物联网技术应用适合女生学吗 前景怎么样

物联网技术应用适合女生学吗 前景怎么样,第1张

物联网技术应用适合女生学。物联网作为新兴产业,发展迅速,吸引了许多年轻人的加入,其他不乏青春靓丽的女生,物联网应用技术适合女生吗,也是很多女生最初的疑问。

物联网技术应用前景如何

1、物联网技术将应用于所有行业,是所有行业的新工具。而每一个应用于所有行业的工具在开始普及阶段都会形成一个新的产业。就如电脑会应用于所有行业,所以从上个世纪90年代到本世纪初,形成了新的产业,信息产业。类比于电脑应用于行业,物联网会在更广范围、更多场景、更多设备上应用,因而物联网产业的规模将会比信息产业规模更大。

2、当一个新的工具应用于所有产业的时候,早期熟悉这个工具的从业者,在传统产业内部也有很多管理机会。就比如随着信息产业的普及,基本所有企业的组织架构中,都增加了一个角色:CIO首席信息官。物联网改变传统企业,是传统企业的数字化转型,在物联网普及之后,会不会出现一个新的职位:类似于熟悉信息官,比如可能是熟悉数字官?

3、在人类发展历史上,每一次重大社会进步都是一个工具应用于所有行业,并极大提升行业效率。因而人类历史发展早期,以工具定义时代,比如旧石器时代、新石器时代。而后期是以社会形态划分时代,但每次社会形态也是因为工具的改进,比如人类从封建社会进入资本主义,根本在于自动化技术的发展,让机器开始解放人的体力劳动。

而物联网技术的发展,让自动收集数据成为可能,物联网技术为人工智能提供大数据,因而物联网技术会促发人工智能的普及,人工智能是解放人的脑力劳动的工具。因而物联网技术的普及是会促进社会的重大变革,而这个变革将解决的是服务的难题,我把这个技术带来的革命称为服务业革命,而类比于工业革命形成了工业文明,新阶段的文明我称为服务业文明。

物联网技术应用就业方向

毕业生可在各类物联网企业和IT企业从事物联网方案设计、物联网方案系统集成、物联网系统售前技术支持与售后技术服务、物联网技术应用实施等岗位工作;物联网应用企业从事物联网系统的管理与维护工作。

本专业学生毕业就业主要在长三角区域及扬州地区智能化城市、物流、电网、医疗、家居、工业、农业等行业工作。

目标岗位(群)主要为物联网工程项目规划、施工管理工作岗位群,物联网设备安装、测试工作岗位群,物联网系统技术支持工作岗位群,物联网系统开发、集成、营销与服务以及智能高速公路、智能停车场、智能公交、智能楼宇等工作岗位群。

随着IT行业的不断发展,大数据会是未来重要的发展趋势,整个IT行业将以大数据为基础来构建新的应用生态,当前大数据技术被广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等,此外大数据是支撑物联网发展的核心技术之一,也会与云计算、人工智能等前沿创新技术进行深度融合。

大数据未来的发展趋势有以下几个方面:

1大数据推动物联网的发展。

物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。物联网产生大数据,大数据助力物联网。目前,物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革,被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网握手大数据,正在逐步显示出巨大的商业价值。

2大数据推动科技领域的发展。

大数据的发展正在推动科技领域的发展进程,大数据的影响现在不局限于互联网领域,在金融、教育、医疗等诸多领域也有了不同程度的影响。在人工智能研发领域,大数据也起到了重要的作用,尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面,人工智能是能够充分利用大数据的一个领域,大数据为人工智能带来了更多的创新。

大数据会改变很多行业,而对于企业来说,需要提高核心竞争力,而企业的信息化建设是其中的重中之重,但这个建设过程并不是一步到位的,需要统筹规划分步实施,大数据平台的构建属于企业整体信息化建设中的很重要一环,在构建时,需要先整体后局部,有一个清晰明确的整体架构,这样才能保证业务流程间的相互运转、信息化系统间的合理支撑,再逐步深入推进。

