2017年保定学院数据科学与大数据技术专业设置申请表

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业 黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口？ HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串，行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元，需在表创建时就定义好。 ③时间戳。每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索 引。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数：链接到每个客户端； ②一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作； ③③许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责存储和 维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

大数据技术与应用基础教学大纲

大数据技术与应用基础》教学大纲 时：60 码： 适用专业： 定： 核： 准： 、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式

的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域 丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手 的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS勺使用，了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基 础概念，熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载 的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构，掌握Flink 简单的使用实例。

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

大数据技术与应用基础_教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时：60 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。

国家人口健康科学数据共享平台 运行服务实施方案

国家人口健康科学数据共享平台 运行服务实施方案 （征求意见稿） 二○一○年八月

目 录 第一章 目标与原则 (2) 一、目标 (2) 二、原则 (2) 第二章 组织管理体系 (3) 一、主管部门 (3) 二、理事会 (3) 三、专家委员会和用户委员会 (3) 四、人口健康平台管理中心 (4) 五、科学数据中心 (5) 第三章 任务与分工 (6) 一、制定发展规划和年度工作计划 (6) 二、标准规范的制修订与宣贯 (7) 三、数据资源管理 (7) 四、网络运行和资源站点管理 (9) 五、国际合作 (9) 第四章 共享服务 (10) 一、服务内容 (10) 二、服务方式 (12) 三、分级管理与分类服务 (13) 四、服务承诺 (14) 第五章 监督与评价 (15) 一、自我评价 (15) 二、网络监测 (15) 三、用户评价 (15) 四、综合考评 (15) 第六章 保障措施 (16) 一、政策与制度保障 (16) 二、设施与条件保障 (16) 三、人员保障 (17) 四、经费保障 (17)

国家人口健康科学数据共享平台 运行服务实施方案 （征求意见稿） 为贯彻落实《科学技术进步法》，根据科技部、财政部《关于进一步推动国家科技基础条件平台开放共享工作的通知》精神，保障国家人口健康科学数据共享平台（以下简称“人口健康平台”）持续稳定运行服务，充分发挥人口健康领域科技资源的作用，提升我国人口健康领域的科技创新能力，促进《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》全面落实，特制定本实施方案。 第一章 目标与原则 一、目标 按照统一标准规范、统一资源规划和统一技术架构，实行“逻辑上高度统一，开放共享；物理上合理分布，分工合作”的运行服务机制。人口健康平台承担起国家科技重大专项、科技计划、重大公益专项等人口健康领域科学数据汇交、数据加工、数据存储、数据挖掘和共享服务的任务。服务于科技创新、政府管理决策，医疗卫生事业发展。为创新型医学人才培养和健康产业发展提供科学数据共享服务，从而提高我国医疗卫生服务整体水平和国际竞争力。 二、原则 人口健康平台依托国家级科研院所，以需求为导向，以数据资源建设为核心，以共享服务为目的，面向全社会开放共享。 1.开放共享原则：凡是纳入人口健康平台的科学数据资源必须向

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

数据科学与大数据技术专业培养方案

数据科学与大数据技术专业培养方案 2018年，我校数据科学与大数据专业将首次招生，招生规模预计为60人左右。该专业依托湖北大学与中科曙光共建的“大数据学院”，借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室，与中科曙光联合开展人才培养。旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术、具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。本专业学生毕业后，能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。 专业代码：080907 一、培养目标 本专业培养具有良好职业道德，具备系统的数学、人文与专业素养，较全面掌握数据科学专业方向所需的基本理论、基本方法和基本技术，具有较强的数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力。能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新的应用型数据科学人才。 二、毕业要求 本专业培养掌握大数据科学与技术相关的基本理论和基本知识，系统地掌握数据科学与工程专业知识，具备大数据应用系统设计与开发的能力，以及一定的科研工作能力，达到知识、能力与素质的协调发展。 毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下具体要求： 1.工程知识：能够将数学、自然科学、数据科学与大数据技术基础知识用于解决复杂工程科学技术问题。 2. 问题分析：具有解决数据科学与大数据技术领域复杂工程问题所需的专业知识，具备对复杂工程项目问题进行科学识别和提炼、定义和表达、技术分析和测试及运维管理的能

