高考文科300分左右能上什么学校

高考文科300分左右能上的学校是长沙电力职业技术学院。

长沙电力职业技术学院，是湖南省的电力类公办全日制普通高校，由湖南省电力公司主办，教育业务由湖南省教育厅管理。

学院坚持“依托行业，服务行业；对接企业，提升企业”的办学定位，办学条件优越，专业特色鲜明，毕业生就业率稳居湖南省高职高专院校前列，获教育部人才培养工作水平评估优秀等级。

学院设有经国家批准的职业技能鉴定站（所），承担了100个行业特有工种和22个社会通用工种的职业技能鉴定工作。

学院位于长沙市远大二路泉塘（长沙市经济技术开发区盼盼路 ，火车站坐114路东六路口下），校园占地面积500余亩，固定资产近4亿元，校舍面积94,421 平米，图书馆4,503 平米（藏书15万余册）。

拥有现代化体育馆、标准田径运动场、功能齐全的拓展训练基地和1个足球场、13个篮球场、2个标准网球场、8栋学生公寓（宿舍）和3个学生餐厅；建有现代化火力发电厂仿真、变电站运行仿真、电力营销仿真、农村供用电管理仿真、线路实训场地、多媒体机房等43个实习、实验场地，校园网通过100M光纤联入国际互联网。

师资与教学设施：

学院有教职工400余人，其中副高以上职称110人，“双师型”教师115人。学院依托企业办学优势，持续开展校企人才“双挂”工作，组织优秀年轻教师、企业班组长进行双向交流，师资队伍能力素质显著增强。

20余名教师荣获湖南省职业院校教师教学能力竞赛奖项，1支团队代表湖南省获得全国职业院校教师教学能力竞赛一等奖。同时，学院常年聘请具有实践经验的工程专家、高校知名教授、教育专家为兼职教师。

学院设有电力工程系、动力工程系、信息工程系、经济管理系、公共课部、思想政治教育教学部和拓展培训部等四系三部。

设有教务处、教学督导室、学生工作处（团委）、招生就业指导处、科研处、技能鉴定办公室等六个教学、学生及科研管理处室；设有党办（组织宣传部）、办公室、人事处、财务计划处、纪监审计处、工会等六个党政管理部门；设有物业公司（保卫处）、接待部、综合产业处等三个后勤保障部门。

学院拥有湖南省的600兆瓦火电仿真机组、湖南省的500KV变电仿真系统和电力营销仿真实训基地；拥有输配电线路、汽轮机检修、低压配电、继电保护等等51个与现场同步的实训室；拥有39间多媒体教室、2个语音室；拥有现代化的体育馆、标准田径运动场、篮球场、网球场。

