大数据职能分类_光环大数据培训

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大数据职能分类_光环大数据培训

大数据职能分类? 大数据是眼下非常时髦的热词,同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。大数据就业培训专家来为大家介绍一下大数据的职能分类。

1、数据分析——专业:统计学,数学,计算机,信息管理,金融——主要职责:运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义

2、数据挖掘——专业:计算机、统计学、数学——主要职责:机器学习,算法实现

3、数据工程师——专业:计算机、数学,统计学——主要职责:开发运用简单数据工具,实现数据建模等功能,需要业务理解

4、数据架构师——专业:计算机、数学、——主要职责;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化;需要有垂直行业经验。

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大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请专业的大数据领域知名讲师,确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。

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3公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.关于贵州大数据发展的总体思考,下列表述错误的是()。(单选题1分)得分:1分 o A.起步:建设大数据存储和云计算中心 o B.中期:创建大数据综合试验区 o C.长期:推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终:建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用,以下理解不正确的是()。(单选题1分)得分:1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月,中国网民规模达()。(单选题1分)得分:1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求:到()年,初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。(单选题1分)得分:1分 o A.2020年 o B.2025年

o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪?(单选题1分)得分:1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要:首次把()纳入国家规划层面。(单选题1分)得分:1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指()。(单选题1分)得分:1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史,经历了()次革命,媒介革命催生了数据大爆炸。(单选题1分)得分:1分 o A.三 o B.四 o C.五

大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/9b18820132.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加,大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴,急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况,也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。 那么,从培训机构走出来的学生,就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示,现在通过培训出来的求职者很多,但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因,就在于项目开发的实践经验缺乏,达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药,将企业的各大真实项目带到教学讲台,真正培养学生动手、动脑的实操技能,实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作,为计算机专业的学生提供一个实训平台,让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题,并寻找解决方法。同时,光环大数据还会给学员提供大数据研究报告,用数据分析与实证方法,利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作,通过有针对性的训练课程,强化实操能力,推荐制面试,为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来,光环大数据还将依托雄厚的师资力量,开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点,无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员,采用产学研相结合的方式,将教学、科研与市场需求相结合,此产品体现了光环大数据在大数据人才

大数据系统计算技术展望_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/9b18820132.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训 大数据系统计算技术展望 1 引言 大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿,也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似,大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态,完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明,大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态,大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。 大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源,以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用(如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等)利 用大数据资源的手段和工具,为社会提供信息服务,其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题,从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益,形成新的核心竞争力。当前,全社会数据产生越来越快、积累越来越多,大数据资源越来越丰富,而现有的信息技术已经跟不上数据的发展,特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题,引起了各国政府和产业界的高度重视。 大规模且高复杂性的大数据,其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求,这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求,新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准,同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题 大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础,对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行;共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础,所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术;典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率,并为相近应用的研发提供借鉴。 经过近几年的快速发展,大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业,为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数

大数据时代用户分类

大数据时代消费者行为特征 当然,影响消费者行为的除经济和文化因素之外,还有很多种影响消费者行为的其他因素。其中,消费者所属群体所表现出来的共同特征,换句话说,个体的或部分的的消费者往往体现出其所属群体的特征,研究不同群体的消费共同特性,更加有利地把握目标消费者具备的个性特征,为企业迎销决策提供依据。 理论上,群体是指一定数量以上的人通过一定的社会关系结合起来进行共同活动而产生相互作用的集体。消费者群体至少可以按照三类群体划分为: 1/ 按照年龄 ●婴幼儿消费群体:年龄范围在0——6周岁,是年龄最小的 消费群体。 ●少年儿童消费群体:年龄范围在6——15岁,这个年龄阶 段的消费者生理上逐渐呈现出第二个发育高峰。 ●青年消费群体:年龄范围在15——30岁左右,这个年龄阶 段的消费群体实际上可分为青年初期和晚期两个时期。 ●中年消费群体:年龄范围在30——60岁,这个年龄阶段的 消费者,心理上已经成熟,有很强的自我意识和自我控制 能力。