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

国家科学数据共享工程技术标准

国家科学数据共享工程技术标准 XXXXXX—2005 国家科学数据中心建设技术规范 中华人民共和国科学技术部 二〇〇五年八月

前言 制定本规范诣在指导国家科学数据中心的建设，以满足科学数据共享工程技术平台总体设计的要求，确保各国家科学数据中心之间的互联互通和数据共享，并满足面向用户提供数据服务的基本技术要求。 本规范由中华人民共和国科学技术部基础研究司提出并负责解释。 本规范起草工作由中国地质科学院信息中心牵头，国土资源部信息中心、国家信息中心、中国测绘科学院四维公司、北京理工大学信息安全重点实验室、中国科学院计算技术研究所、华仪公司等单位参加。 本规范主要起草人：李晓波、戴爱德、徐枫、张子平、王国复、宦茂盛、徐宝龙、朱新周、胡昌振、许承东、常青、曹存根等。 I

目次 前言.............................................................................................................................................................................I 1范围. (1) 2规范性引用文件 (1) 3术语和定义 (1) 4缩写词 (2) 5总体要求 (3) 5.1总体要求 (3) 5.2建设原则 (3) 5.3总体结构与运行服务模式 (4) 6技术平台 (4) 6.1互联网接入环境 (4) 6.2局域网基本环境 (5) 6.3网络服务器与存储设备 (5) 6.4数据库平台 (5) 6.5数据服务基础平台 (5) 6.6信息安全设施 (6) 6.7机房及电源设备 (6) 7数据资源 (6) 7.1科学数据资源的调查与规划 (6) 7.2科学数据的汇集与处理 (6) 7.3科学数据的存储与运行维护 (7) 7.4科学数据产品的加工 (7) 7.5科学数据的质量保证 (8) 7.6科学数据的元数据 (9) 8数据共享与服务 (9) 8.1数据共享的分级分类 (9) 8.2目录服务 (9) 8.3内容服务 (10) 8.4功能服务 (10) 9信息安全 (10) 9.1基础设施安全 (10) 9.2软件安全 (11) 9.3数据安全 (11) 9.4非技术防护措施 (11) 1

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

2020最新数据科学与大数据技术专业大学排名

2020数据科学与大数据技术专业大学排名 数据科学与大数据技术专业介绍 数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。 开设概况： 2016年2月16日，教育部发布《教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》（教高函〔2016〕2号），公布“2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”的“新增审批本科专业名单”有新专业“数据科学与大数据技术”。 培养目标： 本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。 主要课程： 课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。 就业方向 分析类岗位： 分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。 算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品

地震科学数据共享工程技术标准

地震科学数据共享工程技术标准 EDS/T3—2005 地震科学数据数据库建库指南 Guidelines for the establishment of earthquake-related databases （试用稿） （本稿完成日期：2006年2月20日） 200X-XX-XX发布 200X-XX-XX实施 中国地震局发布

前言 本标准是《地震科学数据》系列标准的第三项，该系列标准的结构为： ——地震科学数据元数据编写指南； ——地震科学数据数据模式编写指南； ——地震科学数据数据库建库指南； ——地震科学数据数据元目录； 本标准由中国地震局地震科学数据共享工程标准组提出并归口。 本标准起草单位：中国地震台网中心、中国地震局地球物理研究所。 本标准主要起草人：代光辉、顾左文、赵仲和、冯义钧、周克昌、黄志斌、吴敏、杨辉、赵宇彤、纪寿文、田丰。

目次 引言 (4) 1 范围 (5) 2 规范性引用文件 (5) 3 术语和定义 (5) 4 共享地震数据库体系结构 (6) 5 共享地震数据库建库原则 (7) 6 共享地震数据库管理系统配置 (7) 7共享地震数据库表结构设计 (8) 8 共享地震数据库数据入库软件开发 (8) 9 共享地震数据库质量保证 (8) 10 共享地震数据库安全保障 (9) 11 共享地震数据库元数据编写 (9) 12共享地震数据库数据模式编写 (9) 13 共享地震数据库建库文档编写 (9)

引言 关于建立数据库的一般性要求和方法已在相关规程、规范和IT技术资料中有充分的论述，本标准不涉及建立数据库的一般性问题，只是根据科学数据共享工程的要求和地震数据的特点，对建立地震科学数据共享数据库所涉及的全局性问题做统一的规定，或提出基本要求和原则。 随着工程的实施，本标准的内容会进行修改和扩充，有些内容可以进一步细化，形成相应的技术标准和规范。

