涕零
❶ 大数据治理和数据治理的区别概述
大数据时代的特征：一、数据量大（Volume）二、类型繁多（Variety）三、价值密度低（内Value）四、速度快容时效高（Velocity）第四个特征Velocity是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。运用大数据提升政府治理能力，需要用大数据思路发展大数据；在运用方面，改变政府部门领导的工作方式、决策思路；部门信息化机构需要大量的数据科学专业人才，国家有关部门应及早制订招生计划。制定完善的大数据应用规则，划分部门信息使用权限，确保信息在指定部门、指定情况下按照规范流程使用，确保个人信息安全。在此基础上，设立大数据监督部门，依法监督大数据采集、使用，保证数据的真实性和安全性。望采纳我的回答。
❷ 大数据与财务管理专业学什么
大数据与财务管理专业主要学习的课程有：管理学基础、会计基础、财务Python基础、财务会计、成本计算与管理、税务管理与筹划、管理会计实务、Python财务分析与可视化、Python财务预决策、内控制度设计、财务共享与智慧财税、数字化管理会计等。
❸ 大数据概述及基本概念
大数据的定义首先，还是要重新审视大数据的定义。
行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。相比较而言，我还是喜欢技术定义，哈哈。大家注意，关键词我都在上面原句加粗了哈！要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据对谁做？——大容量数据目的是什么？——挖掘价值获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。
2.大数据，到底有多大？
我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：1 KB = 1024 B (KB – kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB – megabyte)1 GB = 1024 MB (GB – gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB – terabyte)而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍：1 PB = 1024 TB (PB – petabyte)1 EB = 1024 PB (EB – exabyte)只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。阿里、网络、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。1 ZB = 1024 EB (ZB – zettabyte)2011年，全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。大数据的级别定位：1 KB = 1024 B (KB – kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB – megabyte)1 GB = 1024 MB (GB – gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB – terabyte)1 PB = 1024 TB (PB – petabyte)1 EB = 1024 PB (EB – exabyte)1 ZB = 1024 EB (ZB – zettabyte)
3.数据的来源
数据的增长，为什么会如此之快？说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。大致来说，是三个重要的阶段。第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。
4.大数据的4Vs
行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。我们一个一个来介绍。
Variety（多样化）
数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。数据又分为结构化数据和非结构化数据。从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。
Velocity（时效性）
大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。我们还是用数字来说话：就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？Email：2.04亿封被发出Google：200万次搜索请求被提交Youtube：2880分钟的视频被上传Facebook：69.5万条状态被更新Twitter：98000条推送被发出12306：1840张车票被卖出……怎么样？是不是瞬息万变？
Value（价值密度）
最后一个特点，就是价值密度。大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。
❹ 大数据管理与应用专业好吗
大数据管理与应用专业还可以；
就业方向
企事业单位：大数据系统架构师、Java大数据分布式程序开发师、大数据平台运维师、数据可视化、大数据挖掘师等。
考研方向
大数据技术与应用软件工程、大数据分析与应用方向工程硕士FAQ
专业定义
以互联网+和大数据时代为背景，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方法。例如：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。
课程体系
《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》《经济管理理论》等。
❺ 大数据专业主要学什么课程
大数据专业的职业发展主要分为3个方向：1、大数据开发方向; 所涉及版的职业岗位为：大数权专据工程属师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示，资深大数据工程师的平均在50K/月，可谓非常有“钱景”了。
❻ 大数据采集与管理专业的概述
大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
❼ 大数据管理与应用和电子商务是一样的吗
大数据管理与应用和电子商务是有很大的区别的。大数据管理应用主要是针对数据来进行分析,而电子商务是一种销售手段，主要是通过电商平台来进行产品的推销。大数据管理与应用可以运用到电子商务中,可以对客户的需求和爱好进行分析，然后有针对性的进行销售,通过这种方式能够更好的服务于客户，吸引更多的客户。
❽ 大数据专业主要课程有哪些
大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。
基础课程：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。
