大数据行业未来会产能过剩吗提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达545%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：1、不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 2、完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成; 3、数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢 基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩 王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的，千锋教育致力打造高端大数据人才，想学大数据的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想一个起飞的平台。你要想考的这个可能对你有点帮助。10年和11年的考题，回忆版的，至于12年的我就不清楚了。10年的计算机方面的我也不知道。至于题型是否有变化我也不知道。你要是有条件就去大兴校区问问12年的专业课。11年的考题基本上是这样的，回忆版。
名词解释，1，拟线性效用 2，风险偏好 3，技术替代 4，契约曲线 5，斯塔克尔博格均衡、
简答题，外部效应，包络线
计算题：考的是基本上是股票投资的那一章
论素体：1国外几十个经济学家的理论，经济学的发展，历史
2鹰鸽博弈
计算机内容：一些填空题，都是很基本的
精简答题：2，计算机是树形，解释一下，举例网络中的树形3个例子
3，搜索引擎的特俗功能5个例子
4，视频更加高质量的方法。
10年的：判断题，解释
1斯勒次基替代效应大于希克斯替代效应？
2斯勒次基收入效应大于希克斯收入效应？
3斯勒次基总效应大于希克斯总效应？
证明题
1证明边际成本与平均成本曲线“u”型
2边际技术替代递减与编辑产品递减有何区别联系
3一体化垄断厂商的产量是非一体化垄断厂商常量的2倍
计算题
1
2
3：效用决策
四：请构造决策中德敲竹杠模型，提出对策（微观经济学 434页）
五：论述题
论述网络外部性如何产生价值增量值（微观经济学 519页）企业对于大数据技术的旺盛需求已经在相关IT职位的薪酬水平上得到体现。在《2014薪酬调查指南》中，Robert Half Techology(简称RHT)汇总出数据及数据管理领域的十大IT职位。其中收入水平最高的是数据仓库经理，职位起薪在11万5250美元到15万4250美元之间。收入增幅最大的职位则为商务智能分析师，预计其今年提升比例可达74%。下面我们就一起来了解与这十大数据IT职位相关的薪酬、技能要求以及主要职责。
一、数据仓库经理
主要职责：
1设计、开发、维护数据仓库/中心；
2帮助确保数据系统与企业架构相适应；
3实施数据收集策略；
4管理技术资源及相关人员。
在RHT汇总的这份名单当中，收入水平最高的职位为数据仓库经理，其起薪范围在每年11万5250美元到15万4250美元之间(预计与2013年相比上涨59%)。该职位需要应聘者具备一系列技术与管理技能，其中包括：深入的数据库理念与实践背景;亲手使用数据仓库工具及架构的经验;强大的分析能力;项目管理经验;能够熟练使用数据库语言及应用，例如甲骨文、微软SQL Server以及IBM DB2等。
二、数据架构师
主要职责：
1根据业务要求提供数据库解决方案；
2创建数据设计模型以及数据库架构；
3帮助定义企业数据架构；
4领导技术团队建立数据标准；
5创建并测试数据库原型。
本次RHT排名当中薪酬水平位居第二的是数据架构师，这一高级职位要求担任者具备强大的分析与创造性技能，并拥有丰富的数据系统、数据库方法、设计与建模知识(起薪范围为11万1750美元到15万3750美元，与去年相比预计增幅为72%)。数据架构师的职责在于规划并协调数据资源。根据RHT的说法，了解网络管理、应用程序架构以及性能管理等相关知识能为担任者带来显著的薪酬增益。企业雇主往往希望应聘者能具备Unix、Linux、Solaris以及Windows等环境下的甲骨文、微软SQL Server、IBM DB2乃至其它数据库的相关技能。
三、数据库经理
主要职责：
1维护数据库环境；
2帮助设定企业数据标准；
3管理预算及工作量分配；
4管理资源规划与灾难恢复。
要求：创造性、分析型思维人才，能够领导数据库专业团队、规划信息系统策略并为高级IT管理者提供解决实例。数据库经理还需要对数据库技术的方方面面具备深入理解，RHT指出。企业雇主通常要求应聘者拥有五年的甲骨文、微软SQL Server、IBM DB2或者类似环境的使用经验，并从事过技术管理工作。这一职位的起薪范围从10万7750美元到14万9000美元，与2013年相比预计上涨59%。
四、商务智能分析师
主要职责：
