大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智慧农业PPT演讲的问题，于是小编就整理了2个相关介绍智慧农业PPT演讲的解答，让我们一起看看吧。
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。
由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。
不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2021大数据学习路线图：
纵观近几年的互联网发展趋势，看到大数据被炒得火热，也想要涉足大数据领域，学习一些大数据技术。技术很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成为的大数据技术人才，就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。
首先你需要先认识到一个问题，想要涉足大数据领域，肯定是有一定难度的，但有句话说的好“当你感觉特别累的时候，也就是说明你在走上坡路”。虽然困难，但只要你想学习，万事皆有可能。
要找准自己的定位，先了解自己的实力，然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码，复杂的数据，自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握了一门编程语言?
现实中就业危机的问题依然严峻，紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多，越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑，手指无意识地敲出几行代码，培养以计算机思维解决问题才是更重要的。
“工欲善其事，必先利其器”，不断涌现的新技术，本质上是新工具对旧工具的迭代更新，如果我们不能掌握其中的规律，很容易浮于表层，难以触类旁通，在很多非科班出生的同学身上，这个问题尤其明显。
数据结构，概率论，线性代数，设计模式，这些子学科是构成大数据技术的坚强基石，是前人无数智慧的结晶。
至于具体要用什么样的方式来学大数据，这个主要是看自己的选择了，专业的学习方式会帮助更快进入学习氛围中，再就是看自己的学习能力和感兴趣程度了。
我有幸做了七八年的大数据吧，从技术角度谈谈自己的看法，大数据都有哪个领域，都需要学习什么技术。
第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。当然还有其他的存储，比如kudu，hbase等，都是适合不同领域的存储。
第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。
第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。
第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。
第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。采用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，
第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq
第七，还有一些其他的组件，比如用于资源管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。
附一张大数据技术图谱，你可以参考下
大数据作为当下互联网编程语言培训热门明星学科，大数据培训需要学习的内容很多，培训学习除了会有大数据技术知识的学习，同时还会在学习的过程中阶段性的插入一些相关企业项目进行实操学习，大数据主要的学习内容为：
1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
3、实训项目：一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，大数据企业的商业项目直接为学员所用，一线大牛工程师亲自指导实战开发，业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战。
另外，在选择大数据培训机构时，要选择专业做大数据的，还要考虑机构的课程设置、讲师团队、硬件设施、实训项目等多方面条件。
2020大数据学习路线图：
第一：大数据重新定义了数据的价值。大数据既代表了技术，同时也代表了一个产业，更代表了一个发展的趋势。大数据技术指的是围绕数据价值化的一系列相关技术，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现等等；大数据产业指的是以大数据技术为基础的产业生态，大数据的产业生态目前尚未完善，还有较大的发展空间；发展趋势指的是大数据将成为一个重要的创新领域。
第二：大数据为智能化社会奠定了基础。人工智能的发展需要三个基础，分别是数据、算力和算法，所以大数据对于人工智能的发展具有重要的意义。目前在人工智能领域之所以在应用效果上有较为明显的改善，一个重要的原因是目前有了大量的数据支撑，这会全面促进算法的训练过程和验证过程，从而提升算法的应用效果。
第三：大数据促进了社会资源的数据化进程。大数据的发展使得数据产生了更大的价值，这个过程会在很大程度上促进社会资源的数据化进程，而更多的社会资源实现数据化之后，大数据的功能边界也会得到不断的拓展，从而带动一系列基于大数据的创新。
如果政策制定者和企业家能够下对棋，那么到2025年，连接实体和数字世界的经济价值每年可能高达11.1万亿美元。
物联网（IoT）有可能从根本上改变人类与周围世界的交互方式。我们将定义为传感器和执行器的物联网系统通过网络连接到软件，可以监控和管理连接的物体、机器甚至生物。这种迅速发展的技术使得将数据驱动的决策应用到人类活动的新领域成为可能。从工厂车间的监控机器到跟踪海上船舶的进度、感知物理环境的变化以密切关注人类生命体征，物联网系统可以帮助企业获得更多的有形资产，彻底改变我们的运营方式城市和家庭，改善健康结果，甚至挽救生命。
过去五年，从很多信息里面都可以看到物联网是如何帮助开发自动驾驶汽车，监测身体健康，以及智能温控器等通过互联网连接设备来管理我们的家庭等进步，让我们看到了未来的可能性。技术供应商已经开始加强他们的物联网业务，并制定策略帮助客户个性化，实施和运营复杂的物联网系统。制造商，石油和天然气公司以及其他企业已经开始看到将物联网系统引入自己的运营和供应链的初期收益。
实际上，一直以来，因为各种炒作，很多人对物联网并不持有正面态度，也低估了物联网系统的长期潜力。估计到2025年，物联网每年的潜在总经济影响可能高达11.1万亿美元。事实上，在移动互联网，知识工作自动化，云计算和高级机器人技术之前，物联网将成为所有颠覆性技术的最大价值来源。
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对于物联网的定义在业内有多种，不同的组织机构、不同的专家学者、不同的企业都曾赋予它不同的含义，其中较为专业的定义为：物联网是指通过信息传感没备(如无线传感网网络结点、射频识别（RFID)装置、红外感应器、移动手机、全球定位系统、激光扫描器等），按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。通俗地讲，物联网就是一个通过信息技术将各种物体连成网络以帮助人们获取这些物体化信息的“东西”，它使物体变得更加智能化，实现人与物以及物与物的对话，让人们日常生活中的任何物品都变得“有感觉、有思想”，它是互联网基础上延伸和扩展的网络。
物联网总体架构
物联网目前还没有一个公认的体系结构层次模型，但按照功能划分通常认为物联网由四个部分组成：物理感知、传输网络、智能处理和业务应用。
物理感知，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的基本识别；
传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输；
智能处理，即利用云计算、数据挖掘、中间件等技术实现对物品的自动控制与智能管理等；
业务应用，即根据在处理层的数据，开发多种关于物联网的运用，并发布各种应用程序，而且同样管理着对商业模式和盈利模式的研究。
目前在业界物联网体系架构也大致被公认为有这四个层次，这也是业界比较公认的划分方式：感知层、传输层、处理层和应用层，底层是用来感知数据的感知层，第二层是数据传输的传输层，第三层是根据传输来的信息进行处理的处理层，最上面则是综合应用和业务拓广的应用层，如上图所示。
简单来说，物联网就是将现实世界中的物体连到互联网上，使得物与物、人与物可以很方便的互相沟通。
人们将传感器装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道以及家用电器等各种真实物体上，通过互联网联接起来，进而运行特定的程序，达到远程控制或者实现物与物的直接通信。物联网，即通过装置在各类物体上的射频识别(RFID)，传感器、二维码等，经过接口与无线网络相连，从而给物体赋予“智能”，实现人与物体的沟通和对话，也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话，这种将物体联接起来的网络被称为“物联网”。
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