工信部测算到2025年中国大数据产业规模将突破3万亿元，全球互联网、大数据、云计算、数字孪生、元宇宙等数字技术加速创新趋势，探讨数字科技革命和产业变革的新机遇，聚焦大数据与实体经济、社会治理、民生服务、乡村振兴的深度融合，发布一批大数据创新应用场景探讨共享应用场景创新的价值。
近日召开的2022年中国国际大数据产业博览会上，工业和信息化部部长肖亚庆指出，近年来中国推动大数据产业发展取得明显成效，产业规模快速增长“十三五”时期，中国大数据产业年均复合增长率超过30%，2021年产业规模突破1.3万亿元，大数据产业链初步形成一批龙头企业快速崛起。
5月26日由国家发展和改革委员会、工业与信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办的2022中国国际大数据产业博览会(简称“2022数博会”)启动线上开幕。本届数博会紧扣“抢数字新机 享数字价值”的年度主题，落实“简约节约、实效高效”的办会原则，将举办“开幕式、数谷论坛、数博发布”等线上活动。
数博会作为以大数据为主题的国家级博览会，已连续成功举办七届，成为展示最新成果、引领行业发展的国际性盛会，交流发展思想、创造合作机遇的世界级平台。2022数博会从论坛到成果发布将更加凸显前沿发展趋势，聚焦国家数字经济发展战略，注重前沿热点科技，成果转化侧重创新，依托贵州“四区一高地”的战略定位，为产业转型升级和数字中国建设探索经验。
围绕主题举办8场论坛，分别是**“东数西算：构建国家算力网络体系”论坛、“数据流通交易与市场培育”论坛、“数据安全**”论坛、“工业互联网赋能数字化转型”论坛、“算力时代抢新机——影视产业数字化云计算”高端论坛、“场景大数据”论坛、“首届个人数据中心发展”论坛、“元宇宙”论坛。紧扣全球互联网、大数据、云计算、数字孪生、元宇宙等数字技术加速创新趋势，探讨数字科技革命和产业变革的新机遇；围绕全球数据资源全产业链，聚焦“东数西算”和中国数谷建设，探讨共享数据资源集聚的价值；围绕数据要素助推传统生产要素资源重组和动态优化，传统产业全方位、全链条改造，探讨共享要素资源重组的价值；聚焦大数据与实体经济、社会治理、民生服务、乡村振兴的深度融合，发布一批大数据创新应用场景，探讨共享应用场景创新的价值。
数博发布为了满足业内人士和观众对数博会的关注，本届数博会将依托“网易瑶台”“数博会云网平台”等，采用智慧会务、个性化AI虚拟人、分布式引擎、NFT区块链、低延时传输等技术，面向全球提供集线上参展、商务撮合为一体的在线交互平台，打造元宇宙“数博发布”场景，给观众带来沉浸式体验。
大数据应用广发展快体现在哪些方面？
1、助力经济社会发展
“点开手机小程序，一眼就能找到人最少的核酸检测点，终于不用担心大排长队了！”通过核酸检测点人员密集度查询小程序，家住深圳市龙华区的李先生可以清楚地看到区内各个核酸点的人流情况，不同颜色分别代表着“畅通”“忙碌”“拥堵”和“休息”四种状态。在家就能掌握核酸检测点人流量情况避开高峰。
大数据赋能，跑出了数字化防疫加速度。在深圳北站进站口，旅客只要将身份证在“健康防疫核验平台一体机”上进行扫描，粤康码、核酸检测和疫苗接种情况很快显示在电脑屏幕上，旅客顺利通过检验，整个过程仅需3秒。
大数据技术在疫情防控和复工复产中发挥了重要作用。仅通信大数据行程卡这一项服务，用户查询次数累计就达到556亿次以上，成为人人出行的“标配”和各地防控疫情的重要支撑。远程医疗、在线教育、协同办公等的迅速发展，更是凸显了大数据产业在促进经济复苏、保障社会运行等方面的积极作用。
数据显示近年来，中国大数据产业蓬勃发展，自身规模越来越庞大，2020年产业规模就超过1万亿元，2021年产业规模突破1.3万亿元。
“数据被认为是数字经济最核心的生产要素。大数据产业的发展对其他产业有很强的辐射带动效应。”中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯接受本报采访时表示，目前，各行各业都在加速数字化转型，对数据要素的开发和利用，已成为驱动数字经济发展的强劲动力。
2、数据中心加速建设
来到中国联通贵安云数据中心，一排排机柜排列有序，机房里的“数据大脑”稳定运行。中国联通贵州省分公司副总经理俞军方介绍，今年他们将投资近15亿元，启动项目二期建设，数据中心的机架将从目前的3000个扩容到近1万个。
今年2月，“东数西算”工程正式全面启动，贵州是国家算力枢纽节点之一，贵安新区成为重点打造的10个国家数据中心集群之一。作为贵州省发展大数据产业的主战场，贵阳市及贵安新区聚焦电子信息制造、软件和信息技术服务“一硬一软”两类产业，加快培育数据中心、智能制造、数据应用三大千亿级产业集群。
近日，重庆两江云计算数据中心（二期）项目机电安装总承包工程开工，项目建成后将为移动互联网、金融、制造业等行业提供优质计算基础设施服务，为推动两江新区及重庆大数据产业集聚按下快进键。
数字经济时代，算力正在成为一种新的生产力，为千行百业的数字化转型提供基础动力。数据中心是算力的物理承载，是数字化发展的关键基础设施。记者注意到，“东数西算”工程的实施，为数据中心协同、一体化发展指明了方向，推动数据中心产业布局不断优化。
中国信息通信研究院发布的《数据中心白皮书（2022年）》显示，中国数据中心产业正由高速发展向高质量发展全面演进。市场方面，多样化的算力需求不断涌现，为通用、智算、超算及边缘等不同类型和形态的数据中心发展提供了有效的市场牵引，推动中国数据中心市场规模持续增长。技术方面，储能、蓄冷、高密度、算力网络、智能运维、超融合架构等技术的创新，加速推动数据中心向大型化、智能化、绿色化方向发展。