1开发面向企业整体环境的数据分析/报告解决方案；
2对来自不同来源的数据进行分析；
3就分析结果进行沟通并提出建议；
4开发数据整理规划。
商务智能分析师需要对数据库技术的方方面面具备强大的背景积累，特别是需要了解与之相关的分析与报告工具。此外，拥有对数据库查询、存储流程编写、联机分析处理(简称OLAP)以及数据立方技术的了解对于商务智能分析师同样非常重要。商务智能分析师的起薪估计将在今年迎来74%的提升——这一提升幅度领跑本次由RHT发布的十大数据/数据库职位榜——其实际起薪数额在10万1250美元到14万2250美元之间。
五、数据仓库分析师
主要职责：
1收集、分析并挖掘数据；
2研究数据存储/报告解决方案；
3帮助将数据需求转化为逻辑数据模型；
4为数据交互机制定义用户界面。
一位优秀的数据仓库分析师应该具备哪些特质出色的研究、分析以及问题处理技能，再加上强大的语言表达与书面沟通能力。从事这项工作的其它先决条件还包括具备传统数据库理论知识以及数据模型与架构的处理经验。根据RHT的调查，这一职位的起薪在9万9000美元到13万3750美元之间，与2013年相比预计上涨58%。
六、数据建模师
职位要求：
1分析企业需求，创建数据流模型；
2与项目负责人沟通并提出建议；
3帮助确保数据报告机制的可用性；
4与客户及管理层共同解决数据质量问题。
优秀的数据分析及问题处理技能对于数据建模师来说至关重要。他们还需要具备良好的沟通能力以及与其它团队的协作能力。此外，熟悉数据建模工具及方案同样非常关键，而且还需要具备数据库系统应用程序、存储流程以及数据仓库的相关知识，RHT表示。这一职位的起薪范围为9万7250美元到13万4250美元，预计2014年薪酬涨幅将达到58%。
七、数据库开发人员
主要职责：
1为存储、检索及报告机制开发数据库对象/结构；
2负责数据库设计并进行性能调节；
3为数据库管理员提供支持；
4为Web应用程序开发后端数据库接口。
对于数据库开发人员这一角色来说，具备传统数据库理论及实践的深刻理解是完成工作的主要前提。此外，数据库开发人员还需具备微软SQL Server、甲骨文或者IBM DB2的使用经验以及专业认证资质(微软认证数据库管理员或者甲骨文数据库管理员认证专家)，RHT指出。数据库开发人员需要充当分析者、强大的问题解决者以及出色的沟通者。这一职位的起薪范围在9万2000美元到13万4500美元之间，预计今年薪酬水平与2013年相比将迎来65%的提升。
八、门户管理员
主要职责：
1将功能性需求集成至门户应用当中；
2管理用户对于门户资源的访问；
3部署并管理门户组件应用；
4确保企业Web环境的可用性。
门户管理员需要能够分析并解决复杂问题，同时具备与企业Web应用、服务、系统以及支持技术相关的专业知识，RHT表示。由于门户管理员通常需要与技术以及非技术团队交流，因此出色的书面及口头沟通能力同样非常重要。这一职位的起薪范围在9万1250美元到12万1000美元之间，预计今年收入增幅将达到56%。
九、数据库管理员
主要职责：
1维护并监控企业数据库；
2根据要求对数据库作出修改；
3确保数据库完整性以及系统可用性；
4维护数据库备份基础设施。
数据库管理员需要在数据库结构、配置、安装与实践方面具备坚实的知识储备，RHT指出。此外，他们还需要具备良好的客户服务心态以及作为团队一分子的工作能力。拥有传统数据库语言及应用——例如微软SQL Server、甲骨文以及IBM DB2——的使用经验非常重要，能够取得由微软、甲骨文或者其它机构提供的认证资质也将对工作大有助益。2014年这一职位的起薪范围在8万7500美元到12万6000美元之间，与上年相比预计增幅为54%。
十、数据分析/报告编写人员
主要职责：
1分析数据系统并将数据流汇总成文件；
2为数据提取工作开发自动化规程；
3编写报告并提供建议；
4帮助建立事务型系统及数据仓库。
对于数据库分析/报告编写人员这一职位来说，RHT认为具备强大的分析、量化以及问题解决能力，并且对传统数据库理论及实践拥有丰富知识的应聘者是最好的人选。2014年这一职位的薪酬范围在6万7750美元到10万1000美元之间(与上年相比预计上涨53%)。雇主一般要求应聘者在主流数据库平台的使用方面拥有数年经验——例如微软SQL Server、甲骨文以及IBM DB2。值得一提的是，数据分析/报告编写人员需要同时具备独立工作以及与数据系统团队通力配合的能力。1到底什么是数字经济？
作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。
数字经济的三要素包括数据、信息、产业：
一、数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。
二、信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用，为经济生活注入了极大的创新动力。