必修课：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。
选修课：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。
就业前景：
作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。
预计到2021年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。
❾ 电子政务概论 什么是办公自动化
办公自动化 也就是OA 无纸化办公，电子政务 现在电子政务已经过时了，在大数据的推动下智慧政务是最近才流行起来的，现代治理能力，仅仅依靠大数据框架的应用推进依托，力度是不够的，我们还需要提供相关的配套政策和制度保障。(一)探索适应大数据特征的行政管理新方式互联网时代，大量来自社会和政府数据不断涌现，行政决策和公共服务需求的及时性不断增加。以“体验”为服务和管理的基础上，要逐步转移到“数据”说话“，一步一步的指示”式的决策需要逐步转变为政府与社会之间的“平磋商。”在此背景下，需要根据对大数据应用和管理需求的政府行政改革的适应，重点加强管理数据资源。在中央和地方政府层面，即建立数据管理和整合机制来收集协调部门数据资源，管理，分析，分析，使用，开放的工作，打开了一个跨部门的数据利用通道，大数据提升社会意识，依法严格管理，进行科学决策的重要手段。通过行政管理创新，打造新一代的“政府数据”建立国家战略的大数据应用程序的开发，加强整体规划，各地政府和收集数据的组织和管理，分析和发现大数据管理的过程中，应用和服务。加快顶层设计，确定科学和现实的目标和任务，促进内容，把握推进的重点领域，合理布局核心环节的治理和现代化建设，逐步构建现代政府大数据容量。(二)在大数据应用创新中推进数据开放与共享创新应用，以提高大容量数据的管理，数据必须被视为一个开放和分享的必然趋势，以保证使用的数据取得实效数据的全面和可靠的来源。首先，需要加强部门开放的数据共享工作，还积极推进政务公开数据到其他部门和社会各界，实现提高整体执政能力。数据已经成为一种资产，资产有价，有用的资产，数据拥有者保护其最积极的部门的数据，但是，受限制的部门和数据采集功能和力量的权力，每个部门都有一个难以实现全面和准确的数据，非常想从其他部门获取数据。数据孤岛的现实和数据共享，创新应用的强劲需求，需要大量的数据过程中，我们必须高度重视开放部门的数据，至少在公开政府部门之间的同一水平。在一个开放的数据政策，政府应该内部数据共享，数据共享和社会公众之间的区别。首先，明确了数据不同的开放范围，用途限制，公开的方式，公开的程序和开放的数据，规费公开数据指引，完善分级评估数据，点播和交互展会展出的验证要求。通过数据开放政策，开放的数据资源指南，政府管理和服务创新。其次，积极探索建立跨部门数据共享的管理体制和工作机制。一是要研究建立一个数据源，以保护他们的数据所有权和数据权限的数据，明确的政策和机制的所有权。逐步推行政务公开的数据相关规范，制度和实施细则，各部门在信息采集，传输，加工，法定职责过程中的共享和安全的规定。二是要研究横截面数据交换渠道，实现资源共享，探索建立一个目录服务的数据中心，数据共享交换中心，数据交易平台，实现了数据的交易模式的长期市场份额。第三，促进建立第三方数据服务提供商，交易数据和其他第三方专业服务机构和人员，并出台相关资质，管理要求及相关行业从业人员和机构的规范。(三)加快制定大数据隐私保护和数据质量管理制度长时间运行的大数据，需要对隐私保护制度。如果没有合理的隐私保护，数据共享往往难以开展，甚至政府内部各部门之间。然而，在隐私往往会限制数据的共享。一些地方政府对涉及个人隐私的信息，这种特殊待遇，个人信息等多重保护的实施提供技术信息基础数据;与规划问题包括从个人信息保护政策，政府公共信息资源管理的保护将清除隐私保护的内容，以保护身体，保护等级要求的责任。开发数据质量管理体系的关键是大数据应用取得成功。的大量数据的应用程序的成功，其核心是数据的质量是有效的和可靠的。没有高质量的真实数据，所有数据收集和分析，没有实际价值，不能来，以高品质的决定。为了保证可靠的数据质量，东城区制定了专门的数据标准和管理制度，规范的数据管理流程，全面清理本地区的网格数据，再重复数据，删除无效数据，来验证数据的遗失物品保护数据分析科学准确的决策提供服务。大数据技术在其执政能力的现代化过程中，要高度重视数据质量问题，并建立一个综合的数据质量管理体系，数据质量测量的统一标准的制定，完善的质量管理流程，建立质量救助机构，从系统水平，以确保数据的质量。(四)积极完善大数据基础支撑环境为促进治理的现代化大数据容量应用，需要加快大型数据的基础支撑环境建设。首先，建立了完善的大数据云计算运行环境，采用分布式云存储环境，多服务器的存储资源，满足多种类型的数据的海量存储需求，构建高效，可扩展的大数据存储系统，同时确保数据读写安全运行提供高性能，高可靠性，从而为支持的现代化数据的存储和快速检索所需的治理能力。充分发挥云计算的并行计算的优势，点播资源，打造大数据集群环境中的快速，高效的处理，支持各种统计，分析，挖掘，预测和可视化显示。二，完善大型多通道数据的网络环境。物联网探索和完善网络环境下实现快速收购各类实时数据，并汇总到现有的基于网络的通信环境，积极探索的东西，互联网，无线通信网络等多网融合的工作来实现支持高速网络的大数据采集传输，以保护政府数据来源的丰富性。第四，构建信息安全环境。(五)积极探索政府、社会组织、企业、公众协同的工作模式在提前大数据，我们要积极探索政府，协会，企业的协同工作模式，建立政府引导，协会推动，企业，公众参与的创新模式。政府应提高大量数据的应用程序相关的政策和做法，推进政务公开的数据共享，优化出台相关政策，引导大数据应用的工作？？。在协会的全面融合发挥积极作用，建立一个连接政府，科研机构，服务提供商和应用业务的关系，促进资源的对接。同时，政府应利用自身的优势资源协会，充分发挥顾问协会的作用，政府决策，促进科学;出台相关的行业标准，补充政府的政策和法规，引导行业的发展。在企业方面，企业应该发挥大数据来优化利用内部管理流程，完善细化和电力需求的管理水平，使企业逐步成为大数据和应用的主要开发和利用。方法和渠道发挥政府管理创新的公众积极参与，逐步提高公众的政治参与渠道。通过建立政府，社会团体，企业，公众协同工作模式，推动大数据的实际应用。金鹏信息智慧政务解决方案
❿ 大数据专业主要学什么
“大复数据”简单来说，就是一些制把我们需要观察的对象数据化，然后把数据输入计算机，让计算机对这些大量的数据进行分析之后，给出我们一些结论。
学的主要内容有：
①JavaSE核心技术
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发
③Spark相关技术、Scala基本编程
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化
⑥云平台开发技术
整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。虽然是0基础入门，但企业对大数据人才招聘要求高，至少需要本科学历，建议本科及以上学历同学报名。
南京北大青鸟祝你学有所成！
北大青鸟中博软件学院小班教学实拍