大数据技术可以理解为在巨量的数据资源中提取到有价值的数据加以分析和处理,主要的表现特征如下:

数据量大(Volume)。第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

类型繁多(Variety)。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

价值密度低(Value)。第三个特征是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。

速度快时效高(Velocity)。第四个特征数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯到数据挖掘、云计算一类的,所以是计算机一类的专业。分布比较广,应用行业较多大数据技术与应用专业或相关专业就业前景相当广阔。达内教育

原因是:近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。同时也有线上试听课可以免费学习,有意向的同学可以参加公开课学习一下。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。因此,当下大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。达内软件有一些公开课,可以试听一下,达内软件的大数据的学习是比较好的,学习起来也比较快。

在大数据行业,达内是业界做的非常不错的机构,达内大数据深耕培训19年,总监级讲师担纲教学,一百多万学员共同选择,保险公司提供就业保险,学不会免费重学。同时达内为了让学习大数据的消费者接触的更加深入,设有线上的免费公开课,可以进行前期的学习。感兴趣的话可以参加一下达内的线上试听课学习一下。免费试听报名入口

另外,大数据专业毕业生就业岗位非常多,比如:Java大数据分布式程序的开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。

推广应用大数据、云计算、物联网的原因和好处如下:
增加企业效率和利润:大数据、云计算和物联网可以提高企业的生产效率和管理效率,通过对海量数据的分析和挖掘,可以提高生产效率和市场竞争力,从而增加企业利润。
为业务拓展提供支持:大数据、云计算和物联网技术可以帮助企业更好地了解客户需求,优化产品设计和服务,提高客户满意度,进而实现业务拓展。
促进产业升级:大数据、云计算和物联网的普及可以促进传统产业向智能化、数字化转型升级,从而提高整体经济效益和产业竞争力。
满足未来发展趋势:大数据、云计算和物联网已经成为未来发展的趋势,积极推广应用这些技术有利于企业、个人未来的长远发展。

一、什么是万物互联

近年以来,万物互联一词持续都是热点,人人均在提万物互联,但绝大多数的人并没能实际上搞明白万物互联的含义。万物互联代表什么?

按照度娘的话来说:万物互联(InternetofThings,简单来说就是IoT)是说凭借各式各样信息智能传感器、射频识别技术、gps的应用、光线传感器、激光扫描器等各式各样装置设备与技术,实时的采集所有的所需管控、接触、互动的物体或进程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、定位等各式各样所需的信息,凭借各类可能的网络接入,满足物与物、物与人的泛在接触,满足对物品和进程的智能化感知、识别和管理。万物互联是一个源于大数据、传统电信网等的信息承载体,它让每一个可能被独立寻址的普通物理对象演变成互联互通的网络。

如果抛开专业的名词解释,用深入浅出的话来概括,即物与物之间满足直接交流。

二、万物互联的应用

万物互联究竟可以做什么?“物物连通,万物互联”,在大数据应用基础上的廷伸和发展的网络,将各样信息传感技术设施设备与网络紧密结合起来而成为的一个硕大网络,满足几乎所有的时间、几乎所有的地点,人、机、物的互联互通。我们可以使用信息传感技术设施设备,按约定的协议,将任何物体与网络相互连结,物体使用信息传播媒介开始信息交换和通信,以实现智能物联识别、定位、侦测、防控等功能。

以下介绍一下几种重点应用行业:

(一)云教育

在智能硬件的高速发展下,我们经常可以听到“智慧社区”、“智能交通”、“智慧工业”或“智慧课堂”等词汇,它们都是物联网应用与其他行业的紧密结合。我们以校园为例,打造出一个智能硬件时期下的“智慧课堂”,将可以给几乎所有接受文化教育的同学带来另外一种的体验。

智能硬件时期的来临,让传统课堂进而改建成智慧课堂。智慧课堂没有了黑板、粉笔、教材,有的是一个像超大屏的电子白板,老师手指一点,几乎所有的教程以文图并茂、声象紧密结合的方式出现在同学的面前。关键的是,同学们再也无需背着厚重的书包,只需要携带一个“电子书包”就可以轻松上课。