三、数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。数字经济与各行各业的融合渗透发展将带动新型经济范式加速构建，改变实体经济结构和提升生产效率。
数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配，具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、直接性等产业特征。
2数字化转型和数字化创新有什么不一样？
（1） 数字化转型
主要指企业在经营发展过程中，重视数据的价值和影响，以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化。数字化转型是一个中长期的概念，涉及到企业多个维度的业务环节；
（2）数字化创新
数字化创新就是指用数据作为业务资源，进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念，企业在数字化转型的成果，是以许许多多优秀、成功的数字化创新的案例所体现出来的。
（3）二者的相互关系
很多企业在数字化转型工作中，先要进行业务现状梳理、 数据综合治理、 数据平台系统建设、 企业级信息架构设计等很多重要的基础准备工作，在这些充分的准备工作基础之上，企业可以更有效地数字化创新的过程。
3数字化、信息化、智能化有什么不一样？
数字化、信息化、智能化，三者概念相似，广义的数字化包括信息化和智能化的含义。从技术特点来说，企业使用现代信息技术提升业务能力的有从信息化，到数字化，最后再到智能化的总体发展趋势。三者主要特点如下：
信息化：
关注连接，支持业务实体进行更高效的信息交互和事务处理。
数字化：
关注分析，支持从数据中分析挖掘出有价值的业务知识和商业洞察，指导业务决策。
智能化：
关注自动，支持使用数据模型代替人的工作，降低人工负担，让人关注更加重要的创新性工作。
4数字化转型一定要自建系统吗？
数字化转型经常会被和系统建设联系起来，但是系统建设并非数字化转型的必选项，甚至对于大多数企业来说，重要的是搞清楚怎么用系统，而不是怎么建系统。
企业的数字化创新依赖于信息系统能力，需要把业务和系统相结合，对业务改造、升级、赋能。当企业的数字化对信息技术的个性需求不强时（往往是浅层的数字化转型），仅仅采用购买整套的ERP系统或者租用/订阅SaaS服务的方式就能解决问题，也就是不用自建，直接用就好了。
而当数字化越来越深入，随着企业的个性化业务需求越来越多，就要进行系统的定制开发。很多企业有自己的专业开发团队，但是对于没有专业开发团队的企业，则需要找第三方的ISV厂商。ISV厂商有多重的外包服务模式，比如负责开发、负责咨询方案、负责方案+开发，负责方案+开发+培训等。
由于数字化转型的本质是系统加业务的组合，因此除代码落地以外，ISV厂商如果还能主动挖掘企业数字化业务的需求，并提出基于系统的全套解决方案，才能构成真正的核心竞争力。
5数据科学家的工作职责到底是什么？
商业逻辑与思考
将实际应用中的业务问题转化为数据需求，进行数字化场景的设计，生成数据建模或数据分析问题。
2 数据检查与清洗
为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源，对数据源进行筛选和预处理，统一数据格式。
3 特征工程
选择用于建模或分析的数据特征，特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。
4 数据建模
尽管在技术维度，数据建模看起来有一定门槛，实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下，但是该环节很可能是花费时间最少的。
5 沟通和优化
数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑，因此数据模型在正式上线应用之前，需要进行多方验证，数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认，汲取业务端的反馈，并对模型进行及时的调整和优化。
6 撰写文档
将数据模型成果进行文档撰写，说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等，汇报技术工作成果。
6不同规模企业对SaaS系统的使用情况如何？
（1）小型企业：
多为首次接触，尝试使用SaaS。
大多使用规模小、功能简单的产品。
SaaS的灵活性可以满足企业快速扩张带来的变化，同时减轻资金方面的压力。
（2）中型企业：
企业信息化转型增加了SaaS的需求。
SaaS能缩小中型企业于大型企业的技术差距，缓解IT用人压力。
（3）大型企业：
对SaaS的需求在于核心业务衍生的、方便跨部门协作、决策辅助型产品。如数据分析、视频会议等。
多为传统软件转SaaS，对产品定制和私有部署需求高。
7数字化系统应该“定制”还是“订阅”？
数字化系统在开发实施的阶段，按照数字化系统的定制化要求不断增加的顺序，有几种具体的情况：一是直接买现成的SaaS系统或服务，二是基于已有的模板进行微调适配，三是完全定制开发。