●老年消费群体:年龄范围在60岁以上,这个年龄阶段的消 费者在生理和心理上均发生了明显的变化,由此形成了具 有特殊要求的消费者群体。 实际上,目前营销界更加习惯将国内的消费群体按照其出生的所属年代10年为一周期,分为60后群体(指1960年——1969年出生的人群)、70后群体、80后群体、90后群体以及00后青少年群体。 2/按照性别 ●女性消费群体 ●男性消费群体 消费者在消费行为中,女性与男性往往表现出来很大的不同,而当今中国的社会形态中,女性的经济地位、社会地位以及家庭的购买决策方面,女性越来越表现出其巨大的影响力,表现出消费者群体的不同消费特点。 3/ 按照收入水平 ●高收入群体 ●中等收入群体 ●低收入群体

公需科目大数据培训考试100分答案

公需科目大数据培训考试 考试时长:120分钟考生:王瑞忠总分:100 及格线:60 考试时间:2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年,国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出:到2015年, 农村家庭宽带接入能力达到()Mbps。(单选题1分)得分:1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术,可以使航天器中()的导管一次成型,直接对接。(单选 题1分)得分:1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里,半导体处理器的性能,比如容量、计算速度和复 杂程度,每()左右可以翻一番。(单选题1分)得分:1分 A.1个月

B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中,不属于信息时代的定律的是()。(单选题1分)得分:1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的()。(单选题1分)得分:1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”:阿里平台每秒钟订单创建()笔。(单选题1分)得分:1分 A.4万

B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》?(单选题1分)得分:1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史,经历了()次革命,媒介革命催生了数据大爆炸。(单选题 1分)得分:1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播, 这个活动就叫()。(单选题1分)得分:1分

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训 大数据学习手册,大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代发展的潮流,在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进,才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网,来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的,其具有巨“大”的商业价值,我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如:在如今,网购已经成为了一种风潮,网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中,顾客的浏览记录,购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例,我们可以利用“大数据”技术收集分析,就可预测需求、供给和顾客习惯等,做到精准采购、精准投放,达到利益放大的效果。从全球范围来看,很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里,很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。 事实上,很多互联网公司,例如亚马逊、google、腾讯,更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代,数据成为经营决策的强有力依据,给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏,不仅存储处理了大量结构化的账务数据,而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介,海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。 未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动,也越来越倾向于零售营销:对于金融业来说,大数据意味着巨大的商机,可强化客户体验,提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变,驱动着行业变革,衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力,这种能力能够帮助企业打破数据边界,绘制企业运营全景视图,做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中,要以大数据平台建设为基础,夯实大数据的收集、存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设,打造专业、高效、灵活的大数据分析团队;不断提升企业智商,挖掘海量数据的商业价值,从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹,赢得先机。 在如此快速的到来的大数据革命时代,我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变,许多技术需要研究。职业规划中,也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了,发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势,而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻,有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件,紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措,都证明了一件事情——当下,正是大数据的风口! 在互联网技术高速发展的今天,对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。(不考虑国外的,数据作为未来竞争的核心力量,使用国外的大数据平台是极度不安全的!) 1、阿里云:这个没话讲,就现在来说,国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了,从数据的获取到应用到生态、平台,在大数据这行,绝对的杠把子! 2、华为云:整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。(华为云好像目前是不怎么对外开放的) 3、百度:作为国内综合搜索的巨头、行业老大,它拥有海量的数据,同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯:在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量,尤其是社交领域,只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏,人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能,因为数据交互广阔,存储空间近乎无限,所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善,当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”,我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠,因为那里面“全都是宝”。

大数据常用的算法

大数据常用的算法(分类、回归分析、聚类、关联规则) 在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段:第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求,各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术,因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题,它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类:第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型,其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型,以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法,以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法,但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则,而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术,指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P,如果将C看做是输入,P 看做是输出,那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的,因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有:PageRank算法,HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户,并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题,包括:用户的分类问题、网站内容时效性问题,用户在页面停留时间问题,页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天,

大数据复习题(答案)

