的大数据应用领域,研究天文大数据是面向基础自然科学研究领域的应用。相信可以推动对大数据研究的的发展,在研究技术上形成百花齐放的局面。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21