对数字化系统的定制化要求越高，系统的研发成本也就越高，系统研发的周期也更久，系统实施的风险也越大。不同业务活动对数字化系统的定制化要求不一样，一般来说：
与日常生产运营相关的业务活动（在线环境）对系统的定制化要求更高，通常涉及到针对企业的现有系统集群进行信息系统的增值改造和功能集成的需求，需要与在线业务系统和硬件设备进行数据同步；
与企业管理决策相关的业务活动（离线环境）对系统的定制化要求较低，如财务系统、 人力系统、 供应链系统、 库存系统、 OA办公系统、 项目管理系统、 文件管理系统等，这些功能通常可以直接采购现成的ERP或订阅SaaS服务快速实现数字能力的升级赋能。
8数字化在智能制造有哪些典型应用？
智能在线检测：
应用融合数字传感、AI的智能检测装备；接触或非接触式在线采集生产数据；自主判断、识别和定位相关缺陷问题。
2 离散型工艺数字化设计：
将先进制造、知识图谱等技术与CAD、CAE等系统结合；
应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素；
开展加工、装配、生产等环节设计与虚拟验证。
3 智能仓储
AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合；
物料自动出入库和信息自动记录；
仓储过程可视化管理和自适应优化。
4 车间智能排产
依托调度排程系统，应用融合智能算法的调度模型；
实时预测车间产能，响应动态扰动；
进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。
5 精益生产管理
建立车间管控系统，进行人、机、料等全要素实时感知；
应用六希格玛、6s和TPM等先进精益管理方法，实现基于数据扰动的全流程精益生产管理。
6 生产计划优化
打通ERP系统与采购、库存、生产、销售等过程；
应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，结合需求预测和产能评估制定生产计划。
9数字化在智慧城市有哪些典型应用？
智能移动和交通
随着城市过度拥挤，交通将在缓解未来智能城市的拥堵方面发挥关键作用。智能交通大数据技术对大量摄像头、传感器、GPS等设备采集的大量图像信息、车辆运动信息、道路信息、GIS信息、气象环境信息进行综合处理和挖掘，对交通流量、出行规律等统计和预测数据进行分析和预测，并通过可视化手段展示，可以提高交通主管部门的管理效率和突发事件的相应速度，缓解城市拥堵程度，降低事故率。提供行驶方向、车辆数量、交通拥堵、停车位信息、出行计划等。将有效提高市民的出行效率，快速缓解城市普遍存在的“开车难、停车难”问题。
智慧能源
如今，将大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为社会发展提供了新的模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，可以保证智慧能源在配送过程中降低消耗成本，突破传统单一能源的控制，实现各种能源之间的最优生产，从而提高生产效率。
以大数据为核心的智能能源管理系统能够更好地把握用户需求，根据用户需求进行能源分配和整合，实现用户间的优势互补，并通过客户反馈智能调节能源分配机制，以适应市场的发展。
智慧医疗
医疗的发展需要大量的技术和实施成本，主要体现在精准医疗和大数据的结合，可以实现个性化医疗。这将大大减少过度医疗造成的医疗资源浪费，同时降低医疗成本。是面向未来的创新医疗资源，将打破传统医疗模式。
医疗仪器在临床辅助诊疗和健康管理中非常重要，所以推动医疗大数据的应用是一个特别重要的技术点，这也是医疗大数据价值的体现。精准医疗和大数据的结合，可以利用人类对疾病的感受和医生的治疗经验，形成一个非常庞大的数据库，让医生通过大数据信息系统对患者进行诊疗，再也不用排队等一个专家号了。
智慧也会需要一个非常强大的数据服务平台来承载医疗大数据，包括影像数据、电子病历数据等。有了这些载体，它的价值就可以通过各种信息处理和人工智能技术得到更好的体现。
智慧政务
电子政务搭建电子政务云平台，提供对政务信息、互联网信息、舆情等综合信息的筛选和挖掘能力。快速直观地展示科学分析和预测的结果，提高政府决策的科学性和准确性，提高政府在社会管理、宏观调控和社会服务中的预测/预警能力、应对能力和服务水平，降低决策成本。在电子政务中运用大数据技术，逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务平台和数据交换中心，推进信息公开，推进一站式、全天候、部门协同办理、网上统一查询反馈等网上服务功能，降低企业和公众的服务成本。
安全方面
在信息安全方面，智慧城市中的政府信息、城市运行数据、企业数据、客户数据及其资料都是宝贵的数据财富，需要加以保护。由于大量数据的集中，很容易引起非法用户的注意。另一方面，用户信息的意外泄露也是导致安全风险的重要因素。大数据贯穿智慧城市的不同层面，其安全需要从技术、管理、法律等方面入手。