一、单选题 1、大数据的起源是(B)。 A:金融B:互联网C:电信D:公共管理 2、大数据的最明显特点是(B)。 A:数据类型多样 B:数据规模大C:数据价值密度高D:数据处理速度快 3、大数据时代,数据使用的最关键是(D)。 A:数据收集B:数据存储C:数据分析D:数据再利用 4、云计算分层架构不包括(D)。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由(C)公司首先提出来的。 A:阿里巴巴B:百度C:谷歌D:微软 6、数据的精细化程度是指(C),越细化的数据,价值越高。 A:规模B:活性 C:颗粒度D:关联性 7、数据清洗的方法不包括(C) A:噪声数据清除B:一致性检查C:重复数据记录处理D:缺失值处理 智能手环的应用开发,体现了(C)的数据采集技术的应用。A:网络爬虫B:API接口C:传感器D:统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中,错误的是(A)。 A:数据的重新生产和采集B:能使数据焕发新的光芒C:关键在于多源数据的融合和集成 D:有利于新的数据模式创新

10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制考了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B)。 A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D) A:数据规模大B:数据类型多 C:处理速度快D:价值密度高 12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)A:互联网B:自然环境C:综合国力D:物联网 13、在数据生命周期管理实践中,(B)是执行方法。 A:数据存储和各份规范B:数据管理和维护C:数据价值发觉和利用D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。 A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于聚类挖报技术的说法中,错误的是(B)。 A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B:要求同类数据的内容相似度尽可能小 C:要求不同类数据的内容相仪度尽可能小

光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

https://www.360docs.net/doc/9b18820132.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析 光环大数据培训机构,美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道:“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据,所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义,然而其他人声称自己懂大数据,只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题,但是对许多企业和数据专业人员来说,它仍然很难理解。不清楚其价值所在,就更谈不上该如何利用了。 大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案,而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量,公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样,就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据,并在数据中发现趋势,使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。 尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时,能够更快地得到问题的答案。 举个销售类的例子, Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据,从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样,他们就能分辨出哪一类产品出售的多,哪一类产品没有出售,因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据:收入、频率、价值、年期。Abate先生强调,同一时间,在任何给予的可视化范围内,超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品,他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化,他们不可能完成这项工作。 接下来,我们就看一下,全球顶级的5个数据可视化案例。 一、航线星云 关于洞察 截止到2012年1月,开源网站https://www.360docs.net/doc/9b18820132.html,上记载了大约6万条直飞航班信息,这些航班穿梭在3000多个机场间,覆盖了500多条航线。 通过高级分析技术,我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解,它们代表提供相同航线的航空公司,显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

大数据标准体系

附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分:框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分:分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分:注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分:数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分:命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分:注册已发布

11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分:数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分:值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分:参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分:核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分:本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分:模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺

大数据分类管理

数据分级管理 第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性,结合有关保密规定,按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。第六条集团级应用系统和数据,技术管理由集团信息办负责,业务管理由相关业务处室负责,运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理,集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。 第五章数据标准管理 第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定,负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准,在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。 第八条数据编码和接口标准应符合以下要求: (一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性; (二)接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持,在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入; (三)提供完善的数据安全机制,以实现对数据的全面保护,保证系统的正常运行,防止大量访问,以及大量占用资源的情况发生,保证系统的健壮性; (四)提供有效的系统可监控机制,使得接口的运行情况可监控,便于及时发现错误并排除故障; (五)保证在充分利用系统资源的前提下,实现系统平滑的移植和扩展,同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展,以保证系统的稳定性; (六)在进行扩容、新业务扩展时,应能提供快速、方便和准确的实现方式。 第六章数据资源管理 第九条基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设,造成资金浪费、设施利用率低等问题,各单位应充分利用集团数据中心资源,集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。 (一)各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。 (二)集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设,满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。 (三)各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门,要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。 第十条计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”,实现集团数据共享和集成,提升数据安全防护等级,各单位所需计算和存储资源,要统一使用集团数据中心的云计算资源,做到资源集中、高效利用。 (一)现有的集团级应用系统及数据(安全监测系统除外)、各单位应用系统及数据(直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外)要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案,并报集团信息办批准后实施。(二)新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储,所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求,确需购臵服务器或存储的,需报请集团领导批准,由集团信息办备案后,按集团采购管理相关规定执行。 (三)对于当前集团网络不具备实施条件的单位,可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心,并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后,新建系统需要集中部署、分级管理。

