物联网软件工程师也是属于软件工程师的一种,只是在软件工程师上面细分了一些;物联网工程师,主要方面在于硬件的嵌入式开发比较多;如现在很多热门的智能手表、智能手环、智能扫地机之类的都属于物联网软件工程师开发的。
软件工程师是一个广义的概念,包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位,工作内容都与软件开发生产相关。软件工程师的技术要求是比较全面的,除了最基础的编程语言(C语言/C/JAVA等)、数据库技术(SQL/ORACLE/DB2等)等,还有诸多如JAVASCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技术。此外,关于网络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。
2009-2019是中国物联网产业发展的第一个10年,2020年是“十三五”收官的重要节点,同时也成为中国物联网下一个10年的起点。
“一张图了解物联网产业全貌”,以下是2020年物联网全景图
物联网(IoT)最接地气的莫过于智能家居接入互联网。智能家居联网是发展趋势。基于全方位的无线硬件平台,搭配软件开发套件,构成了全面完整又灵活易用的核心资源。受益于厚积薄发的微控制器技术,在提高性能、降低功耗、减少用料的同时,借力开发平台,可轻松地推出创新的物联网产品,形成贴近生活的智能解决方案。
典型的应用场景中家居电器联网系统由微控制器、网关、受控物品和接入控制设备组成。孤立的物品(冰箱、空调、汽车、仪表等)接入网络世界,互相之间可以交流,形成智能网络。用户通过平板电脑或手机实现对受控物体信息采集分析和智能化管理,也可以上线进行远程 *** 作。
从上图可看出,家庭自动化系统将嵌入式微控制器技术、无线连接、接入网络融合为一体。App能够使用户发现家里的设备,予以设置,或者创建一个动作加以控制。远程管控让你不管走到哪儿,都不会与家里失联,随时随地“发现、管理、控制”。例如,旅游在外,你仍可监视住宅的安全环境和调节家舍的室内温度。智能家居联网是发展趋势。基于全方位的无线硬件平台,搭配软件开发套件,构成了全面完整又灵活易用的核心资源。受益于厚积薄发的微控制器技术,在提高性能、降低功耗、减少用料的同时,借力开发平台,可轻松地推出创新的物联网产品,形成贴近生活的智能解决方案。
最近很多人对物联网技术应用专业很感兴趣,不断的问毕业出来能干什么那么今天我们小编就给大家分析一下吧!物联网技术应用专业毕业出来干什么?
培养目标:
新兴物联网产业高速发展的难得机遇以及目前人才紧缺的状况,利用重庆将打造千亿级国家物联网基地这个平台,培养从事物联网系统集成、工程方案规划与设计、项目施工与管理、物联网工程造价、产品营销及工程服务等工作的高端技能型专门人才。可报考项目管理工程师。
就业去向:主要就业于与物联网相关的企业、行业
从事以下岗位:
1物联网智能电子产品工艺人员及生产设备 *** 作岗位。
2物联网智能电子产品销售及售后服务。
3物联网工程项目规划及辅助设计、施工管理。
4物联网设备安装、调试、维护、售后技术服务。
5物联网智能终端电子产品生产制造、应用维护和管理。
6物联网智能产品开发公司从事物联网产品的设计和开发。
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可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用:
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。
9、分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
扩展资料:
大数据的用处:
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。
自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
参考资料:
百度百科--大数据
物联网开发应用最重要的是各种接口的兼容性。
首先物联网终端设备数量比手机大得多,而且本身没有显示界面,通常只是能够通过特定网络协议回传数据的传感器(直接连入互联网或者通过网关设备),也就是说在物联网大数据汇聚的前端,数据的汇入是自动化进行的,应用开发的重点是后端的汇聚层。
物联网应用后端汇聚层需要有一个智能化软件系统(通常运行于数据中心),来管理物联网设备(包括固件升级等)、网络、处理海量数据,并提供给用户。
在设备层、汇聚层之外,物联网应用还需要一个分析层,负责处理物联网设备产生的大数据。
最后,是最终用户层,负责将有用的数据分析结果以可视化的方式展示到用户的终端设备中,这个层面的开发,可以是移动web网站也可以是一个手机APP。
由于设备层和汇聚层第三方专业产品和服务的完善,实际上今天的物联网应用开发,主要指的是分析层和用户层这两个层面,换而言之,未来物联网开发生态主要建立在成熟的云计算物联网平台上。成熟的物联网平台通常都提供汇聚层需要的大数据存储、实时信息总线以及于前端应用通讯的API。
实际上今天已经有大量面向物联网应用开发的平台,例如Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx等,这些平台通常能够兼容大量物联网产品厂商的设备。
随着移动互联网的发展,尤其在5G标准逐渐落地的大背景下,人工智能和App产品的结合是一个必然的发展趋势,而且移动互联网、物联网和人工智能的结合将是未来一个重要的发展方向,移动互联网在5G时代与物联网将进一步融合,一系列相关产品也会被陆续推向市场。
开发一款智能化的App需要一个开发团队,通常情况下需要产品经理、UI设计、架构师、项目经理、前端开发(Android开发、iOS开发、Web前端开发)、后端开发、测试工程师等。人工智能相关技术将主要在后端开发中体现,包括数据的收集、整理、分析和决策等 *** 作。当然,通过App进行数据收集本身需要考虑到一些风险,要符合相关的互联网规定,另外对于数据的安全保护要有一套完整的策略方案。
对于开发智能化App需要掌握的技术可以总结为以下三个部分:
第一:前端开发知识。前端开发知识包括Web前端和移动端,其中Web前端的开发需要使用到Html、CSS和JavaScript,移动端开发需要学习Android开发和iOS开发,Android开发需要学习Java语言(或kotlin),而iOS开发需要学习OC(或Swift)。
第二:后端开发知识。服务端开发可以采用多种编程语言来完成,可以采用Java、Python或者PHP等语言,其中Java的性能和扩展性比较好,Python的开发周期比较短,而PHP则比较居中。
第三:人工智能知识。对于智能化数据App通常需要掌握机器学习方面的内容,机器学习也是目前大数据分析的常见手段之一。机器学习需要学习相应的算法,并掌握机器学习的实现过程。机器学习的实现可以采用Python语言,实现过程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。
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