建有省内独树一帜的拓展实训场；湖南省电力公司所属发电、供电、施工、修造等企业为学院学子磨练技能提供了天然的实训基地。

以上内容参考百度百科——长沙电力职业技术学院

1经济管理专业
需求职位：证券投资、理财顾问等
薪酬水平：5万~30万元
发展背景：金融业成为经济高速发展的重要力量，中国已建成了以银行、保险、证券为主体，其他多种类型金融机构并存、结构比较合理、功能比较完备的现代金融体系，金融业综合实力和竞争力位居中国城市前列近年来，金融业实现了高速发展，金融业增加值占GDP比重保持在6%以上，成为就业市场庞大的专业。
2建筑工程专业
需求职位：工程监理，道桥工程师、建筑施工人员、造价师等
薪酬水平：年薪8万~30万元
发展前景：随着路网、路桥的建造和更新换代，城市基础设施建设及房地产业的蓬勃发展，建筑工程毕业生一直有着不错的就业前景。
3汽车工程专业
需求职位：产品开发工程师、发动机工程师、汽车营销及售后技术服务、汽车维修与检测等
薪酬水平：年薪10万~30万元
行业背景：现在是中国重要的汽车生产基地中国的汽车使用及需求量越来越大，汽车行业人才需求量巨大，尤其是中高级人才的"钱"景很大，吉林财经大学继续教育学院的毕业的汽车工程专业的学生将会被推荐到中国第一汽车集团公司，一汽是目前国内最大的汽车制造基地是汽车专业学生最好的去处
4医药工程系
需求职位：新药研发、药物分析、制剂研发人员等
薪酬水平：年薪在5万~25万元
行业背景：医药产业是朝阳产业，国家实施医改政策几年来，医疗产品需求的增长和医疗制度红利奠定了医药产业增长的基石，长春地区的医药行业发展迅速，目前，我校医药工程毕业的专业所有学生俊义安置工作，吉林财经大学继续教育学院从学生掌握技能及获得良好的就业机会出发，在入校时会与学生签订就业推荐协议书，切实保障学生在入校后的，学历、技能、工作结合。
5护理专业
需求职位：护理师、基础护理、临床护理 家庭护理 等
薪酬水平：年薪在5万~20万元
发展背景：医药事业的发达也带动了医护类行业的繁荣，现在是服务优化的理念发展主导下，基本上每个医院都在增加医护人员的配备，任何时候护理专业的就业是不会有压力的
6机械制造与自动化专业
需求职位：机械制造、装备设计与开发、机械加工设备 *** 作，工艺规程编制，工艺装备设计与实施等
薪酬水平：年薪4万~20万元
发展前景：机械制造与自动化专业的主要特点是行业覆盖面大、就业面广、专业口径宽、就业压力较小
7计算机应用软件工程
需求职位：软件测试与维护、手机软件开发、硬件检测与维修、网站运营经理、网站策划人员等
薪酬水平：年薪4万~20万元
发展前景：21世纪是一个互联网的社会，从百度ceo李彦宏成为中国内地首富，你就应该知道高新经济未来的发展是必须依靠互联网的，互联网上是一个可以为你提供创业机会的平台这个专业的就业方面非常广泛。
8金融专业
需求职位：项目规划师 会计师 理财师等
薪酬水平：年薪在12万~30万元
发展背景：中国社会经济发展飞速，大企业在不断的涌现，对人才要求及需求量要求较大，另外，目前中国的私有企业最容易就业的除了业务经销类人才就是财务金融类人才。
9旅游行业
需求职位：景区管理人员、旅游管理人员、导游涉外旅游管理与接待等
薪酬水平：年薪在5万~20万元
发展背景：中国社会经济发展飞速，现在每年的旅游经济增长值已经达到10%,这个增长率意味这旅游附带产业、地区产业及就业安置方面将出现大幅度的提高，同理，对旅游管理专业的人才需求也是比较大。
10文化产业
需求职位：动漫设计、会展策划、演艺经纪人等
薪酬水平：年薪在6万~25万元
发展背景：近年来，我国高度重视发展文化产业，采取了一系列政策措施，深入推进文化体制改革，加快推动文化产业发展，文化产业发展进入了黄金时期，将催生新高薪职位。

职高学什么专业好，职高可以学习设计专业
设计类专业。例如：动漫游戏设计、影视动画设计、家居设计、室内设计、UI设计等专业都是非常适合女生学习的。设计师需要非常有时尚感，对色彩的把握要非常的敏锐，在这方面，女生天生就有优势，所以女生学UI设计会更容易入门一些。而且女生有天生心思细腻的优势，更容易注意到其他人不易发觉的细节。女生学习设计类专业后，学成之后，可以轻松就业，从事于平面设计、UI设计、视觉设计总监、VI视觉设计、平面广告设计师、网页设计师、商业插画设计师等岗位。

2018年底中央经济工作会议首提“新型基础设施建设”，会议指出：“加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”，“新基建”概念由此产生。
“新基建”是指立足于科技端的基础设施建设。“新基建”主要包括 5G 基建、工业互联网、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车及充电桩、大数据中心、人工智能七大领域。
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2020年基建龙头股大全：
基站基建：中兴通讯、烽火通信、世科技、中石科技、沪电股份、崇达技术、深南电路、生益科技等;
流量基建：光环新网、宝信软件、数据港、奥飞数据、城地股份、鹏博士、杭钢股份、沙钢股份等;
光模块：中际旭创、博创科技、天孚通信、新易盛;
路由器：中兴通讯、紫光股份、星网锐捷;流量可视化：中新赛克、恒为科技;
5G应用：
云计算：优刻得、网宿科技;高清视频：淳中科技;
车联网：中科创达、移为通信、移远通信、高新兴、佳都科技;
物联网：和而泰、拓邦股份、美格智能。