公共安全方面，公共安全大数据不仅仅是遍布城市的摄像头和监控设备，还有网络、媒体、短信等多媒体的全方位舆情监控。更重要的是，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现安全隐患、人为事件或自然灾害，提供跨部门、跨区域、高效的综合应急能力、安全防范能力、打击犯罪能力。
10大数据分析与传统数据分析究竟有何差别？
（1）传统数据分析
数据规模不大，但是数据质量比较高，数据分析的目的是，从典型样本数据中，发现数据背后的知识或规律，解决实际问题。
（2）大数据分析
不强调数据的质量，只要数据规模足够大，哪怕数据看起来杂、乱，也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念，做的是全数据、全维度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知识规律。大数据分析有一套特殊的技术框架，专门用来解决数据量大（分布式技术）、数据格式不统一（非结构化存储）等技术问题。
11数据治理和数据管理是一回事吗？
（1）数据治理
是企业的战略层活动，是定目标、定方向的总体性工作，对数据管理工作进行监督和管控，数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作，聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动，强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的，企业中启动数据治理工作一般有具体的业务变革契机来驱动。
（2）数据管理
数据管理是制度层的数据活动活动，是指对数据对象在具体层面实施管理职能，包括对数据的全类型、全生命周期的业务活动进行管理，并制定相应的标准、方法，以及规范。典型的数据管理工作包括数据库管理、数据类目管理、主数据管理、数据安全管理，以及数据质量管理等诸多方面内容。
12到底什么是元数据？
数据是用来描述企业中各种业务对象的，由于数据本身也是企业中业务对象的一种关键类型，因此也需要对数据进行描述。而元数据，就是描述数据的数据。
对于企业的数字化转型来说，数据将贯穿在越来越多的业务活动中，因此就务必要对数据进行系统管理，元数据在数据管理工作中具有十分重要的意义。如果没有元数据，就没有办法理解数据，也没有办法使用数据以及对数据内容进行管理。
13元数据有哪些信息来源？
（1）应用程序中的元数据存储库
存储元数据的物理表
（2）业务术语表
业务概念、术语、定义、以及术语之间的关系
（3）商务智能工具
（4）配置管理工具
（5）数据字典
（6）数据集成工具
（7）数据库管理和系统目录
（8）数据映射管理工具
映射管理工具用于项目的分析和设计阶段，它将需求转换为映射规范，然后由数据集成工具直接使用或由开发人员用来生成数据集成代码
（9）数据质量工具
（10）字典和目录
（11）事件消息工具
（12）建模工具和存储库
（13）参考数据库
（14）服务注册（定义、接口、 *** 作、输入、输出参数、制度、版本和示例使用场景）
（15）事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、业务规则等
14如何区分参考数据和主数据？
参考数据和主数据都为交易数据的创建和使用提供重要的上下文信息，以便用户理解数据的含义，两者在数据管理工作中，都需要尽可能地保证一致和统一，以实现数据的集中管理和维护。
从所描述的对象来说，主数据通常指业务中重要的概念实体，如供应商、客户、产品等，参考数据通常指描述业务属性的重要业务标签，即规定某些分类属性的值域范围。
与主数据相比，参考数据不易变化，它的数据集通常比交易数据集或主数据集小，复杂程度低，参考数据不用考虑主数据中的实体解析、实体对齐的业务挑战。
参考数据和主数据的管理侧重点不同：
对于参考数据管理（Reference Data Management，RDM），需要对定义的阈值进行控制规范，保证业务系统访问的参考数据标准是最新的。
对于主数据管理（Master Data Management，MDM），需要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统一致地使用核心业务实体中最准确的数据清单。
15数据中台应当具备哪些技术能力？
一、面向数据生产过程的能力：
（1）对企业中不同系统渠道、不同业务线条、不同管理部门、不同内容格式的数据资源进行整合，提供实时接入、离线同步、异构数据源、可视化配置等功能。
（2）对数据进行清洗和标准化，持续优化数据资源质量，提供数据格式转化、 数据去重、 删除异常值 、数据一致性检验、 数据属性自动补全等功能；
（3）提供数据资产开发相关的技术功能模块，提供数据（标签）自动标注、 数据建模分析、 数据特征挖掘、 数据主题联接等功能；
