物联网发展前景和趋势

物联网发展的主要前景和趋势包括以下4个方面:
趋势1：人机交互性增强的数据和设备增长 到2019年底，将有约36亿台设备主动连接到Internet并用于日常任务。随着5G的推出，将为更多设备和数据流量打开大门。
趋势2：人工智能再次成为物联网的重要参与者 充分利用数据，需要通过人工智能提供计算机帮助。人工智能是理解收集的大量数据并提高其业务价值所必需的基本要素。人工智能将在以下领域帮助物联网数据分析：数据准备，数据发现，流数据的可视化，数据的时间序列准确性，预测和高级分析以及实时地理空间和位置(后勤数据)。 包括亚马逊，微软和谷歌在内的主要云供应商越来越多地希望基于其AI功能进行竞争。各种初创企业希望通过能够利用机器学习和深度学习的AI算法使企业能够从不断增长的数据量中提取更多的价值。
趋势3：VUI：语音用户界面将成为现实
语音占了我们日常通讯的80%，就像科幻中一样，与机器人交谈应该是常见的通讯方式，例如R2D2，C-3PO和Jarvis。在设置设备、更改设置、发出命令和接收结果中使用语音不仅在智能房屋，工厂中，而且在诸如汽车，可穿戴设备之类的设备之间都是常见的。
趋势4：在物联网上的更多投资
物联网是少数新兴和传统风险投资家都感兴趣的市场之一。智能设备的普及以及客户越来越依赖于使用它们执行许多日常任务，将增加对物联网初创企业投资的兴趣。客户将等待物联网的下一个重大创新，例如可以对您的面部进行分析的智能镜，如果您生病了，可以打电话给您的医生;将结合智能监控摄像头的智能ATM机;可以告诉您如何进食和饮食的智能叉子。吃什么，以及每个人都在睡觉时会关灯的智能床。

大数据是计算机类的专业。大数据学习的课程主要有数学分析、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、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、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。

大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。

大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

1、行业现状：现在越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

2、课程设置：大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据 *** 作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术：

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

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