一是5G基站建设方面，设备商主要包括中兴通讯、烽火通信、信维通讯、深南电路等，施工单位则主要是中达安，运营商则是中国联通等;5GETF和通信ETF等亦包括了很多5G龙头概念股。

二是工业互联网方面，工业互联网平台主要有东方国信、宝信软件;
电力物联网主要包括恒华科技、国电南瑞、林洋能源等;网络侧主要是移远通信和移为通信。
此外，还有此前热度比较高的东土科技等。

三是特高压方面，平高电气、保变电气，特变电工、国电南瑞等。

四是城际高速铁路和城际轨道交通方面，主要包括轨交车辆龙头中国中车、优质零部件公司康尼机电、华铁股份、晋亿实业、晋西车轴、天铁股份和新筑股份等。

五是新能源汽车及充电桩方面，整车及电池涉及宁德时代、比亚迪、贝特瑞等;充电桩涉及众业达、特锐德、万马股份等;新能车ETF里面则广泛地包括了新能源产业链公司。

六是大数据中心建设方面，施工单位主要有包括宁波建工等，服务器方面，浪潮信息、紫光股份等;IDC方面，光环新网、网宿科技等;存储方面主要包括易华录，紫晶存储等;软件方面主要包括蓝色光标等。
计算机ETF中包括部分大数据、云计算产业个股。

七是人工智能方面，有科大讯飞，赛为智能、远大智能等，还有即将上市的寒武纪。人工智能产业亦有专门的ETF，叫AIETF。

1 大数据兴起预示逗信息时代地进入新阶段
11 看待大数据要有历史性的眼光
信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现逗大数据时代地的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。
考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。
12 从逗信息时代新阶段地的高度认识逗大数据地
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。
中央提出中国进入经济逗新常态地以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述逗新常态地的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构逗第三平台地是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、逗第二次机器革命地、逗工业40地等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。
13 大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口
中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、百度和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。
但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。
2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度
21 数据文化是一种先进文化
数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。
有人将逗上帝与数据共舞地归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。
提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
22 理解大数据需要有正确的认识论
历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，逗科学始于观察地成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。
20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为逗证伪主义地的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例逗证伪地，因而他否定科学始于观察，提出逗科学始于问题地的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但逗科学始于问题地的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。
大数据的兴起引发了新的科学研究模式：逗科学始于数据地。从认识论的角度看，大数据分析方法与逗科学始于观察地的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调逗相关性地的时候不要怀疑逗因果性地的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：逗采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识地。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的逗针地是什么看这海里究竟有没有逗针地看也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，逗科学始于数据地与逗科学始于问题地应有机地结合起来。
对逗原因地的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到逗终极真理地。在科学的探索途中，人们往往用逗这是客观规律地解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。
3 正确认识大数据的价值和效益
31 大数据的价值主要体现为它的驱动效应
人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的逗大价值地。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用逗蜜蜂模型地：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。
电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：逗在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。地我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些逗颇为朴实地的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓逗啤酒加尿布地的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的逗故事地，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。
有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。
他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。
32 大数据的力量来自逗大成智慧地
每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。
数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的逗大成智慧学地[5]。钱老指出：逗必集大成，才能得智慧地。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调逗无缝智慧（seamless intelligence）地。发展大数据的目标就是要获得协同融合的逗无缝智慧地。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现逗瞎子摸象地一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。
大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的逗烟囱地，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。
33 大数据远景灿烂，但近期不能期望太高
交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。
大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持逗指数性地增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。
需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。
4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战
大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。
集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的逗新三论地，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。
大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。
41 数据复杂性引起的挑战
图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观逗涌现地规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。
42 计算复杂性引起的挑战
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。
传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何逗算得快地。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何逗算得多地。从逗算得快地到逗算得多地，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓逗算得多地并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。
基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。
43 系统复杂性引起的挑战
大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。
大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓逗昆虫纲悖论地[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。
大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由逗大象搬木头地转变为逗蚂蚁搬大米地。
5 发展大数据应避免的误区
51 不要一味追求逗数据规模大地
大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互 *** 作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。
一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。
发展大数据不能无止境地追求逗更大、更多、更快地，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的逗污染地和侵犯隐私等各种弊端。
52 不要逗技术驱动地，要逗应用为先地
新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继逗大数据地以后，逗认知计算地、逗可穿戴设备地、逗机器人地等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上逗技术驱动地的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持逗应用为先地的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。
53 不能抛弃逗小数据地方法
流行的逗大数据地定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是逗小数据地问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。
统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。
大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。
54 要高度关注构建大数据平台的成本
目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。
我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。