二、面向数据消费过程的能力：
（1）以元数据为中心，提供数据资产的管理能力，包括元数据管理、 数据血缘分析、 数据生命周期管理、 数据资产目录维护等功能。
（2）将数据资产封装成数据服务进行维护和数字化能力输出，对外提供数据应用所调用的API或具有丰富可视化组件的OLAP分析功能。
16数据可视化究竟解决了什么问题？
数据可视化的本质意义就是增强了信息的表现能力，其作用主要有两方面：
一、发现问题：
通过数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、规律、变化规律，以及数据“点”彼此之间的复杂联系，从而更容易地挖掘出有趣的分析结论，毕竟人们对图形的观察能力相比对“抽象”的数字来说，更加擅长。
二、说服别人：
通过数据可视化，可以更好地传达“我”的分析观点，在很多数据分析报告中，通过有效的画图，能够很好地“讲故事”，说服领导、投资人、以及客户；即便是同样的数据，如果选择不同的图形方式来展示，甚至可以传达出完全不同的信息和观点。
17数据架构和数据模型有什么不一样？
数据架构是企业级的数据框架，包括：企业级数据模型和企业级数据流程图。
一般场合下所讲的数据模型是指项目级的数据模型，项目级的数据模型的作用是定义数字化解决方案中的数据需求，成为业务人员和技术人员之间进行数据逻辑沟通的重要载体。在定义项目级数据模型时，需要与企业级的数据模型保持一致，是企业级数据模型在某种具体业务场景的具体实现。
18中小企业的转型困难是什么？
（1）新技术引入业务复杂性，企业运营能力跟不上
（2）业务人员对新技术接受能力滞后，适应期和效果期过长
（3）对于技术 的追求“形式大于内容”，不解决实际问题
（4）核心业务仍挣扎在边缘线，没有足够的精力和资金顾及当下对数字化转型工作的投入。
19大型企业的转型困难是什么？
（1）没有构建起统一可量化的业务标准；
（2）很难清晰看到数字化带来经济效益的明确发展路径；
（3）企业业务逻辑复杂，缺少有效的行业参照物；
（4）缺少数据积累以及必要的能够自动积累数据的信息化系统；
（5）缺少能够熟练 *** 作数据、管理数据、分析数据的必要人才；
（6）业务惯性较大，转型工作牵扯业务线条和利益关系复杂；
（7）组织架构复杂，依赖于强大的组织资源推动力；
（10）企业存量积累的数据问题多，前期数据治理工作阻力更大；
（11）企业壮大的历史成功经验容易让管理者“忽视”数字化的意义和价值；
（12）容易追求“短、平、快”的表面工程，缺少长期规划。
20数字化时代的组织管理有什么特点？
1）扁平化
组织结构更加扁平，信息在组织内部传播速度更快，管理者能够更加准确地了解具体业务情况，能够及时发现业务问题并纠偏，扁平化的组织更加灵活、柔性，同时也减少了不必要的“过度管理”。
2）平台化
打造平台型组织，在提供必要的技术支持、组织支持、供应链支持、数据支持、渠道支持的基础之上，最大化地连接组织外部的人力资源，一方面可以弥补组织内部人力不足的问题，同时为人才提供足够的“创新空间”和“创新动能”。
3）价值驱动
数字化技术为组织提供强大的管理工具，可以极大降低组织管理活动的复杂性，企业的经营理念从管理驱动逐渐转化为价值驱动，企业中的人员以价值创造为目标开展业务活动。
4）协作共创
组织中的管理层级关系不断弱化，管理决策方案并非以“自上而下”的方式产生并下达执行，不在强调某个管理者个体的观点偏好。组织中更多的活动将以“松耦合”的方式展开，在明确任务和产出的基础之上，项目全员共同参与、共同创新、共同创造，协作推进。
5）持续成长
组织与人的关系应该是共同成长的关系，只有人与组织的成长结构互相匹配，才能长久协作，从而保持组织结构的稳定。因此在数字化时代，组织更加关注基于数字化的平台能力，为个体的持续学习、持续成长进行长期赋能。
从总体的转型长远效果来看：
大型企业在数字化转型之后，掌握数据的一方将成为组织中新的“权利中心”，从而更好地协调组织资源，推动组织战略规划的执行落地。
原先对于非数字化企业，业务碎片化明显，组织资源难以统一协调，各业务部门（分公司）之间彼此斗争激烈，部门墙的现象比较严重。
而随着企业数字化程度的提高，企业中集团层的管理部门能够更好地掌握组织运营的全局发展情况，以数据作为抓手，更有效地进行资源的整合与组织的集中管理。
需要注意的是，这里的集中管理并不是指集中化的大家长式管理方法，而是强调提升了决策者对企业整体的组织协调能力；数字化能力可有效地打破业务部门之间以及职能部门之间的障碍，实现组织内部不同人员、 团队的广泛连接与合作，实现资源的优化配置。
数字化的本质是提供了一套流程化、 标准化的数据价值发现与应用的流程，让组织内部更加开放，实现产业价值的共创。1人工智能专业课程有哪些
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
人工智能专业的主要领域是：机器学习 人工智能导论（搜索法等） 图像识别 生物演化论 自然语言处理 语义网 博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。
