alpha系统数据库更近全面吗

是的。Alpha法律智能 *** 作系统数据齐全准确、 *** 作简便快捷、功能强大是吸引他们使用的原因所在，能够满足律所等机构日常处理案件、律所管理等需求。法律检索，点击预约演示

Alpha大数据是全中国领先的最高性价比的数据库，为Alpha自研发数据库，每年都需要投入上千万研发经费，相较于非自研合作性数据库，及时性、准确性和稳定性都会更有保障。Alpha是一套集管理、法律大数据和专业服务为一体的智能办案系统。Alpha包括合案件管理、文档管理、客户管理三大律师工作核心模块，将可视化、大数据和人工智能三大前沿技术融入每一个模块，提高律师专业判断的准确度，实时反馈团队成员的参与度，增强客户享受法律服务的满意度。Alpha开始在各个方面全面赋能律所。建立更全、更准、更快的数据库，更高效、更完善的管理系统，更强大的市场开拓体系。

⑴ 软件工程专业都有哪些就业方向

软件工程专业都有就业方向 Web开发、移动终端开发、从事大数据开发、计算机系统工程师、视频开发工程师 、计算机软件应用工程师。

第一、Web开发

Web开发包括前端开发和后端开发两个大的岗位划分，前端开发主要以应用Html、CSS和JavaScript为主，而后端开发则可以使用Java、Python、PHP、C#等语言。早期大部分毕业生会选择以后端开发为主。

目前也有不少同学会选择前端开发作为主要方向。Web开发在IT行业内有大量的就业岗位，从未来发展的前景来看也是不错的选择。

第五、视频开发工程师

你一定体验过语音或视频聊天所带来的舒适感觉，可能也享受过在线视频所带来的方便快捷，这些都是语音/视频开发工程师们的功劳。语音和视频的应用还远不止上面提到的，它包括从商业应用到个人应用的各种产品需求。想要成为一名出色的语音/视频开发工程师吗？那么你需要熟悉MPEG。

第六、计算机软件应用工程师

软件研发工程师是指从事某种行业，对某种不存在的事物进行系统的研究和开发并具有一定经验的专业工作者，或者对已经存在的事物进行改进以达到优化目的的专业工作者。

⑵ 软件工程专业什么方向好

软件工程专业就业方向

1 可视化编程

掌握程序设计方法及可视化技术，精通一种可回视化平台及其软件开发技术。获答取Delphi程序员系列、Java初级或VB开发能手认证。

就业方向：企业、 、社区、各类学校等可视化编程程序员。

2 WEB应用程序设计

具有美工基础和网页动画设计能力，掌握交互式网页程序的设计技术，能进行网站建设和维护。获取Macromedia多媒体互动设计师或Delphi初级程序员或Delphi快速网络开发工程师认证。

就业方向：企业、 、社区、各类学校等WEB应用程序员。

3 软件测试

掌握软件测试的基本原理、方法和组织管理，精通软件测试工具。获取ATA软件测试工程师或Delphi初级程序员或Java初级程序员认证。

就业方向：企业、 、社区、各类学校等软件测试员。

4 数据库管理

能应用关系范式进行数据库设计，精通SQL语言，胜任数据库服务器管理与应用工作。获取Oracle数据库管理或SQL Server数据库应用或Windows XP应用认证。