1学前教育专业
学前教育是学前教育学的重要内容之一，是构成学前教育学的科学体系的一部分。儿童是人生智力发展的基础阶段，又是发展最快的时期，适当、正确的学前教育对幼儿智力及其日后的发展有很大的作用。超常儿童的形成、发展，无一不与适当、正确的学前教育有关，尤其是智力方面的学前教育。学前智育是一个多方面的培养过程。
2人力资源管理专业
本专业学生上课要学习管理学、经济学及人力资源管理方面的基本理论和基本知识，受到人力资源管理方法与技巧方面的基本训练，具有分析和解决人力资源管理问题的基本能力。
3会计专业
会计专业是研究企业在一定的营业周期内如何确认收入和资产的学问。会计师除了准备财务报表以及记录企业交易行为外，更重要的是能够参与企业间的合并、质量管理、信息技术在财务方面的应用、税务战略以及很多企业的管理决策活动。
会计专业领域涉及面广:鉴证，审计，税收，公司会计，管理会计，财务管理，破产清算，法务会计，预算制定，商业咨询等等都是会计专业将要涉及的领域。
4国际经济与管理专业
《经济管理专业》是一门科学课程，专业主要面向在职从业人员，培养能胜任各级政府经济管理部门工作和企事业单位实际管理工作的应用型人才。
5工商企业管理专业
工商企业管理专业是自学ks学科调整后产生的新专业。这一专业的设置是为了培养在社会主义市场经济条件下从事工商业及其他各类企业管理方面工作的专门人才。
6中药学专业
中药学专业培养具有中药学与中医学基础知识背景，具备良好人文和自然科学素养，系统掌握中医药学的基本理论，掌握中药研制的基本技能及现代医药学的相关知识，具有一定的中药生产、管理、销售、和研究开发能力的中药学专门人才。
7护理学专业
护理学是自然科学、社会科学、人文科学等多学科相互渗透的一门综合性应用学科。从1860年南丁格尔创办第一所护士学校——南丁格尔护士训练学校(NightingaleTrainingSchoolforNurses)起，护理学经历了四个过程：简单的清洁卫生护理、以疾病为中心的护理、以病人为中心的整理护理、以人的健康为中心的护理。护理学通过不断地实践、教育、研究，得到积极充实和完善，逐渐形成了自己特有的理论和实践体系，成为一门独立的学科。
8心理学专业
本专业培养具备心理学的基本理论、基本知识、基本技能，能在科研部门、高等和中等学校、企事业单位等从事心理学科学研究、教学工作和管理工作的高级专门人才。
9生物制药专业
生物制药专业培养具备扎实的生物技术和药学基础理论、基本知识，熟练掌握现代生物技术和制药技术的常用实验流程，初步了解生物技术制药企业生产和销售环节的流程，能够胜任现代生物技术实验室和生物技术制药企业岗位基本要求的德、智、体、美全面发展的技术应用型高级实用人才。 同时培养具备较强的实践能力、创新意识及团队协作精神，能在生物制药领域从事设计、生产、管理和新技术研究、新产品开发等工作的高素质技术应用型人才。
10视觉传达专业
"视觉传达专业"是相关设计院校开设的课程名称，培养目标是掌握本专业所必需的基础理论和专业知识，能够运用专业设计的方法技能，独立从事包装、广告、平面设计等工作，具有一定的艺术修养和审美能力。培养具有一定专业素质的从事包装、广告、平面设计的应用型人才。

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