2人工智能专业就业前景
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
在这里小编推荐你使用蝶变志愿软件来进行模拟填报的参考，蝶变志愿系统根据考生添加的成绩，运用大数据智能算法，检索出所有该分数可填报的大学，并计算出录取概率，按照冲稳保梯度，进行推荐。用户可根据意向专业和大学等条件进行筛选查看。
2022年 北京 邮电大学招生章程已经公布，主要包含学校概况、招生计划、报考条件、录取规则、 收费标准 、奖助学金等信息，以下是详细内容，供大家参考。
第一章 总则
第一条 为了规范本科生招生 工作 ，保证本科生招生工作正常顺利进行，依据《中华人民共和国教育法》《中华人民共和国高等教育法》和教育部有关规定，结合学校实际情况，制定本章程。
第二条 北京邮电大学是教育部直属的全国重点大学，为公办、全日制普通高等学校和 “ 双一流 ”建设高校，培养包括本科生、硕士 研究生 、博士研究生等在内的各类高级专门人才。普通本科生在规定的年限内达到所学专业 毕业 要求者，颁发学校名称为“北京邮电大学”的普通高等学校本科毕业 证书 ；获得毕业证 书 且符合国家和学校学位授予有关规定者，颁发北京邮电大学全日制普通高等教育学士学位证书。
第三条 学校本科办学地点有西土城路校区、沙河校区和 海南 校区：西土城路校区位于北京市海淀区西土城路10号；沙河校区位于北京市昌平区沙河高教园区；海南校区位于海南省陵水黎族自治县黎安国际教育创新试验区。
2022级学生各专业（类）办学地点如下：
电子信息类（元班）、 计算机 类（元班）、通信工程（大类招生）、电子信息类、计算机类、软件工程、人工智能（大类招生）、金融科技、大数据管理与应用、工商管理类、电信工程及管理（中外合作办学）、物联网工程（中外合作办学）、电子信息工程（中外合作办学）、智能科学与技术（中外合作办学）专业办学地点为一年级在沙河校区，二、三、四年级将根据学校规划安排在沙河校区或西土城路校区；
网络空间安全（大类招生）、自动化类（智能机器人与智慧物流）、管理科学与工程类（商务智能与智慧供应链）、理科试验班（信息科学）、英语、日语、法学、智能交互设计、数字媒体技术、网络与新媒体、数字媒体 艺术 专业办学地点在沙河校区；
信息与计算科学（中外合作办学）专业办学地点在海南校区。
第二章 组织机构及职责
第四条 招生录取工作在教育部统一领导下，按照“学校负责，招办监督”的要求，在各省级招生委员会组织下进行。
第五条 根据教育部有关规定，成立由书记、校长任组长的招生工作领导小组，负责全校的本科招生工作。本科招生委员会在学 校招 生工作领导小组领导下，对本科招生工作的重要环节进行监督和决策。招生办公室作为常设机构，协调处理本科招生日常事务。
第六条 招生办公室根据需要组建赴各省（自治区、直辖市）招生工作组，负责所在地区招生宣传和咨询工作。
第七条 招生办公室根据需要组建录取工作组，负责录取工作。
第三章 招生计划
第八条 严格执行国家核定的招生规模，根据教育部有关规定，本着 努力 促进区域协调发展和教育公平的原则，结合近年来本校来源计划编制情况、各地 高考 报 名人 数及生源质量等因素，综合分析，制订分省分专业招生计划。
第九条 预留计划不超过学校本科招生计划总数的1%，用于调节各地统考上线生源的不平衡。
第四章 招生专业及录取原则
第十条 北京邮电大学招生工作将全面贯彻教育部有关文件精神，本着公平、公正、公开的原则，对考生德智体美劳等方面进行全面考核，择优录取。
第十一条 为面向国家重大战略需求，面向信息科技前沿，培养高端急需人才，北京邮电大学设立未来学院，开设本硕博贯通培养实验班，招生专业名称为电子信息类（元班）和计算机类（元班）。
第十二条 关于中外合作办学专业。
北京邮电大学中外合作办学专业为电信工程及管理（中外合作办学）、物联网工程（中外合作办学）、电子信息工程（中外合作办学）、智能科学与技术（中外合作办学）、信息与计算科学（中外合作办学）五个专业。
我校中外合作办学专业以“北京邮电大学（宏福校区）”的名称在本科批次招生，颁发北京邮电大学毕业z书、学士学位证书以及英国伦敦玛丽女王大学学士学位证书。中外合作办学专业的办学地点参见本章程第三条。
第十三条 关于调档比例。根据各省（自治区、直辖市）招生计划和生源情况确定调档比例，调档比例一般控制在招生计划的120%以内。实行 平行志愿 的省份或批次，调档比例一般控制在招生计划的105%以内。
第十四条 关于退档。对于除高校专项计划、少数 民族 预科、港澳台侨联招、高水平艺术团等特殊类型招生以外的平行 志愿 投档批次，在考生身体健康状况检查合格的情况下，如果考生服从专业调剂，我校提档后不退档；如果考生不服从专业调剂，所报专业志愿已录满情况下做退档处理。