就业方向：企业、 、社区、各类学校等部门的中、大型数据库管理员。

⑶ 目前计算机前沿领域有哪些

主要分为理论计算机科学和应用计算机科学两大类。

这其中理论计算机科学包括计回算理论，信息与编码理答论，算法，程序设计语言理论，形式化方法，并发，并行和分布式系统，数据库和信息检索等；

应用计算机科学包括人工智能，计算机体系结构与工程，计算机图形与视觉，计算机安全和密码学，计算科学，信息科学，软件工程等。

⑷ 软件工程 专业 未来的发展方向

软件工程会如何发展？

我觉得在未来几年我们会看到如下的趋势：● 需求工程，渐成热点：专业化的角色，日益复杂的业务创新，全球分布的团队以及互联网级的交付速度，这些都对需求获取的正确性和有效性提出了更高的要求；我预计需求工程的研究和实施会成为近期的热点，其中Use Case技术会被更广泛而正确的应用，而相关工具的研发也会成为热点（如IBM Rational Requirements Composer、Ravenflow等）。用例的优势在于它天生是黑盒的，它用自然语言抽象了用户和目标系统的交互，避免了混入分析、设计和实现细节，以保证用例可以被不懂具体技术的业务及测试人员所真正理解。同时，需求分析员又可以方便地通过用例分析（即用分析类来试图在理想方式下实现用例），将需求体系精华成分析模型。在这一过程中，需求分析员可以更进一步地完善基于用例的需求体系，而不必担心分析模型会污染需求，从而实现需求与分析的分离及有效互动。● DSSA和MDD，老树新花（基于领域的构架〔DSSA〕与模型驱动的开发〔MDD〕）：随着软件应用的日益普及，软件已经超出了将手动流程自动化的范畴，而开始成为业务创新的主要推动力。因此，引入捕获特定领域内最先进需求及其实现架构的DSSA成为行业客户的热点之一。而且，DSSA的引入将MDD门槛大大降低了，也使基于DSSA的MDD支撑工具成为可能，从而可以极大地提高开发效率并保证软件质量（例如，Telelogic的Rhapsody就是一个成功的基于实时嵌入式系统构架的MDD工具）。● 迭代/敏捷，渐成标准：随着软件交付周期的日益加快，迭代化开发已经成为大多数软件开发团队的必选项。但是迭代对整个团队的需求、架构、协同及测试能力都提出了更高的要求，现在许多开发团队都在试图导入迭代化开发的过程中，敏捷可以是被看成迭代化开发的一种导入方式，只不过敏捷的范围其实比迭代化开发更大一些。敏捷的三个要素是迭代开发、坦诚合作和自适应性。坦诚合作其实才是敏捷的精髓，如Ivar所说，敏捷其实是有关Social Engineering的。敏捷的主要贡献在于他更多地思考了如何去激发开发人员的工作热情，这是在软件工程几十年的发展过程中相对被忽略的领域。● 持续集成，蓄势待发：持续集成是保证迭代化开发质量的主要方式，通过持续集成可以利用自动化的方式来尽量自动地、尽早保证代码质量。随着迭代和敏捷的流行，持续集成相关的工具成为现在市场上的新热点（如持续集成框架IBM Rational BuildFe, 开源软件CruiseControl，代码静态分析工具Klocwork Insight，IBM Rational Sofare Analyzer等）。持续集成是一个复杂的系统工程，组织需要首先将现有的配置管理/变更管理工具与Build环境紧密集成并完成自动化Build过程，在根据企业/项目/产品的现状，定义如何自动化地检测软件质量(代码静态分析、单元测试或冒烟测试)，并定义需要自动化生成的管理报表。● 基于实践的过程框架，方兴未艾：开发角色的专业化的和分布的全球化都要求软件开发过程更加规范，而敏捷又要求过程必须紧密贴合项目的实际需要，因此传统的大一统的过程无法符合这一需求。新一代的过程将是以实践为核心的，项目可以通过组装所需的不同实践来获得贴近项目要求的过程。IJI（Ivar Jacobson International）的EssWork框架和IBM Rational的RMC都是新一代的基于实践的过程框架。依据过程专家长时间的经验，他们很小心、很仔细地将一个完整的开发过程组件化，从开发过程抽象出一个个可以被单独导入又可以被组装到一起的实践，从而使逐步求精式的过程改进成为可能。对于一个软件组织而言，如果已经建立一个比较成熟的软件开发流程，但觉得这一流程并不适合所有项目的实际需要，那么目前可以考虑的是用实践的方式去重新梳理现有流程，以使项目组能够以实践为单位来组装出切合项目实际的流程；另外，该组织也可以将适用于本组织的业界流行的实践导入到现有流程当中，IJI公司的专家从业界最佳经验中抽取了八个实践,配置管理

昨日黄花：随着开发团队规模的日益减小，配置管理的复杂性大大降低了，我们注意到越来越多的用户转向使用开源的配置管理工具（如Subeverison，JIRA，hosted-projects等等）；未来的配置管理工具更多的以一种全生命周期管理平台（Application Lifecycle Management）的方式出现，弱化了单项的配置管理能力而强调了全流程的整合（如Microsoft VisualStudio Team System和IBM Rational Team Concert等）。即便配置管理的复杂性降低了，但它仍然是开发项目管理的最重要的支撑平台之一。目前的重点应该是加强对项目经理进行有关配置管理知识的培训，让他们理解到配置管理能力（如并行开发、基线回退等等）能够如何帮助项目开发过程的，从而使配置管理工具/环境的价值能够得到充分的发挥。

