物联网卡管理平台是什么？有什么作用？

物联网卡管理平台是无线传感网络与互联网之间重要的本地化中央信息处理中心，物联网云平台需具备以下功能。
(1)业务受理、开通、计费功能；
(2)信息采集、存储、计算、展示功能；
(3)行业的灵活拓展应用模式。
现在国际上对于物联网平台并没有统一的标准和定义，加上科技巨头纷纷投入物联网平台的市场，市场上充斥着各种各样的物联网平台，物联网平台呈现出百花争艳的局面。物联网平台的5种类型：
1以提供云服务为主的应用开发平台，主要是提供设备与数据接入、存储和展现服务，如中国移动的OneNet、阿里云等。
2这种物联网平台类似企业信息委外，提供包括应用软件、基础架构、业务流程等完整服务。这种平台有些会专注在特定产业的垂直应用，如智能家居、智慧城市、智能农业等不同领域。
3提供连接性管理的物联网平台，主要是针对终端(SIM卡)的通信通道提供连接性管理、诊断以及终端管理方面的功能。如沃腾通讯物联网平台。
4以大数据分析和机器学习为主的物联网平台。
5以提供接入智能装置为主的应用开发平台。

1 高效分布式

有必要是高效的分布式体系。物联网发生的数据量巨大，仅我国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会发生500多亿条记载。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因而处理体系有必要是分布式的，水平扩展的。

2 实时处理

有必要是实时处理的体系。互联网大数据处理，大家所了解的场景是用户画像、推荐体系、舆情分析等等，这些场景并不需求什么实时性，批处理即可。可是关于物联网场景，需求根据采集的数据做实时预警、决议计划，延时要控制在秒级以内。

3 高牢靠性

需求运营商等级的高牢靠服务。物联网体系对接的往往是生产、经营体系，假如数据处理体系宕机，直接导致停产，发生经济有丢失、导致对终端顾客的服务无法正常供给。比方智能电表，假如体系出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。

4 高效缓存

需求高效的缓存功用。绝大部分场景，都需求能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。体系需求供给一高效机制，让用户能够获取全部、或契合过滤条件的部分设备的最新状态。

5 实时流式核算

需求实时流式核算。各种实时预警或猜测现已不是简单的根据某一个阈值进行，而是需求经过将一个或多个设备发生的数据流进行实时聚合核算，不只是根据一个时间点、而是根据一个时间窗口进行核算。不仅如此，核算的需求也适当杂乱，因场景而异，应容许用户自定义函数进行核算。

数据来源
大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：
交易数据。包括POS机数据、xyk刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。
人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
互联网上的“开放数据”来源，如政府机构,非营利组织和企业免费提供的数据。

首先，物联网和大数据都是当前发展空间比较大的专业，在工业互联网和5G通信的推动下，物联网和大数据领域也会释放出大量的人才需求，所以当前选择这两个专业也会有比较广阔的就业前景。
物联网和大数据这两个专业并没有好坏之分，学习物联网还是大数据，需要从自身的能力特点、知识结构和兴趣爱好来进行选择。从知识体系结构来看，物联网和大数据都是比较典型的交叉学科，物联网的知识体系涉及到六大部分，涉及到设备、网络、物联网平台、数据分析、应用和安全，而大数据则涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等。
虽然物联网专业并不算是一个新的专业，但是当前物联网专业的知识结构也有了比较明显的变化，物联网作为大数据和人工智能技术的重要应用场景，目前物联网专业也逐渐增加了关于大数据和人工智能相关知识的讲解。从大的发展趋势来看，物联网与人工智能的结合点还是非常多的，所以选择物联网专业的学生，如果想获得更强的岗位竞争力，应该注重人工智能技术的学习。
相对于物联网专业来说，大数据专业通常更注重数学、统计学知识的学习，毕业生的工作岗位也多集中在大数据开发、大数据分析和大数据运维领域，所以大数据专业更偏重“软件开发”，而物联网专业则比较注重软硬件的结合。
实际上，在消费互联网（包括移动互联网）时代，物联网专业的就业优势并没有得到充分地体现，但是在产业互联网时代，物联网专业的就业前景还是非常值得期待的。

这种平台是允许开发者们或者是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务。首先AIot与物联网不是同一个东西，AIoT=AI+IoT；物联网，我们可以从字面上理解，就是把我们平常见到的东西都连上互联网，使物与物之间能够进行信息交换和通信。天诺AIot云平台就不是简单的物联网云平台，它依托中科院、重邮、腾讯、阿里等核心技术骨干自主创新研发的人工智能音视频+物联网+大数据挖掘核心算法技术，助力万物智联。

一、开设了大数据的大学：

1、北京大学

大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。

2、对外经济贸易大学

与北大为同一批次开设大数据专业的学校还有对外经贸大学，很多人不知道这所学校是一所211工程大学，所以这个大数据专业应该是办得不错的。

3、中南大学

该校是湖南最好的大学，属于211和985工程学校。是第一批开设大数据与专业的高校。网上的一些排名中将该校的大数据专业排在了全国第一的位置。

4、中国人民大学

人大属于第二批开设大数据专业的高校，具体开设时间是在2017年。人大的这个专业虽然开设只有一两年的时间，但是实力应该是很强的，因为该校的统计学科在国内处于领先地位。

二、大数据专业：

属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外，还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等

以中国人民大学为例：

基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

扩展资料：

大数据专业主要课程

C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机 *** 作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。

数据（big data）

指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

参考资料：

百度百科 数据科学与大数据技术专业

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