大数据时代 大学哪些专业涉及大数据技术与应用
早在1980年,未来学家阿尔文?托夫勒在 《第三次浪潮》一书中,就将大数据誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。现在的大数据更是站在互联网的风口浪尖上,是公众津津乐道的热门词汇。同时这股热潮也催热了大学里的大数据专业。
到底什么是大数据?本科专业中哪个专业是和它相对应的?一般开设在哪些院系?对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授详解这个大家关注的热门专业。
一、专业解析
什么是大数据?
进入互联网时代,中国的网民人数已超7亿,大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如,你在网站上买书,商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍;手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划;甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。
在谈到大数据的时候,人们往往知道的就是数据很大,但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍:“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据,其中主要来源网络数据。数据分析不是新的,一直都有,但是为什么叫大数据呢?主要是因为网络数据的格式、体量、价值,都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些数据进行专业化处理,通过‘加工’实现数据的‘增值’,更好地辅助决策。”
数据科学与大数据技术专业
本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业,它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中,北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示,该专业学制为四年,大部分为工学。
“数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业,很难说完全归属于哪个独立的学科。所以,不同的学校有的是信息学院申报,有的是计算机学院牵头申报,有的设在统计学院,还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下,授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下,授予的是工学学位。”华迎教授说:“数据科学很早就存在,是个比较经典的学科,现在和大数据技术结合形成了这个专业。目前教育部设定的本科专业名称为‘数据科学与大数据技术’,专科名称是‘大数据技术与应用’。”
数据科学与大数据技术学什么?
以对外经济贸易大学该专业为例,专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块,具体课程设置如下:
数学:数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。统计学:概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。计算机:数据结构、计算机组成原理、 *** 作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。大数据分析:数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。
华迎教授介绍:“数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科,无论是开设在哪个学院下,数学、统计学、计算机三大块课程是必须得有。各高校在这几门背景学科的基础上,交叉融合其他的专业知识技能。如我校在数学、统计学、计算机知识体系模块中又增加了体现学校特色的财经类行业应用和外语模块,以提升学生的行业应用能力和国际化水平。根据各校偏重的专业方向,课程设置有所差异,感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。”
二、专业与就业
行业增速快 人才缺口180万
随着移动互联网和智能终端的普及,信息技术与经济社会的交汇融合,引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为,人类有史以来的数据总量,每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。
2011年至2014年四年间,我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到989亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示,有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态,稀缺程度各有不同,其中,数据分析人才的供给指数最低,仅为005,属于高度稀缺。
中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示,未来3至5年,中国需要180万数据人才,但截至目前,中国大数据从业人员只有约30万人。同时,大数据行业选才的标准也在不断变化。初期,大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域,以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
大数据主要就业方向