数据科学与大数据技术专业培养方案

信息学院 数据科学与大数据技术专业培养方案 一、培养目标 本专业旨在培养德智体美全面发展，具备坚实的计算机专业基础知识，有较强的数理统计分析能力，掌握丰富的数据分析方法和工具，熟悉常见的大数据分析平台和环境，具有实践创新能力，能够从事经济、金融、管理、物流、商务等领域的数据分析工作，面向行业、产业需求培养应用型、复合型、国际化的综合素质人才。 二、专业要求 1.掌握计算机专业的基本理论和方法。 2.掌握经济贸易和金融管理的基本理论和方法。 3.具有扎实的数理统计与分析的基础。 4.具备较强的数据分析和数据建模的能力。 5.熟悉常见的大数据分析平台和环境，并具备较强的开发能力。 6.熟练掌握一门外语，在听、说、读、写、译等方面均达到较高水平。 三、学分要求 学生毕业所应取得的最低总学分为173学分，其中包括课程学分和实践教学学分。 1.课程学分为145学分

2.暑期学校课程 要求修读不少于2门暑期学校课程。 ⑴学生必须完成学校要求的实践教学环节，取得相应学分。 ⑵实践教学环节学时学分计算规则：社会实践50学时计1学分；专业实习30学时计1学分；毕业论文20学时计1学分。 ⑶学生在教师的指导下，完成毕业论文并通过论文答辩。 四、公共基础课程选修要求（专业入门课程） 五、主要课程1 1《对外经济贸易大学学士学位授予办法》学士学位授予条件要求主要课程平均积点达到2.0.

六、授予学位工学学士 七、考核 学生成绩考核严格按照《对外经济贸易大学本科生学分制管理办法》、《对外经济贸易大学本科生学籍管理办法》及《对外经济贸易大学学生成绩管理办法》的有关规定执行。 八、数据科学与大数据技术专业教学计划

科学数据共享关键问题探索

第２６卷第５期 ２００７年９月地理科学进展ＰＲＯＧＲＥＳＳＩＮＧＥＯＧＲＡＰＨＹＶｏｌ．２６，Ｎｏ．５Ｓｅｐｔ．，２００７ 收稿日期：２００７－０６；修订日期：２００７－０７． 基金项目：国家科技基础条件平台，地球系统科学数据共享网（２００６ＤＫＡ３２３００）。 作者简介：刘润达，男（１９８０－），河南许昌人，博士生。研究方向：科学数据共享，网络信息资源整合技术等。 科学数据共享关键问题探索 ———以地球系统科学数据共享网为例 刘润达１，２，诸云强１ （１．中国科学院地理科学与资源研究所，北京１００１０１；２．中国科学院研究生院，北京１０００３９） 摘要：作为科学基础设施，科学数据共享平台建设可促进科技原始性创新，提高国家科技竞争 能力。本文回顾我国近年推动科学数据共享方面的工作，指出科学数据共享实施过程中所遇到的 主要问题；针对这些问题，在共享理念、数据资源整合和平台建设三个方面探索科学数据共享今 后发展的重点和工作方法。具体结合地球系统科学数据共享网建设实践，提出搭建科学数据交换 平台，构建科学数据共享联盟；将科学数据共享与科研项目相结合，实行主动服务；建立强大的科 学数据搜索引擎；重视文档、信息服务等。 关键词：数据共享；科学数据；数据联盟；数据中介 １引言 科学数据作为现代科学可持续发展的重要资源，与科技创新是密不可分的［１］。为促进科学数据资源的共享和交换，许多发达国家和国际组织都开展了一系列的基于计算机网络的科学数据共享的研究和实践，目的是将长期积累的科学数据为本国以及全球的可持续发展等研究提供数据支撑服务。例如世界数据中心（ＷＤＣ，ＷｏｒｌｄＤａｔａＣｅｎｔｅｒ）等国际组织的成立，在世界范围内进行科学数据共享的工作［２，３］；美国及欧洲的一些发达国家建立了国家级科学数据中心群和数据共享服务网络［４￣６］，如ＮＡＳＡ主持的ＤＡＡＣｓ，全球变化数据和信息系统，全球变化主目录（ＧＣＭＤ）等。我国自上世纪８０年代起就开始在多个层面上推动科学数据的共享。１９８２年，中国科学院提出了“科学数据库及其信息系统”建设项目，经过２０多年的发展已经成为综合性的科学信息服务系统；１９８９年，中国科学院联合有关部门和科研机构，组建了世界数据中心中国中心（ＷＤＣ－Ｄ）和国际科技数据委员会中国委员会；１９９９年，科技部在科技基础性工作专项中陆续启动了一批数据资源建设，同时还就数据共享中的若干技术问题委托ＷＤＣ－Ｄ开展研究；２００１年，科技部主持完成了《实施科学数据共享工程，增强国家科技创新能力》的调研报告，对我国目前科学数据共享存在的主要问题和可能解决的办法等一系列问题进行了详细的调查研究。同年年底，科技部和中国气象局联合召开新闻发布会，宣布气象数据共享试点正式启动，从而在国家层面上，翻开了我国科学数据共享新的一页；２００２年６月，科技部向国务院提出了关于启动科技基础条件平台建设的建议，把建立科