⑸ 在软件工程专业领域权威的企业有哪些

最佳答案

1金山软件公司

2同望软件公司

3工商银行软件公司

4亚洲仿真[大公司]

5远方软件

6远光软件

7金碟软件

8用友软件

⑹ 软件工程专业研究方向及就业

第一个好些，第二个不行

⑺ 软件工程选择专业方向

现在IT行业火爆程度已经超出了我们曾经的预测，PHP、Java这些现时都很受欢迎，但是很多专人在选择到底学习属什么的时候都会很纠结，不知道到底应该学什么才好。我觉得Java和PHP各有各的优势，但是如果真的要学呢，我觉得如果你是零基础的话那么选择学习PHP更好，但是如果你有一些基础的话，那么Java可能更加适合你了。想知道原因吗？

⑻ 软件工程专业什么方向好

移动和物联是以后的方向，基础的还是需要能熟练一门开发语言才行。专软件工程本来就是比较属广的，不但学习编程，开发只是整个软件工程中最简单的一个环节，整个软件工程从前期的需求、需求、设计、开发、测试、交付、维护，每个环节都很重要。而且这个周期在一个软件工程中还是反复循环的，语言的学习只是一个基本技能，学那么多也没什么坏处，可以增加眼界，但语言都是通用的，学好一个，其他上手也快。

⑼ 软件工程专业，主要学什么就业方向

主要需要学的：

C++程序设计、java、python、高等数学、数据结构、算版法设计与分析、权汇编语言程序设计、数据库系统、软件工程等。

就业方向：

编写程序，做软件开发。可以在 机关，大型企业等做程序编写，或者你也可以到华为等这种企业做软件开发。如果是做编写程序这种工作的话可能比较辛苦，要经常挨夜，不过待遇也不错。

做软件测试。软件开发出来后需要通过测试是否存在漏洞，校正后才投放到市场上使用，这中间就需要做软件测试。软件工程毕业生也可以到软件编写企业去做软件测试工作。

做数据管理。这主要做管理 机构，学校，企业等单位的数据资料工作。这种工作相对轻松些，稳定些。

做多媒体制作。这主要到动画制作公司，广告制作公司就业。有相当一部分软件工程毕业生会到这些单位工作。

到高校从事教学工作。到高校工作要比较高学历，一般要求硕士以上学历。许多高校软件工程的教师就是软件工程专业毕业的。

我是一个数据分析师，但是没有你想象的那么厉害，大学期间我是学习电商辅修金融的，数据挖掘主要需要就业者有基本算法的了解，一般互联网行业通用的模型算法例如聚类、回归、决策树、神经网络等等，这就牵扯到你需要掌握算法的同时还要会模型软件，例如spss等。当然，你在做一个模型挖掘的时候肯定需要原始数据，能从数据库中提炼的数据必须自己来，所以你需要掌握如何写sql并提炼需求数据进行分析。另外一点就是你要有一定的分析指导及预判能力，即你分析模型结果和指导公司业务跟进或优化，在报告中你要能通过图示、文字向需求者阐明。一般情况下初级数据分析师是可以做到对运营数据进行加工并得到一段周期的规律来指导下一段周期，高级的数据分析师当然就是可以通过模型预测出很多意想不到的方向和行为。仅供参考

数据库作为整个系统的一部分，它的表现直接受服务器、 *** 作系统、存储、网络、应用程序中SQL语句的质量、数据库设计的质量、以及其它诸多因素的影响，这些因素加在一起非常复杂，经验起着非常重要的作用。因此一个好的DBA除了知识作为基础，经验的多寡、见识的薄广，往往决定了是否合格与优秀。

优秀的DBA不仅关心自己运维的数据库系统的原理和发展，而且紧跟业界数据库前沿技术，并关注数据库领域的顶级会议。其中包括国际著名的数据库三大会议SIGMOD、VLDB、ICDE，还有知名数据库公司Percona主办的Percona Live和Oracle主办的Open World，以及国内知名的DBA盛会中国数据库技术大会(DTCC)等。

从另外一个角度说，DBA工作领域对实践经验和独立工作能力要求较高，没有经过大量的动手实践是很难胜任DBA相关工作的 。

正是由于上述原因，其职场现状是DBA职位不易进入，而用人单位很难找到合适的从业人员，人员缺口非常大。

也正是由于上述原因，随着工作年限的增长，DBA的经验在增加，就像医生一样，其价值会越来越高，可以逐步成长为资深DBA、系统架构师、信息主管（CIO）等等，而不会出现许多软件开发从业人员在一定年龄后面临的转行问题。