2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制,其中第六条就是加强专业人才培养,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前,大数据主要有三大就业方向:大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如:大数据分析师、大数据工程师等。
“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,强调的是数据的应用,侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理,可以通过数据建立金融模型,来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术,主要是围绕大数据平台系统级的研发,偏开发层面。”华迎教授介绍:“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来,分为以下几个步骤:数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中,毕业生可以根据自己的兴趣和特长,在不同的环节选择就业。”
三、报考指南
院校开设情况
教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知教育部关于公布2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知在“教育部2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中北京大学、中南大学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校,随后中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。目前,我国已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业,第三批申请结果也即将公布。
数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业,很难说是完全归属与那个独立的学科。高校牵头申报的学院不同,培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院,也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。从名单可以看出,在大部分开设院校中该专业都属于工学类,有个别院校将其归属在理学门类,授予理学学位。
有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生,可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如,复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下;北京大学是在数学院开设了该专业,偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院,因为财经是学校传统优势,专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。
录取分数不低
从2017年数据科学与大数据技术专业的录取情况看,该专业的录取分数还是比较高的。以对外经济贸易大学和重庆理工大学为例,2017年对外经贸大学数据科学与大数据技术专业在京理科一批录取最高分653分,最低分646分,平均分650分,平均分高出北京一本批次线113分。
重庆理工大学理学院院长李波介绍,学校理学院有金融数学、数学与应用数学、信息与计算科学、应用统计学、应用物理学、新能源科学与工程专业,数据科学与大数据技术是2017年获批后开设的。尽管该专业属于本科二批招生,但首批数据科学与大数据技术专业所招73名学生的平均分超一本线20分左右,并且第一志愿录取率达百分之百。
只招理科生 注意大类招生
考生报考时要注意,目前获批开设的院校并非在所有省都有招生计划,还有的高校是按大类招生。如北京邮电大学该专业2017年本科就是按计算机大类招生。随着各省高考改革的实施,越来越多的省份加入新高考的序列,未来会有更多的高校施行按大类招生。
值得注意的是,数据科学与大数据技术只招理科生,但女生的比例并不低。据华迎教授介绍:“第一年招生时,我们以为这纯工科专业绝大部分都会是男生报考,录取后发现女生还是很多的,女生比例大概占了这个专业总人数的一半儿。” 重庆理工大学2017年的首批73名学生中,男生45人,女生28人,女生比例占总人数38%。
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数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。下面是我为大家精心推荐的数据库技术论文,希望能够对您有所帮助。
数据库技术论文篇一数据库加密技术分析
摘 要:从信息产业的形成、壮大到信息社会的到来,特别是以微电子革命为代表的个人计算机的迅猛发展和以网络为特征的新一轮信息交流方式的革命,社会的信息化已成为一种社会发展的新趋势。
关键词:数据库;加密;研究
中图分类号:TP31 文献标识码:A
数据库技术的最初应用领域主要是信息管理领域,如政府部门、工商企业、图书情报、交通运输、银行金融、科研教育等各行各业的信息管理和信息处理。事实上,只要有数据需要管理,就可以使用数据库。
1数据库的特点
数据结构化是数据库和文件系统的本质区别。数据结构化是按照一定的数据棋型来组织和存放数据也就是采用复杂的数据模型表示数据结构。数据模型不仅描述数据本身以特点,还描述数据之间的联系。这种结构化的数据反映了数据之间的自然联系,是实现对另据的集中控制和减少数据冗余的前提和保证。
由于数据库是从一个企事业单位的总体应用来全盘考虑井集成教据结构的所以数拒库中的数据不再是面向个别应用而是面向系统的。各个不同的应用系统所需的数据只是翅体模型的一个子集。数据库设计的基础是数据模型。在进行教据库设计时,要站在全局需耍的角度抽象和组织数据,要完整地、准确地描述数据自身和数据之间联系的情况,建立话合总体需耍的数据棋型。数据库系统是以数据库为荃础的,各种应用程序应建立在数据阵之上。数据库系统的这种特点决定了它的设计方法,即系统设计时应先设计数据库,再设计功能程序而不能像文件系统那样,先设计程序,再考虑程序需要的数据。