(二)智能穿戴设备

简而言之,智能穿戴设备就是指穿戴在身体上的专用设备,如电子手表、智能手环、AR眼镜等。采用智能穿戴设备可以记录查询穿戴者的 健康 指数、运动后的运动强度、本人看到的事物及听见的事物。智能智能穿戴设备和背后的物联网应用,可以扩展穿戴者的能力。而根据专用设备之间的互连,也在形成新的场景,例如穿戴者可以根据专用设备自行将每次的运动数据信息发送到健身教练,进而得到新的健身计划。现如今,可穿戴技术的生态体系飞速发展。夹扣式、整合式、包裹式和滑盖式技术可以搜集和分析数据,将消息发送到其他技术,并承担其他责任,以使用户的生活更轻松,更惬意。

(三)智能家居系统

伴随着智能时代的来临,智能化建筑、智能家居产品、智能家居系统已经逐渐融入我们的日常生活。智能家居系统是以家为平台,兼具建筑、自动化,智能于一身的高效、惬意、安全、方便的居住环境,是物联网应用偏向生活的重点应用场景之一。伴随着物联网应用的发展壮大,智能家居系统可给予的场景数不胜数,如根据手机可以远程 *** 作家中的监控摄像头,查看家中状况,甚至于可以根据监控摄像头和家里人闲聊;根据红外开关对家电进行远程 *** 作,如提早打开电饭煲,完成下班回家立刻有饭吃;根据智能指纹锁远程控制对门锁进行控制,掌握何人何时回家。运用物联网应用可完成智能化家居,使生活愈发惬意、方便和安全。三、物联网的发展

物联网正在积极塑造工业生产和消费世界,从零售到医疗保健,从金融到物流,智能技术已遍及每个业务和消费者领域。随着国家的支持力度不断加码,物联网将得到前所未有的发展。

数智时代,万物互联正全面加速,传统网络边界逐步打破,万物连接、交互、协同的多元网络需求快速增加。联通沃卡惠致力于构建信息、人、物、场景到服务的“全连接”能力,全面汇聚融合视音频等各类物联感知数据,以及业务终端的信息互联数据,提供多元互通的智慧物联网络,推动数智时代网络“管道升级、交互增强、安全强化和平台融合”的全面升级,为千行百业的数智化转型升级提供全场景适配的端到端产品、解决方案以及价值连接服务。

经历了计算机、互联网技术与无线通信网络两次的浪潮,物联网技术被称作信息技术产业第三次浪潮,代表了新一代互联网发展技术。我们不清楚以后的物联网技术会如何影响人们的生活,但可以预见的是物联网技术已经在开启更多可能的大门,让人们的生活更加智慧、高效。

随着全球信息化的浪潮,信息化产业不断发展、延伸,已经深入了众多的企业及个人,SOA系统架构的出现,将给信息化带来一场新的革命。

纵观信息化建设与应用的历程,尽管出现过XML(标准通用标记语言的子集)、Unicode、UML等众多信息标准,但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型,这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起,往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现,这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实,使信息化建设的ROI(投资回报率)大大降低,ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据,将数据转换为与目标系统相兼容的格式,然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后,要产生应用价值,还需另外的数据展现工具予以实现,如此复杂的数据应用过程,必定产生高昂的应用成本。

结构化的数据管理尚可通过以上方法,予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面,这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统,而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中,经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品,相互之间的功能也是经常重叠,并且无法集成。

随着信息化建设的深入,不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统,又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。

在激烈竞争且多变的市场环境下,企业的管理模式很难固化,应用传统的信息化软件,当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。

SOA系统架构的出现,信息化变革

微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说,从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统,到80年代应用于PC的CS架构,一直到90年度互联网的出现,系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后,SOA被誉为下一代Web服务的基础框架,已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。

SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念,不再是各自独立的架构形式,能够轻松的互相联系组合共享信息。

可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能,能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。