数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术 ——专业前身（管理科学）2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一本专业面向工业大数据、商业大数据、金融大数据、政府政务大数据与智慧城市大数据等不同行业，培养学生具备扎实的数学与计算机科学基础、基于统计与优化的数据分析与建模能力、基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力，未来能够立足工商企业、金融机构、政府部门等不同行业、具备较强可塑性的数据分析与管理决策人才。培养目标分为两个层次：（1）面向特定行业需求，从事数据采集、分析和建模工作，进而提供管理决策支持的数据分析师；（2）面向不同行业需求和数据现状，从事个性化的数据应用解决方案设计与实施工作，进而实现业务资源优化配置的数据科学家。毕业时颁发数据科学与大数据技术本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予理学学士学位。 计算机科学与技术（财经大数据管理） —2016年江西省普通高校本科专业综合评价排名第二 本专业依托学校财经学科优势，强化学科交叉，采用“厚基础、重工程、深融通、精方向”的培养模式，培养既熟练掌握计算机软件与硬件、程序设计与算法、数据库与数据挖掘、系统分析与集成等方面的专业知识和能力，又熟悉财经领域的组织与运营模式、理解财经领域业务流程及业务逻辑，能胜任在银行、证券、保险等财经领域从事数据分析与解读、数据挖掘、产品运营策划与咨询、数据可视化、大数据管理、大数据系统和金融信息系统的开发、维护、决策支持等工作，具有“信、敏、廉、毅”素质的卓越工程应用型人才。毕业时颁发计算机科学与技术（财经大数据管理）本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予工学学士学位。 信息管理与信息系统（金融智能）专业 ——2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一 通过修读信息管理与信息系统、金融和人工智能相关课程，培养具有先进

我国科学数据共享现状的调查与分析_路鹏

第27卷　第3期地 震Vo l.27,N o.3 2007年7月EA RT H Q U AK E Jul.,2007　我国科学数据共享现状的调查与分析＊ 路　鹏1,苗良田1,李志雄2,莫纪宏3,陈华静4,王　松4 (1.防灾科技学院,河北燕郊　065201;2.中国地震局地震预测研究所,北京　100036; 3.中国社会科学院法学研究所,北京　100720; 4.中国地震台网中心,北京　100036) 摘要:为了解我国科学数据共享现状,规范科学数据汇交、共享、管理,笔者开展了科学数据 共享现状调查。在基本情况调查的基础上,对我国科学数据资源现状、科学数据共享机制、制 约科学数据共享的主要因素进行了初步分析,指出了在我国实施科学数据共享应强化的基础 工作。 关键词:科学数据;数据共享;调查;分析 中图分类号:P315.63 文献标识码:A 文章编号:1000-3274(2007)03-0125-06 引言 科学数据是人类社会从事科技活动所产生的原始观测数据、探测数据、试验数据、实验数据、调查数据、考察数据、遥感数据、统计数据、研究数据以及相关的元数据和按照某种需求系统加工的数据,具有科学价值和使用价值。科学数据是信息时代最基本、最活跃、影响面最宽的科技创新资源,具潜在价值和开发价值[1]。实现科学数据的共享,既可使科 据现状和数据共享情况,受国家科学技术部的委托,笔者一方面对承担国家科学研究计划项目的部分单位和首席专家进行了问卷调查和走访;另一方面参阅了国家科学技术部相关项目的科学数据资料调查的有关结果。在调查研究的基础上,对我国科学数据现状进行初步归纳,并对我国科学数据及共享现状和建立健全科学数据共享机制所涉及到的主要问题进行初步分析。 1　我国科学数据资源现状 新中国建立以来,我国根据经济建设和社会发展的多种需求,在诸多科学技术领域组＊收稿日期:2006-12-03;修改回日期:2007-04-20 基金项目:科学技术部社会公益性工作项目(2002BIA00038-3) 作者简介:路鹏(1964-),女,河北宣化人,副教授,主要从事地震地质科研与教学及统计地震学、软科学研究。