11有较高的数据独立性
数据库中的数据不是孤立的,数据与数据之间是相互关联的。也就是说,在数据库个不仅要能够表水数据本身,还要能够表水数据与数据之间的联系。例如布银行的储蓄数据库中,有储户信息和账户情息,储户信息和账户信息联的。 数据库能够根据石同的需要按不同的方法组织数据,比如顺序组织方法、索引组织方法、倒排索引组织力法等。这样做的目的就是要最大限度地提高用户或应用程序访问数据烽的效率。闭于有数据库技术之前。数据文件都是独立的,所以任何数据文件都必须含有满足某一应用的全部数据。而在数据库中数据是被所有应用共享的。在设计数据库时,从全局应剧小发,可以使数据库中包含为整个应用服务的全部数据,然后通过模式定义可以灵活组合数据满足每一个应用。数据形具有较高的数据独仅件数据独立性是指数据的组织和存储方法与应蝴程序互不依赖、彼此独立的特性。在数据库技术之前,数据文件的织纠方式和应用程序是密切相关的。当改企数据结构时相应的应用程序也必须陨之修改,这样就大大增加了应用程斤的开发代价和维护代价。而数据库技术以使数据的组织和存储方法与应用程序巨不依赖,从而人大降低应用程序的开发代价和维护代价。
12数据冗余度小、数据共享度高
数据冗余度小是指存储在数据库中的皿复数据少。在非数据库系统中,每个应用程序有它自己的数据文件,从而造成存储数据的大盆宜复。由于在数据库系统方式下教据不再是面向某个应用,而是面向整个系统,这就使得数据库中的数据冗余度小从而避免了由于数据大扭冗余带来的数据冲突问题。
据库系统通过数据模型和数据控制机制提高数据的共享性。数据共享度高会提高数据的利用率,使得数据更有价值,能够更容易、更方使地使用。
2数据库加密方法
从所面临的安全与保密威胁方面来看,数据库系统应该重点对付以下威胁: 非授权访问、假冒合法用广、数据完整性受破坏系统的正常运行、病毒、通信线路被窃听等。而威胁网络安全的因素:计算机系统的脆弱性、协议安全的脆弱性、数据库管理系统安全的脆弱性、人为的因素、各种外部威胁,主要包括以下方面。
数据欺骗:非法篡改数据或输人假数据;特洛伊木马术:非法装人秘密指令或程序,由计算机执行犯罪活动;意大利香肠术:利用计算机从金融银行信息系统上一点点窃取存款,如窃取账户的利息尾数,积少成多;逻辑炸d:输人犯罪指令,以便在指定的时间或条件下删除数据文卷,或者破坏系统功能;线路截收:从系统通信线路上截取信息;陷阱术:利用程序中用于调试或修改、增加程序功能而特设的断点,插人犯罪指令或在硬件中相应的地方增设某种供犯罪用的装置,总之是利用软件和硬件的某些断点或接口插入犯罪指令或装置;寄生术:用某种方式紧跟有特权的用户进人系统,或者在系统中装人“寄生虫”;超级冲杀:用共享程序突破系统防护,进行非法存取或破坏数据及系统功能;异步攻击:将犯罪指令混杂在正常作业程序中,以获取数据文件电脑病毒:将具有破坏系统功能和系统服务与破坏或删除数据文卷的犯罪程序装人系统某个功能程序中,让系统在运行期间将犯罪程序自动拷贝给其他系统,这就好像传染性病毒一样四处蔓延。
21数据库加密技术探索
密码学是一门古老而深奥的学科,对一般人来说是陌生的,因为长期以来它只在很小的范围内(如军事、外交、悄报等部门)使用。计算机密码学是研究计算机信息加密、解密及其变换的科学是数学和计算机的交叉学科,也是一门新兴的学科,随着计算机网络和计算机通信技术的发展,计算机密码学得到前所未有的重视并迅速普及和发展起来。数据加密技术主要分为传输加密和存储加密,而数据传输加密技术是对传输中的数据流进行加密,常用的有链路加密、节点加密和端到端加密三种方式。
(1)链路加密,是传输数据仅在物理层前的数据链路层进行加密,不考虑信源和信宿。它用于保护通信节点间的数据,接收方是传送路径上的各台节点机,信息在每台节点机内都要被解密和再加密,依次进行,直至到达目的地。
(2)节点加密,是在节点处采用一个与节点机相连的密码装置。密文在该装置中被解密并被重新加密,明文不通过节点机,避免了链路加密节点处易受攻击铂缺点。
结语
数据加密技术是最基本的安全技术,被誉为信息安全的核心,最初主要用于保证数据在存储和传输过程中的保密性。它通过变换和置换等各种方法将被保护信息置换成密文,然后再进行信息的存储或传输,即使加密信息在存储或者传输过程为非授权人员所获得,也可以保证这些信息不为其认知从而达到保护信息的目的。该方法的保密性直接取决于所采用的密码算法和密钥长度。
参考文献
[1]钱雪忠数据库原理及技术[M]北京:清华大学出版社,2011
[2]刘升数据库系统原理与应用[M]北京:清华大学出版社,2012
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如何系统学习java体系
学java首先要学 J2SE,它是java体系的基础,也是重中之重。很多人往往不重视基础,其实这是舍本逐末的做法。说这么多就是希望大家能重视基础,能在这条路上走的更远。
学j2se有下面几个目标:
1、你要能真正理解面向对象的优势,理解为什么不是面向过程。
2、掌握java语法基础。包括异常处理、多线程、网络编程、GUI编程等
3、如果你对swing不感兴趣,可以跳过它。
这一阶段结束后,你需要能独立写一个小游戏,比如坦克大战、俄罗斯方块、贪吃蛇等。
当你完成J2SE的学习之后,你就要开始学习java web了。
你需要掌握web基础知识:html、css、javascript、ajax、jQuery。
别怕,这些技术看起来很多,其实也没要你精通它们,只是要你能在用到它们的时候,能通过快速查阅相关文档,能正确使用它们。如果这一阶段顺利的话,你可能还用不到一个月。
学习servlet、jsp、jdbc。
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当你完成上一阶段的学习后,你就可以进入J2EE的阶段了。
这一阶段,你可能会见到很多各种各样的框架,会让你眼花缭乱,头晕目眩。不过别担心,你只需要学习三个就足够了。它们是struts2、hibernate、spring。这些框架为搭建具有可伸缩性、灵活性、易维护性的商务系统提供了良好的机制。
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