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是(单选题1分)得分:1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出,到2020 年,统筹区域布局,依托现有资源建成()区域临床医学数据示范中心。(单选题1分)得分:1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.茂名PX事件发生后,下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫 战”?(单选题1分)得分:1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题1分)得分:1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲,以下说法错误的是哪项?(单选题1分)得分:1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是(单选题1分)得分:1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考,下列表述错误的是()。(单选题1分)得分: 1分 ? A.中期:创建大数据综合试验区 ? B.起步:建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终:建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期:推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲,大数据加速道路网络快速更新,高德()完成全国10万公里15 万处更新。(单选题1分)得分:1分 ? A.2008年

专业技术人员大数据培训资料

培训计划 学习中心 贵州省专业技术人员在线学习平台 公需科目大数据培训考试 考试时长:120分钟考生:胡恩松总分:100 及格线:60 考试时间:2017-02-28 00:49-2017-02-28 01:26 81分 1.根据周琦老师所讲,高德实时统计用户近()行驶里程数据与用户数,一旦发现异常则报警。(单选题1分)得分:1分 A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 2.()年,部分计算机专家首次提出大数据概念。(单选题1分)得分:0分 A.2005 B.2008 C.2010 D.2011 3.根据涂子沛先生所讲,现在非结构化数据已经占人类数据总量的()。(单选题1分)得分:1分 A.45% B.60% C.75% D.95% 4.大数据元年是指(单选题1分)得分:1分 A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪?(单选题1分)得分:0分 A.18世纪 B.19世纪 C.20世纪 D.21世纪 6.根据涂子沛先生所讲,数据挖掘开始兴起于哪一年?(单选题1分)得分:0分 A.1980年 B.1983年 C.1989年 D.1993年 7.2012年,()政府发布了《大数据研究和发展倡议》,标志着大数据已经成为重要的时代特

征。(单选题1分)得分:1分 A.中国 B.日本 C.美国 D.英国 8.根据周琦老师所讲,高德早在()就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。(单选题1分)得分:1分 A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.2015年,贵阳市的呼叫服务产业达到()坐席。(单选题1分)得分:1分 A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 10.在保护个人隐私方面,吴军博士并没有提到以下哪种方法?(单选题1分)得分:1分 A.技术的方法 B.文化的方法 C.法律的方法 D.双向监督的方法 11.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中,位居第七位的是()(单选题1分)得分:0分 A.嘉义市 B.台中市 C.嘉兴市 D.高雄市 12.“()大数据交易所”2015年4月14日正式运营,目前,交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业,交易总金额突破6000万元。(单选题1分)得分:1分 A.安顺 B.贵阳 C.毕节 D.遵义 13.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是(单选题1分)得分:1分 A.价值递增 B.价值递减 C.价值不变 D.价值先增后减 14.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议?(单选题1分)得分:1分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年

大数据课程分类

大数据课程: 基础阶段:L i n u x、D o c k e r、K V M、M y S Q L基础、O r a c l e基础、M o n g o D B、r e d i s。 h a d o o p m a p r e d u c e h d f s y a r n:h a d o o p:H a d o o p概念、版本、历史,H D F S工作原理,Y A R N介绍及组件介绍。 大数据存储阶段:h b a s e、h i v e、s q o o p。 大数据架构设计阶段:F l u m e分布式、Z o o k e e p e r、K a f k a。 大数据实时计算阶段:M a h o u t、S p a r k、s t o r m。 大数据数据采集阶段:P y t h o n、S c a l a。 大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。 大数据之L i n u x+大数据开发篇 J a v a L i n u x基础S h e l l编程H a d o o p2.x H D F S Y A R N M a p R e d u c e E T L数据清洗H i v e S q o o p F l u m e/O o z i e o大数据W E B工具 H u e H B a s e S t o r m S t o r m S c a l a S p a r k S p a r k核心源码剖析C M 5.3.x管理C D H5.3.x集群 大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇

L u c e n e爬虫技术S o l r集群K I分词A p r i o r i算法T a n a g r a工具决策树贝叶斯分类器人工神经网络K均值算法层次聚类聚类算法S P S S M o d e l e r R语言数据分析模型统计算法回归聚类数据降维关联规则决策树M a h o u t->P y t h o n金融分析 大数据之运维、云计算平台篇 Z o o k e e p e r D o c k e r O p e n S t a c k云计算 大数据之P B级别性能优化篇 C D N镜像技术虚拟化云计算共享存储海量数据队列缓 存M e m c a c h e d+R e d i s\N o-S q l L V S负载均N g i n x 大数据之J a v a企业级核心技术篇 J a v a性能调优T o m c a t、A p a c h e集群数据库集群技术分布式技术W e b L o g i c企业级技术 阶段一、大数据、云计算-H a d o o p大数据 开发技术 课程一、大数据运维之L i n u x基础

公需科目大数据培训考试答案97分

公需科目大数据培训考试 97分 ? 1.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题1分)得分:1分 o A.小课程 o B.宏课程 o C.微课程 o D.大课程 ? 2.根据涂子沛先生所讲,普适计算是在哪一年提出的?(单选题1分)得分:1分 o A.1988年 o B.1965年 o C.1989年 o D.2004年 ? 3.“()阿里巴巴·贵州年货节”销售额突破8.5亿元,促进了贵州电子商务加快发展。(单选题1分)得分:1分 o A.2016 o B.2013 o C.2014 o D.2015 ? 4.大数据要求企业设置的岗位是()。(单选题1分)得分:1分

o A.首席分析师和首席工程师 o B.首席分析师和首席数据官 o C.首席信息官和首席工程师 o D.首席信息官和首席数据官 ? 5.吴军博士认为未来二十年就是()为王的时代。(单选题1分)得分:1分 o A.文化 o B.工业 o C.数据 o D.农业 ? 6.“十二五”规划纲要:首次把()纳入国家规划层面。(单选题1分)得分:1分 o A.生产经营信息化 o B.资源环境信息化 o C.质量控制信息化 o D.市场流通信息化 ?7.根据周琦老师所讲,以下哪项不属于数据挖掘的内容?(单选题1分)得分:1分 o A.多维分析统计用户出行规律 o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 o C.补充与完善路网属性 o D.高德地图导航有躲避拥堵功能

?8.人类利用信息的历史,经历了()次革命,媒介革命催生了数据大爆炸。 (单选题1分)得分:1分 o A.六 o B.四 o C.三 o D.五 ?9.由于有了现代信息技术的支撑,研制一个新型号的航天器,周期缩减到()以内。(单选题1分)得分:1分 o A.6个月 o B.12个月 o C.18个月 o D.24个月 ?10.世界上第一台电子计算机(ENIAC)是在哪一年宣告诞生的?(单选题1分)得分:1分 o A.1948年 o B.1947年 o C.1946年 o D.1949年 ?11.根据涂子沛先生所讲,摩尔定律是在哪一年提出的?(单选题1分)得分:1分 o A.2004年 o B.1988年 o C.1965年

大数据开发培训课

大数据开发培训课 大数据的火爆我们是有目共睹的,学习大数据无疑都会选择一家专业的大数据培训学校,因为一般自学的效果都不是很好,毕竟大数据包含的技术知识太多了,首先要先了解大数据的一些基本概念。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前,我们首先需要理清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义,大概没有一个权威版本。为方便,此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言,表达某种客观事实的数值是很容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上,人类的一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。 不过数值是所有数据中很容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,例如下面的数据可视化和数据分析,都是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要