松散耦合方式,只要充分了解业务的进程,就可以不用编写一行代码,通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥,只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度,并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程,以记录管理的内容,指定过程的流转方向。

更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成,加强了信息的协同相关性。同时,复杂、成本高昂的数据集成,也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。

在具体的功能实现上,SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等,从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看,SOA协同软件中的信息管理功能,全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途,但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分,因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部;同时,信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图,因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比,关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。

数据科学与大数据技术2024考研推荐报考哪些学校?数据科学与大数据技术专业考研推荐北京大学、清华大学、国防科技大学、北京邮电大学、武汉大学,这几所学校的数据科学与大数据技术专业实力强,学科建设时间长,想要报考数据科学与大数据技术专业的同学可以考虑这几所院校,学姐已经整理好数据科学与大数据技术2024考研推荐报考哪些学校?的内容,赶紧来看看吧。
一、北京大学
北京大学信息学科的兴起可追溯到上世纪五十年代中后期,六十多年来的建设和发展始终与我国科学技术发展战略休戚相关。数据科学与大数据技术主要研究如何利用数学与计算方法分析与处理应用领域数据以及适合大规模复杂数据处理的计算技术。学习内容以数学为基础,主要包括计算机理论、程序设计、算法设计与分析、计算机系统与结构、数值计算、经济学基础等,配合相应的实验、实践训练,培养理论与实践兼备的数据分析人才以及兼具经济学基础的大数据人才。
二、清华大学
清华大学计算机科学与技术系(以下简称计算机系)成立于1958年。经过60多年的不懈努力,已发展成为我国计算机学科领域内教学、科研综合实力强,影响力大的计算机系,在中国计算机事业的发展乃至国民经济建设中发挥着重要的作用。1996年,计算机系在由国务院学位办公室主持的全国计算机学科评估中排名第一,在国内首批获得按一级学科招收和培养研究生的资格;2006年、2012年在全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中,以总分满分100分的成绩排名第一,2017年,计算机科学与技术学科在全国一级学科评估中,获得A+。
三、国防科技大学
国防科技大学计算机学院起步于1958年,1966年成立计算机系(是新中国第一个计算机系),1971年成立计算机系兼研究所,1999年成立计算机学院。学院是国内计算机领域最有影响力的机构,在2017年全国高校学科评估中,“计算机科学与技术”、“软件工程”学科均被评为A+。同时,学院是2016年刚设立的“网络空间安全”一级学科的核心发起单位和首批博士学位授权点。承担计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全3个一级学科,微电子学与固体电子学二级学科学术型研究生,计算机技术、软件工程、集成电路工程3个专业工程硕士培养任务。
四、北京邮电大学
北京邮电大学1977年开设计算机通信本科专业,1985年成立计算机工程系,1998年成立计算机科学与技术学院。学院建有网络与交换技术国家重点实验室、可信分布式计算与服务教育部重点实验室、电子政务云计算应用技术国家工程实验室、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室、教育部信息网络工程中心、通信软件工程中心(原邮电部重点实验室)等高水平研究基地,在计算机科学与技术、网络工程、大数据技术、物联网、软件工程等方向形成了办学优势。2017年教育部第四轮学科评估中,计算机科学与技术一级学科评估结果为A。2017年,计算机科学与技术学科入选国家“双一流”建设一流学科。2019年ESI计算机学科学术机构最新排名进入全球1‰。
五、武汉大学
武汉大学信息管理学院是我国办学历史最悠久、规模最大、学科实力雄厚的信息管理教学与研究机构,前身是创建于1920年的文华大学文华图书科。学院聚焦图情档基本理论、数据智能与智慧服务、信息传播与数字文化、数据治理与数据安全、数字经济与科技创新等5大主攻方向,借助数智赋能、数字人文、社会计算等引领新文科建设,在图书情报学理论、现代目录学、信息资源管理、信息检索、知识组织、信息行为、信息计量学、档案与电子文件管理、出版发行、数字出版、电子商务、大数据管理等研究领域具有显著优势和特色。
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