另外，从职业前景看，从事DBA有着更多的职场机遇 。一般而言，系统中的软硬件都是IBM、HP、Oracle等业界一流厂商提供的，在与厂商谈判、合作、测试、实施、维护、优化等等过程中，会产生许多极佳的职场机遇，这一点是从事开发工作很难比拟的。

从DBA的工资统计数据看，随着工作经验的积累，DBA工资的增长幅度会远大于其它的计算机方向。

从工作的稳定性上看，系统的复杂性和经验的重要性已经决定了DBA职位的不可替代性。

从知识的积累、更新和替代角度看，数据库的根基始终没变，变的是不断增强的功能和不断扩展的应用范围。因此，在不同时期所学的知识和获得的经验是叠加和累积的关系，而不像IT许多其他职业方向那样“唯一不变的是变化”，其知识是东风压倒西风还是西风压倒东风的关系。

因此， DBA职业是一个高挑战和高回报的职业，有一定能力的和聪明的技术人员应该挑战自我，进入这个被二十多年事实不断证明的越来越有前景的职业 。

WPS成功上市代表了信息化企业软件国产化的趋势。在雷涛看来，WPS不是简单复制后替代Windows office，而是找到了下一代产品需求。

以往无论是运营商还是银行核心系统，大架构都垄断在西方的 IOE（IBM、Oracle、EMC）这三座大山里。直到2008年阿里提出去“IOE”运动，开始助推信息化软件国产化浪潮。

天云数据就是其中最早一批入场者。2010年为了建立中国完整的云计算产业链，中国宽带之父田溯宁投资建设云基地，天云数据便由此孵化，初备雏形。

2015年，雷涛带领创始团队们正式成立天云数据，率先切入金融领域。天云提供了国内领先的国产HTAP数据库Hubble，完成了“去IOE”中最困难的部分，替代金融A类核心系统惯用的西方IOE架构，在银行的联机事务中解决A类核心系统减负问题。此外，为了降低AI使用门槛，天云数据还推出AI PaaS平台MaximAI，逐步将数据价值逐渐扩展到能源、医药、军事等其它行业。

目前天云数据有70多家行业内大企业客户，单笔合同200-500万，纯软件年营收过亿。

融资方面，天云数据2018年曾获得曦域资本、华映资本B轮1亿人民币投资。

作为行业老兵，雷涛在北美跨国公司有20多年的技术管理经验， 2005年便入席SNIA存储工业协会中国区技术委员会联合主席，CCF中国计算机学会大数据专委会委员。

2011年在云基地时期，雷涛和创始团队通过BDP大数据平台负责了众多运营商业务，如联通的数据魔方、移动总部、南方基地等，2015年天云数据正式独立后，雷涛为了避免同业竞争，选择先聚焦在金融领域。

“天云数据的目标是替代 Oracle 和 SAS ”。云基地时期的积累让天云数据一开始就有高起点，首单就接下了光大银行的核心系统——OLTP线交易系统。比如银行能在全国所有营业厅实时实现OOTD交易，实时查询存钱取钱数额，整个环节涉及的技术都是天云数据早期对Oracle的一些替代。

但之后在多次的项目 *** 作过程中雷涛发现，在几百万条交易规格的强一致性下，数据的移动性、计算框架的变化、联机事务同时要做大规模并行计算，这对计算场景的通用性、即时性和全量数据要求极高，传统 Oracle架构根本无法适应。

“在Oracle架构之上，还需要升级满足新需求”。

于是天云数据自主研发HTAP国产分布式数据库Hubble。与传统 IT 架构处理失误需要联机分析和分开处理不同，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行并做 OLAP 场景，避免在线与离线数据库之间大量的数据交互，为系统减负。

HTAP国产分布式数据库Hubble替代了Oracle一体机,核心表2000余张80T左右、400亿条交易数据、提供56只服务应用交易、满足500个用户并发、500ms交易服务响应、每天在线交易量超200万、占整个银行核心交易量的10%，让银行面向柜面系统可提供78小时A类实时核心交易，面向手机网银系统可提供724小时A类实时核心交易。

