大数据背景下的计算机科学涉及多个知识点，本文将对这些知识点进行详细阐述。
大数据的概念是当前信息技术领域的重要议题。大数据没有统一的定义，它代表着一种巨大的数据资源，具有丰富的信息内容和多样化的数据类型，它超出了传统软件工具处理的能力，需要新的处理模式来实现决策优化、洞悉力增强以及流程优化。大数据概念最早由2008年美国《Nature》杂志提出，国内搜索引擎对此也有阐述，指出大数据是那些无法用常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的出现改变了信息的传输模式，推动了新技术的发展，实现了数据的优化和整合。
大数据处理技术是大数据时代计算机科学的核心技术之一。目前，计算机科学在处理大数据问题时，主要依赖于分析用户及其互动产生的社会数据，进行信息处理和存储分析，从而提出对社会市场需求有价值的决策建议。大数据技术的应用需要结合前沿的计算机技术，通过使用专业软件和工具来挖掘数据价值。例如，谷歌、微软、Facebook等科技巨头已经开发出各自的数据计算和存储平台，以应对大数据时代的挑战。
大数据时代的特点包括数据使用量的增加、信息种类和来源的多样化，以及信息传播方式的广泛化。这些因素共同推动了经济社会的快速发展，同时也给计算机科学带来了新的挑战，比如网络信息安全问题和大规模数据采集及分析的技术难题。在这样的背景下，加强网络信息安全的管理和研究成为了大数据时代计算机科学面临的首要挑战。
大数据时代下计算机科学的应用主要体现在以下几个方面：
1. 计算机多媒体技术的应用：大数据背景下，计算机多媒体技术利用最新的电子科学信息技术成果，实现了数字图像、声音和数字音频的多元化结合。这为企业信息交流提供了更直观的获取途径，推动了远程企业视频会议的普及。
2. 计算机云存储技术的应用：云存储技术有效地解决了数据存储量增加带来的问题。它通过网络技术实体的方式，实现了数据的存储和管理，这直接推动了企业数据存储管理系统的不断优化和扩充。
3. 计算机虚拟化技术的应用：计算机虚拟化软件技术在提高硬件设备使用效率方面具有巨大的技术优势。虚拟化技术通过整合计算机的主要数据处理信息、功能、储存和资源等实际情况进行优化配置，实现了计算机数据功能、容量、投资和成本的管理优化。
在大数据时代背景下，计算机科学的发展趋势主要表现在几个方面：
1. 信息技术应用领域的重大技术冲击和创新将推动社会日常生活和工作方式的改变，这些创新不仅为人们的日常生活工作带来便利，也影响到生活的方方面面。
2. 计算机基础科学及其他相关技术领域将得到有效推动，为大数据技术研究提供发展契机，计算机基础科学研究将迈入更广阔的发展平台。
3. 专业人才培养目标也应随着大数据时代经济信息的快速发展进行调整，以适应大数据时代的要求。
大数据背景下的计算机科学正经历着前所未有的变革。这些变革不仅为计算机科学提供了新的研究方向和发展平台，也对从事相关专业的技术人员提出了更高要求。未来，随着大数据技术的不断发展和应用，我们可以预见计算机科学将出现更多新的研究领域和发展趋势。