第十五条 关于征集志愿。按照顺序志愿投档的批次,若第一志愿考生生源不足，我校将根据相关省份的招生录取政策，在相应批次控制线上从高分到低分录取非第一志愿的考生，直至完成招生计划；若符合条件的非第一志愿考生生源仍不足，将征集志愿。按照平行志愿投档的批次，未完成的招生计划将征集志愿。若征集志愿后仍未完成招生计划，则将剩余计划调剂到其他生源质量较好的省份。
第十六条 关于体检。执行教育部、卫生部、中国残疾人联合会印发的《普通高等学校招生体检工作指导意见》及有关补充规定。根据专业（类）特点，色盲考生不能报考理科试验班（信息科学）、数字媒体艺术专业，不宜报考通信工程（大类招生）、电子信息类、计算机类、智能交互设计、数字媒体技术、网络与新媒体专业。
第十七条 关于外语语种。根据各专业（类）培养要求，英语、日语专业只招收外语语种为英语的考生；软件工程、数字媒体艺术、电信工程及管理（中外合作办学）、物联网工程（中外合作办学）、电子信息工程（中外合作办学）、智能科学与技术（中外合作办学）、信息与计算科学（中外合作办学）专业部分课程采用英语授课，建议非英语考生慎重报考；其他专业（类）不限外语语种。
第十八条 关于往届生和男女比例。对往届生和应届生录取时同等对待，无男女比例限制。
第十九条 关于录取与加分。对享受政策加分的考生，由各省级招办按照规定加分投档（不做分省计划的招生类型不适用，高校专项计划等特殊类型招生录取要求详见其招生简章）。在安排专业时，以考生不含加分的高考文化课成绩为主要录取依据。在除 内蒙古 外的其他省份，我校依据考生高考文化课成绩（不含加分）和专业志愿，从高分到低分顺序安排专业，各专业志愿之间不设级差。
同一专业（类）录取时，若考生实际高考分数相同，依次优先录取有政策加分者、相关科目分数高者。
对于非高考改革省份，相关科目分数比较顺序： 理工 类专业（类）依次比较数学、理综，文史类专业（英语、日语专业除外）依次比较语文、外语，英语和日语两个 语言 类专业依次比较英语、语文。
对于北京、 天津 、 上海 、 江苏 、 福建 、 湖北 、 湖南 、 广东 、海南九个高考改革省份，相关科目分数比较顺序：选考科目为物理或者首选科目为物理的专业（类）依次比较数学、物理，不限选考科目要求或者首选科目为历史的专业（类）（英语、日语专业除外）依次比较语文、外语，英语和日语两个语言类专业依次比较英语、语文。
对于 河北 、 辽宁 、 浙江 、 山东 、 重庆 五个高考改革省份，投档时将由所在省份招生 考试 机构按其相关规定直接投档到专业。
第二十条 关于高考改革省份的考生。高考改革省份的考生报考我校时须按照所在省份教育行政部门公布的我校当年各招生专业（类）的选考科目要求进行报考，由所在省份招生考试机构按其相关规定投档。
对于考生的综合素质评价信息，将作为录取参考。
第二十一条 关于内蒙古自治区考生。在内蒙古自治区实行“招生计划1:1范围内按专业志愿排队录取”的录取规则。
第二十二条 关于特殊类型招生考生。经我校认定具有高校专项计划资格的考生、高水平艺术团或高水平运动队的考生和艺术类考生的招收工作，按教育部、考生所在省份和我校的有关规定执行。
第二十三条 关于录取通知书。我校在接到经省级招办核准备案并加盖录取专用章的录取考生名单后，向已录取考生寄送由我校校长签发的录取通知书。
第二十四条 新生 入学后，按照国家和学校有关规定进行入学资格复查。复查不合格的学生，依据招生工作有关规定处理。
第五章 其他
第二十五条 2022年 学费 标准：金融科技、大数据管理与应用、工商管理类、管理科学与工程类（商务智能与智慧供应链）、法学、网络与新媒体专业5000元/年；软件工程专业一、二年级5500元/年，三、四年级16000元/年；电信工程及管理（中外合作办学）、物联网工程（中外合作办学）专业7万元/年；电子信息工程（中外合作办学）、智能科学与技术（中外合作办学）专业8万元/年；信息与计算科学（中外合作办学）专业10万元/年；数字媒体艺术专业1万元/年，其他各专业（类）5500元/年。另外，将根据住宿条件的不同收取不同标准的住宿费，沙河校区和西土城路校区住宿费最高标准不超过1500元/年，海南校区住宿费标准将参照海南省相关规定执行。
第二十六条 学校建有完备的“奖、助、贷、勤、补、偿”资助体系，全方位保证家庭经济困难学生 成长 成才。新生入学时设有“绿色通道”，以保证家庭经济困难的新生顺利入学。
第二十七条 奖贷学金政策、分省分专业招生计划、专业（类）介绍等详细情况见当年报考指南等材料及我校本科招生网上发布的信息。
第六章 附则
第二十八条 招生录取工作实施“阳光工程”，学校纪检监察部门负责对本科招生工作实施监督。学校不委托任何中介机构招生，严禁与招生录取挂钩的乱收费行为，严肃查处以欺骗、贿赂等不正当手段取得录取资格的行为。我校监察处邮箱：jjjc@bupteducn，电话：010-62281998。
第二十九条 学校以往有关招生工作的要求、规定如与本章程相冲突，以本章程为准。本章程若与国家法律、法规和上级有关政策相抵触，以国家法律、法规和上级有关政策为准。
第三十条 北京邮电大学网址为>
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）