大致可以分为七类。大数据公司分为以下几类:数据服务:Metamarkets数据可视化:Tableau big数据分析:para Accel商业智能领域:QlikTech数据科学:Kaggle电子商务数据:TellApart社交媒体数据:DataSift1、大数据(Big data)也称巨量数据，是指海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式来具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
2.大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键就在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。3.从技术角度来说，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。
4、大 数据分析工具哪家比较好?Da数据分析Python数据分析，DataV 数据分析，Cloudera 数据分析，MongoDB MongoDB-0。Python语法简洁明了，所以读一个好的Python程序感觉就像读英语一样。可以专注于解决问题而不是理解语言本身。
2.DataV 数据分析DataV数据可视化是一种使用大型可视屏幕来分析和显示复杂数据的产品。DataV旨在让更多人看到数据可视化的魅力，帮助非专业工程师通过图形界面轻松构建专业的可视化应用，满足会议、展览、商业监控、风险预警、地理信息分析等业务的展示需求。3.Cloudera 数据分析Cloudera其实就是Hadoop加上一些附加服务，非常需要，因为大数据不好做。
5、大数据专业能进哪些 公司?大数据专业就业方向1。数据挖掘/算法工程师算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策，提高工作效率，降低出错率。数据挖掘已经成为许多IT战略的重要组成部分，对大数据专业人才的需求很大。2.数据分析division数据分析division是指从事行业数据收集、整理、分析、评估和预测的专业人员。他们主要侧重于从过去和现在的数据层面理解数据。
3.数据工程师(Data Engineers)数据工程师主要从事数据的收集、分析、整理、维护等相关技术工作，重点是清理数据，方便数据分析老师和数据科学家使用，寻找数据中可以实现的关键点，促进业务问题的解决。4.数据产品经理随着数字化运营的理念深入人心，数据产品也进入了人们的视线。数据产品是一种能够利用数据的价值帮助用户做出更好决策的产品形式，数据产品经理利用这些产品来满足特定的数据使用需求。
