大数据管理与应用这个专业挺好的。值得大家考虑。
本专业主要是以互联网和大数据为背景，主要研究大数据分析理论和方法，在经济管理中的应用，以及大数据管理与治理的方法。
大数据管理与应用课程包括，数学分析，高等代数，普通物理数学以信息科学概论，数据结论，数学科学导论，程序设计导论，程序设计实践，离散数学概论与统计，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，算法导论，，经济管理。等等方面开展课程，从我以上列出的课程就不难发现这门专业的课程是繁多的。
但也不难知道这个专业是当前比较热门的一个专业。
当前，大数据的浪潮已经扑面而来，大家已经进入了一个大数据时代，信息化，数字化，，智能化，它是鲜明的时代特征，世界经济数字化，肯定是现在的大势所趋的，大数据的应用正在慢慢地从互联网，扩展到各个方面，如金融领域的征信机构，和征卷交易，再到教育领域的成绩分析啦，教学改革，再到政务交通领域的交通安全分析，医疗健康，还有我们经常用的滴滴打车，以及美团上点外卖等等，各个社会领域都有无处不在的大数据管理的影子。
大数据管理与应用，以后势必将成为驱动企业发展的一个重要的人力资本，以后就业也可以选择涉及涉及政府，金融媒体，零售广告，IT，医药，银行，等等这些众多领域。
要是学好本专业就业市场和前景出路很多，选择这个专业是要对数学要求比较高的，要有一定的逻辑思维的能力，还要具备细心，耐心以及语言包装能力。
最后希望大家都能选择好自己适合的专业哦。
1、Web前端人才需求量大据国内第三方数据统计，未来五年我国信息化人才总需求高达1500万-2000万人。其中“网络工程”“UI设计”“Web前端”等人才的缺口最为突出，所以2020年Web前端的市场需求很大。更有甚者目前不仅大型互联网公司相继成立了专属的Web前端部门，中小型公司和创业公司也急需专业的Web前端工程师。
2、Web前端薪资待遇高
前端开发行业薪资水平呈上涨趋势，Web前端开发早已不是做带动动画的下拉菜单的时代，他们已成为互联网的主宰者，各行业都用其开发互联网应用。
3、前端就业方向多
Web前端开发在软件开发中，就业门槛较低好就业，薪资待遇平均超过13k。在目前互联网只要公司有需要开发互联网产品，包括网站，网页h5，小程序，APP等等，就需要前端开发工程师岗位，具体的就业的方向还可以按公司的技术需求来区分，侧重点各有不同，就业行业随着互联网的发展，已经变得越来越广泛。
4、Web发展前景好
随着5G时代的到来，知否在移动互联网领域将会出现新的开发场景，包括自动驾驶，车联网，物联网，人工智能还有可穿戴设备等领域将带来大量的额前端开发需求，有需求就会有市场。
以上就是总结的Web前端今年的就业前景。可以看出，Web前端工作无法被替代，客户需求存在前景巨大。但IT行业只有不断的自我学习更新才不会被行业所淘汰。2020年综合布线十大品牌
数据来源：万瑞网发布，2020《中国数据中心与布线品牌榜》十大品牌”
注：排名遵照该榜单排名
美国——康普
康普成立于1976年，是隶属于凯雷集团的一家私营公司，总部位于北卡罗莱纳州Hickory。从1997年脱离General Instrument之后至2011年1月份之前，康普是纽约证券交易所的一家上市公司，股票代码为CTV。2004年1月，康普收购了亚美亚（Avaya）旗下的网联解决方案业务，通过该业务部门位于Texas Richardson的总部和SYSTIMAX实验室，以及位于美国Nebraska的Omaha,爱尔兰Bray的生产工厂，康普公司规模增加一倍。2007年12月，康普完成对安德鲁公司(Andrew Corporation)的收购，业务主要包括一系列无线连接产品和系统，例如天线、电缆和连接件、放大器、中继器、收发器以及站点监控软件和现场培训。07年，康普全球共拥有约12,000员工。
美国——西蒙
美国西蒙公司1903年创立于美国康州水城，拥有300多项技术专利和8000余种布线产品。公司的销售及服务网络遍及全球，在美国、英国、南美、加拿大、澳大利亚、意大利、德国、法国、印度、韩国、日本、新加坡和中国等地均设有分支机构。自1996年进入中国以来，西蒙一直重视品牌价值的宣传和服务质量的承诺，在中国树立了良好的市场形象，在政府、通信、金融、电力、医疗和教育等各行各业赢得了众多大型工程。
深圳——LASUN(联信)
LASUN(联信)，是深联集团旗下高端综合布线品牌，通过也是国内少数在质量上可以匹敌美国品牌的民族品牌，其在安徽安庆、合肥分别设有铜、光产品生产基地，深圳兴联光电通讯有限公司是该品牌的专业化运营公司，旗下产品涵盖网络线系统、安防线系统、光缆系统和数据中心系统，也是布线行业产品最为齐全的品牌之一，北京大兴机场燃油工程、国家博物馆数字中心、人民日报大厦、香港中文大学深圳校区等国内许多重要工程都采用LASUN(联信)综合布线产品。
上海——天诚
上海天诚通信技术股份有限公司于2002年08月21日成立。法定代表人徐立平,公司经营范围包括：从事通信技术、计算机网络技术领域内的技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务，软件开发，通信系统集成，计算机网络通信设备与配件、广播音频视频设备、电器配件、网络综合布线设备的设计和销售，网络设备加工（限分支机构），从事货物及技术的进出口业务等。该品牌是少数能与国外品牌同台竞技的民族品牌。
德国——罗森伯格
罗森伯格亚太电子有限公司是德国罗森伯格高频技术公司的全资子公司，于1997年在中国投资兴建，经过数年的高速发展，作为罗森伯格全球战略体系布局的重要环节，业务囊括亚洲和太平洋地区，形成区域发展中心的架构。该公司主要业务囊括无线通信、汽车电子连接、测试和测量、楼宇布线/数据中心、多网融合/光纤接入网、医疗及工业连接产品等领域。作为罗森伯格全球战略体系布局的重要组成部分，罗森伯格亚太已经建立了完备的区域高科技研发、生产、物流和服务体系。