科学数据共享工程简介

科学数据共享工程简介 科学数据是人类社会科技活动所产生的基本数据、资料，以及按照不同需求而系统加工的数据产品和相关信息，具有明显的潜在价值和可开发价值，并在应用过程中得以增值，是信息时代最基本、最活跃、影响面最宽的科技资源。 科学数据共享工程是在国家科技基础条件平台统一规划、政策调控和相应法规的保障下，应用现代信息技术，整合离散的科学数据资源，构建面向全社会的网络化、智能化的管理与共享服务体系，实现对科学数据资源的规范化管理及其高效利用。从而为科技进步与创新、政府决策、经济增长、社会发展和国家安全提供科学数据资源的强有力支撑。它具有公益性、基础性、持续性和基于现代信息技术的数据内容服务的明显特征，是国家科技基础条件平台的重要组成部分，是国家创新体系中急需发展的现代科技基础设施之一。 国家科技基础条件平台建设，是政府促进科技进步与创新的一项举措。科学数据共享工程作为国家科技基础条件平台建设的组成部分，旨在整合离散的科学数据资源，构建面向全社会的网络化、智能化的管理与共享服务体系。如同电子政务、电子商务、电子媒体、网络教育一样，科学数据共享工程又是信息化建设的重要任务，是一项复杂的系统工程，一项全新的管理工程，它的建设需要动员全社会的力量共同努力。并以此带动社会信息化，推动信息产业化。 一、科学数据共享工程建设的指导思想 科学数据共享工程建设的指导思想是：以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，围绕全面提升国家科技创新能力，实现推进现代化建设的国家目标，以科技创新为动力，以需求为导向，以政策、法规为保障，充分发挥国家长期布局的数据采集系统和各类国家科技计划项目产生与积累的科学数据资源优势，构建面向全社会的共享服务体系，实现科学数据资源的规范化管理与高效利用。以共享促进应用，最大限度地发挥科学数据的潜在价值，强化对科技进步与创新的支撑能力。建设有利于科学数据共享的管理、政策和法律环境，增强科学数据共享管理的科学性、协调性和有效性，带动社会信息化，推动信息产业化。特别注意把《工程》建设与科技创新和国家整体发展紧密结合；把科学数据共享工作与提高政府公共服务能力相结合；强化数据资源整合开发与充分利用现代信息技术和国家信息基础设施相结合；最大限度实现科学数据共享与安全保证相结合。 二、科学数据共享工程建设的原则 根据科学数据共享工程建设的上述指导思想，考虑我国科学数据资源及其共享状况，科学数据共享工程建设的原则是： 统筹规划，资源共享。切实加强国家层面的宏观管理，优化《工程》的顶层设计，以投入的增量资源带动和激活存量资源，充分利用现有网络基础设施、相关业务系统和数据信息资源，加强与国家重大科技计划、专项相结合，加强与各部门、地方发展规划相结合，进而提高数据资源的整合效能。完善科学数据管理与服务体系的布局，促进互联互通、资源共享。 联合建设，统一标准。充分发挥部门、地方政府和全社会的积极性，政府主导，加强协调，避免重复建设，以有效共享为基点，机制创新，联合推动。加快推进科学数据共享工作的标准化、规范化，当前要切实抓好共享技术平台，统一标准，统一规范，健全法制，建设面向全社会的科学数据共享服务系

数据科学与大数据技术--专业建设规划方案

数据科学与大数据技术----专业建设规划 方案 一、总体目标 本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。 （一）人才培养目标 本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。 （二）课程体系与学科建设 作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。 在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。 （三）学科队伍建设 由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设： （1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面； （2）精通处理大数据分析的人才； （3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。 大数据技术需要复合型人才，不仅要具备扎实的基础知识，更需要有充足的实践经验。唯有如此，我们通过典型的算法展示、算法实现结合数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学由理论到应用、涵盖原理验证、综合应用及全方位实验的体系。因此，学校应根据不同类型的人才特点，结合现代企业对大数据人才的需求，以就业为导向，开展全方位立体式（专业拓展模块——技能考证模块——集中实践模块）大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才。与此同时，还要开展职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、数据分析工程师、大数据系统运维工程师等。为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式，4年内你派出20余人次国内外高校、大数据企业进行短期进修培训和挂职锻炼，引进大数据相关专业教师4人（硕士研究生及以上，计算机、大数据等相关专业）。另外，还可以通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍，4年内拟引进企业大数据工程师4人。 （四）实践平台与科学研究建设