3、注重隐私和安全
“十四五”时期，中国进入由工业经济向数字经济大踏步迈进的关键时期，经济社会数字化转型成为大势所趋，各地都将培育大数据产业作为发展数字经济的重要抓手，提前布局产业链。
工信部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》提出，到2025年，中国大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。
中国工程院院士邬贺铨认为，数字化转型是企业发展的必由之路，而采集数据、机器视觉生成数据、管理信息化等，均为数字化转型的关键要素。从基于经验的决策到基于数据+算法的决策，是企业数字化转型的基本模式。
“要注重保护隐私和数据安全。”魏凯认为，大数据产业的更大发展空间，在于跨企业、跨主体数据的流通和融合，在于数据要素的市场化配置，这为新兴的数据技术发展开辟了新空间。
Python功能强大、应用广泛
曾有人说，Python除了不能生孩子，什么都能做。虽然是一句玩笑话，但也从一定程度上说明了Python的强大以及被应用的广泛。
Python因具有简单、高效等特点，已经被前端开发、后端开发、爬虫开发、人工智能、大数据、物联网等领域使用。
在企业越来越追求效率的背景下，Python还被大量用在数据处理相关的领域中，比如职场人利用Python实现自动化办公。
随着Python的优势越来越突出，无论是企业，还是职场人都愿意使用Python，这也是导致Python逐渐处于各大编程语言排行榜前列的原因之一。
Python为职场加分搭配大数据开发可拥有高薪offer
人生苦短，我学Python。当下，Python是职场人争相学习的高效编程语言，利用好了，便可以给自己的职场加分。
但Python除了能给职场加分之外，还能用来找到一份高薪工作。据第三方平台职友集最新统计，Python开发工程师在一线城市北京的均薪高达22.8k！
在一切皆可数据的时代，会数据分析的人才格外受企业青睐。将Python和数据结合起来的人，更是可以站在高薪工作的塔尖。
除了工资高之外，据相关数据统计，我国企业对数据开发人才的需求量每天便新增1.5万人！据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，2021年大数据人才缺口高达250万！
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据详细学习路线
第一阶段：大数据开发入门
1、MySQL数据库及SQL语法
MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。
2、Kettle与BI工具
Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。
3、Python与数据库交互
实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”
第二阶段：大数据核心基础
1、Linux
Linux 作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群( Hadoop，Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上，对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。
2、Hadoop基础
2022最新大数据Hadoop入门教程，最适合零基础自学的大数据
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。
3、大数据开发Hive基础
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
第三阶段：千亿级数仓技术
企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
第四阶段：PB内存计算
1、Python编程基础+进阶
全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程
Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python 语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python 语言的实现代码往往是最短的。
2、Spark技术栈
Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程
Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
3、大数据Flink技术栈
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。
4.Spark离线数仓工业项目实战
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台
通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。