无锡——岳丰
台湾岳丰为了拓展大陆市场，在无锡设立岳丰国际贸易（无锡）有限公司，岳丰国际贸易（无锡）有限公司拥有台湾岳丰旗下“YFC ”综合布线产品在大陆的独家销售权。年电源线及网路线产品的出货量一亿余条，在海外市场台湾岳丰有很强的竞争力。
南京——可丽亚
可丽亚物联科技（江苏）有限公司，系YFC Technology（USA）Co, Limited设立在亚洲地区的产品制造商。可丽亚品牌于2010年进入中国市场，自成立以来 公司秉承 “以匠心·致创新”的理念，专注于综合布线、数据中心、照明控制及物联网产品打造。历经多年发展，已具备成熟的生产体系和高效的运营平台。公司遵照ISO9001：2015质量管理体系，建立了完善的品质管控体系，所生产的产品种类齐全，品质优越。并通过国内外及行业权威机构认证检测，产品质量稳定，性能可靠。
宁波——一舟
浙江一舟电子科技股份有限公司(以下简称一舟股份)以”助力智慧中国,助力智慧地球”为己任，致力于提供网络通信、网络能源、智慧城市产品与解决方案的研发、生产、销售及服务，目前公司在国内拥有三个工业园，分别位于浙江宁波、江西上饶，下属六家制造子公司，全国分设28家办事处,营销网络遍布国内各省市。目前公司有员工4000多人，其中研发、技术支持人员500多人，海外员工200多人。一舟股份拥有网络通信行业中建筑智能综合布线业界完整的、端到端的产品线和融合解决方案，通过全系列的铜缆布线解决方案、光纤布线解决方案、数据中心布线系统的整体解决方案和基础网络服务，满足全球不同客户的差异化需求。
广东——欢联ENJOYLink
广东欢联电子科技有限公司是全球领先的网络基础设施供应商之一，该公司为很多目前性能优异的网络提供其运行所需的基础设施。目前，欢联电子服务的客户位于100多个国家；主要合作伙伴：美国及欧洲主要电信公司（Verizon、AT& T、T-mobile、Sprint、Vodafone）覆盖了无线网络、企业网络和宽带市场。
嘉兴——睿迈
睿迈通讯设备（中国）有限公司现隶属于Reiche&De-Massari AG。Reiche&De-Massari AG是瑞士（苏黎世）一家在信息技术领域拥有50多年历史 的经验 的独立 型跨国企业，在全世界有17个公司，总部瑞士，德国，法国，亚太总部：新加坡。 并在亚洲设有中国，韩国，日本，印度等分公司。每年的营业额超过3亿美元。R&M集团是一家活跃于全球的高品质网络基础设施布线系统的开发商、生产商和供应商。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1）数据的获得
大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
2）数据的汇集和存储
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。 数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
3）数据的管理
大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。
4）数据的分析
数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
5）大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。
6）数据的使用
大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。
二、大数据基本架构
基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。
Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：
Hadoop体系架构
（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。
（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。
（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。
（4）Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。
（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。
（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。
Hadoop核心设计
Hbase——分布式数据存储系统
Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况
HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作
HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table
HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
HLog：每次用户 *** 作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件