从集中式Oracle切换到分布式HTAP，也解决了数据库扩展性的问题。比如天云数据让光大银行解决了 历史 数据查询问题，以往 历史 查询只能查到2年前，但在分布式技术上线后，可以查询15年前所有交易数据，同时让银行柜面系统以及手机APP可以无数人同时查询。

而在BI逐步转向AI的过程中，复杂的商业流程经算法重构。过去要把数据拿到SAS平台先分析，一层一层地把数据提出来搭建。但现在通过分布式技术，流程趋于扁平化，可以实现毫秒级的服务响应。

天云数据一开始就撬动的是行业头部资源。目前天云数据有光大银行、兴业银行、中信银行、中泰证券、中国石油、国家统计局等70余家行业内大企业客户，分布在金融、能源、医药、政府军事等领域，单笔合同级别超百万

针对每个垂直行业，天云数据都会成立一个子公司来专注赛道。目前天云数据有160人，技术人员超六成。

在雷涛看来，如果一年600个项目，全是5万、15万等碎片化的订单，公司总是重复满足初级客户的简单需求，技术很难沉淀和深入。“在当下成长阶段，打造产品需要在用户想要什么和你想做什么中找到平衡”。

对于雷涛而言，专注头部大B发展有两大发展潜力。一方面，大B拥有机器学习的普遍能力和实验室，更容易接受新产品。另一方面，天云数据交付产品和交付服务的同时也在转移大B客户的数据价值。

“AI本身是一个知识生产过程，它能把大型企业规则、流程的经验价值快速地抽样出来进行复制，赋能行业内其它客户甚至类似的其它行业。”

但在头部客户更定制化、个性化的情况下，天云数据是否失去了很强的复制能力？

雷涛解释到，虽然每个企业要求不尽相同，但都在不大的池子里找数据库。企业从海量数据中对数据进行迁徙、清洗、去重，可以去找合适的AI方法让它产生业务的价值，此过程具有通用性。

谈到核心壁垒，雷涛认为天云数据壁垒就是数据的复制价值。

壁垒的构建可分为两个阶段。第一个阶段是前沿 科技 本身的壁垒，比的是效率和产品核心价值，谁能够扎得深和更好的交付，谁就能拔得头筹。而作为国内最早研发大数据和人工智能的团队，天云数据有一定的技术先发优势。

第二个阶段是推理端的服务。数据资源的价值需要通过机器学习进行提炼，形成知识，进而封装成推理服务服务于行业。比如某保险公司20年长周期发生的重疾赔付定价上学习出来的特征和内容能够快速地移植到保险行业，而头部大企业客户给天云数据带来很优质的训练数据库。

未来AI将引爆万亿级大市场，但目前渗透率不到1%，这给各企业留有众多机会和想象空间。但无论哪种圈地方式，最终比的是速度、服务的稳定性以及产品化的能力。

考试内容如下：

1，网络技术：

网络规划与设计、局域网组网技术、计算机网络信息服务系统的建立及计算机网络安全与管理。

2，数据库技术：

数据库应用系统分析及规划、数据库设计及实现、数据库存储技术、并发控制技术、数据库管理与维护、数据库技术的发展及新技术。

3，软件测试技术：

软件测试的基本概念、软件测试技术、软件测试过程和管理方法。

4，信息安全技术：

信息安全保障概论、信息安全基础技术与原理、系统安全、网络安全、应用安全、信息安全管理、信息安全标准与法规。

5，嵌入式系统开发技术：

嵌入式系统的概念与基础知识、嵌入式处理器、嵌入式系统硬件组成、嵌入式系统软件、嵌入式系统的开发等相关知识和技能。

扩展资料：

计算机等级考试实行百分制计分，但以等第通知考生成绩。分优秀、良好、及格、不及格四等。90－100分为优秀、80－89分为良好、60－79分为及格、0－59分为不及格。

成绩在及格以上者，由教育部考试中心颁发合格证书。成绩优秀者，合格证书上会注明优秀字样；成绩良好的，合格证书上会注明良好字样。对四级科目，只有所含两门课程分别达到30分，该科才算合格。

一般在考后30个工作日内由教育部考试中心将成绩处理结果下发给各省级承办机构。考后50个工作日，考生可登录教育部考试中心综合查询网进行成绩查询。部分省市如江苏、黑龙江等也可通过省市考试院或者人事考试中心进行查询。

参考资料：

百度百科-全国计算机等级考试

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