指的就是数值数据,甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示),指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K 线等等,目前以二维展示为主,不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上,指统计分析,即通过统计学手段,从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据,按照某些指定的列进行分组,然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析,其实是包括数据可视化的。 4.数据挖掘 这个概念的定义也是众说纷纭,落到实际,主要是在传统统计学的基础上,

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由(C)首先提出的。(单选题,本题2分) A:微软 B:百度 C:谷歌 D:阿里巴巴 2、大数据的起源是(C )。(单选题,本题2分) A:金融 B:电信 C:互联网 D:公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是(C)。(单选题,本题2分) A:数据管理人员 B:数据分析员 C:研究科学家 D:软件开发工程师 4、(D )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高。(单选题,本题2分) A:规模 B:活性 C:关联度 D:颗粒度 5、数据清洗的方法不包括( D)。(单选题,本题2分) A:缺失值处理 B:噪声数据清除 C:一致性检查 D:重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发,体现了( D)的数据采集技术的应用。(单选题,本题2分) A:统计报表 B:网络爬虫 C:API接口 D:传感器 7、下列关于数据重组的说法中,错误的是(A)。(单选题,本题2分) A:数据重组是数据的重新生产和重新采集 B:数据重组能够使数据焕发新的光芒 C:数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D:数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建,不包含( C)。(单选题,本题2分) A:数字城市 B:物联网 C:联网监控 D:云计算 9、大数据的最显著特征是(A)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B )。(单选题,本题2分) A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)。(单选题,本题2分) A:互联网 B:物联网 C:综合国力 D:自然资源 13、在数据生命周期管理实践中,( B)是执行方法。(单选题,本题2分) A:数据存储和备份规范 B:数据管理和维护 C:数据价值发觉和利用 D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。(单选题,本题2分) A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是( C)。(单选题,本题2分) A:1KB<1MB<1GB B:基本单位是字节(Byte) C:一个汉字需要一个字节的存储空间 D:一个字节能够容纳一个英文字符, 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是(B)。(单选题,本题2分) A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B:要求同类数据的内容相似度尽可能小

大数据的主体分类

人们在信息时代下随时分享,留下记录,变成数据。通过数据进行分析,从中发现政治治理、文化活动、社会行为、商业发展、身体健康等各个领域的各种信息,进而可以预测未来。 从社会宏观角度根据其使用主体可分为以下三类: 一、政府的大数据 各级政府各个机构拥有海量的原始数据,构成包括形形色色的环保、气象、电力等生活数据,道路交通、自来水、住房等公共数据,安全、海关、旅游等管理数据,教育、医疗、信用及金融等服务数据。在单一部门里面数据没有产生任何价值,如果关联这些数据,综合分析有效管理,这些数据将产生巨大的社会价值和经济效益。大数据是智慧城市的核心资本。到2012年底已经有180个国内城市开始投资建设智慧城市,总的投资规模包括数据平台的投入和通信网络方面的各种基础设施全部加起来大约6000亿元人民币,政府作为国家的管理者应该将数据逐步开放供给更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用以加速造福人类。 二、企业的大数据

企业离不开数据支持有效决策,只有通过数据才能快速发展,实现利润,维护客户,传递价值,支撑规模,增加影响,撬动杠杆,带来差异、服务买家、提高质量,节省成本,扩大吸引,打败对手、开拓市场。企业需要大数据的帮助才能对消费者群体提供差异化的产品或服务,实现精准营销。网络企业应该依靠大数据实现服务升级与方向转型,传统企业同样必须谋求变革实现融合不断前进。 三、个人的大数据 每人都能通过互联网建立属于自己的信息中心,积累、记录、采集、储存个人的一切大数据信息。通过信息技术使得各种可穿戴设备,包括植入的各种芯片都可以通过感知技术获得个人的大数据,包括但不限于体温、心率、视力各类身体数据以及社会关系、地理位置、购物活动等等各类社会数据。个人可以选择将身体数据授权提供给医疗服务机构,以便监测出当前的身体状况,制定私人健康计划;还能把个人金融数据授权给专业的金融理财机构,以便制定相应的理财规划并预测收益。 以上就是全部内容,希望对大家有所帮助,感谢您的阅读!

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