结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：
应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。
数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯，从而改进使用体验。基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。
数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。丰富的数据源是大数据产业发展的前提。数据源在不断拓展，越来越多样化。如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这降低了数据的价值。
三、大数据的目标效果
通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：
1）数据整合
·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；
·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；
·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。
2）数据质量管控
·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；
·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。
3）数据共享
·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；
·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。
4）数据应用
·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；
·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；
·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。
数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等 *** 作，简化了 *** 作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。
数字化转型-派可数据商业智能Bi
完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。
用户需求-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
信息资源已成为当今社会的核心资源。信息时代的到来，使包括资料、数据、技术、消息、信誉、形象等在内的信息资源作为一种重要的生产要素和无形资产，在财富创造中的作用越来越大。不仅如此，信息还为实现供需双方的有效对接搭建了平台。企业通过互联网获得全球的市场信息，包括技术、产品、需求等，使新产品的开发从掌握市场信息、确定产品概念到开发、设计、制造同步进行，大大缩短了开发周期，提高了企业的竞争力。
信息资源的开发利用，可有效降低社会的运营成本。信息资源是整合其他资源的资源。在信息时代，人们的经济活动基本上是围绕信息展开的，信息流引导物流和资金流朝着合理的方向运动，使物流和资金流变得更加精准，使社会资源得到最大限度的节约和合理运用。企业可直接在互联网的虚拟市场上获得用户需求的信息，再进行规模化定制，减少库存甚至保持零库存，满足用户多样化、个性化的需要。通过信息资源的利用，还可降低市场调研成本，避免或降低由于信息不对称所造成的预测失误风险，使企业和消费者都从中受益。大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:
大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
关于数据来源，互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。如阿里，百度，腾讯等。
物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源都是大数据金矿，还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。当然还有另外一类是政府部门掌握的数据资源。
详细介绍：
目前围绕Hadoop体系的大数据架构包括：
传统大数据架构
数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。
数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。
流式架构
在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的形式处理，在数据接入端将ETL替换为数据通道。经过流处理加工后的数据，以消息的形式直接推送给了消费者。
存储部分在外围系统以窗口的形式进行存储。适用于预警、监控、对数据有有效期要求的情况。
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