最新大数据专业群申报书范文(优秀14篇)

总结是一种思维的整理和归纳，有助于提高我们的思考能力。较为完美的总结需要对所总结的内容进行概括和归纳。接下来，让我们来看看一些优秀的总结范文，为我们的写作提供一些参考和借鉴。

大数据专业群申报书篇一

如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。

目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的'缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在bat企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据专业群申报书篇二

汽修人才发展空间大。选择学汽修的初高中生在掌握到精湛的.汽修技术，既可以做汽车销售、汽修美容技师、4s应用工程师、机电维修技师等岗位，还可以在积累经验后，往高级维修技师、维修技术总监、4s店店长等方向发展，晋升空间十分广阔。

就业好，工作稳定，不必频繁跳槽。由于汽修人才的紧缺，拥有汽修技术的专业人才就业优势十分明显。只要技术过硬，找工作根本不用发愁。

学汽修基础要求低，学习时间短。学习汽修这门技术，不需要太多基础，学习时间也比较短，不必耗费大量时间。

大数据专业群申报书篇三

摘要：大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从it角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：结构化信息这种信息可以在关...根据idc的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35zb（相当于10亿块1tb的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，csdn专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中。

总结。

出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。

大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从it角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：

结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着it应用。这是关键任务oltp系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询；半结构化信息——这是it的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由；非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。

企业内部大数据处理基础设施普遍落后。

从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。

但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被淘汰出历史的舞台，在未来企业基础架构体系的硬件选用上，多核多路处理器以及ssd等设备会成为企业的首选。facebook的opencomputeproject就在业界树立了榜样，opencomputeproject利用开源社区的理念改善服务器硬件以及机架的设计。其数据中心pue值也是领先与业内的其他对手。

而在具有大数据处理需求的企业中52.2%的日数据生成量在100gb以下，日数据生成量100gb到50tb占据了43.5%，而令人惊讶的是，日数据生成量50tb以上也有4.4%的份额。数据量持续的增长，公司将被迫增加基础设施的部署。专利费用将一直增加，而开源技术，则省了这笔一直持续的专利费。对于急需改变自己传统it架构的企业而言，传统的结构化数据与非结构化数据的融合，成了所有人关心的问题。

企业面对大数据处理的挑战与问题。

现今大数据呈现出“4v+1c”的特点。既variety：一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据，而且它们处理和分析方式有区别；volume：通过各种设备产生了大量的数据，pb级别是常态；velocity：要求快速处理，存在时效性；vitality：分析和处理模型必须快速变化，因为需求在变；complexity：处理和分析的难度非常大。

从图中我们可以看出资源利用率低、扩展性差以及应用部署过于复杂是现今企业数据系统架构面临的主要问题。其实大数据的基础架构首要需要考虑就是前瞻性，随着数据的不断增长，用户需要从硬体、软件层面思考需要怎样的架构去实现。而具备资源高利用率、高扩展性并对文件存储友好的文件系统必将是未来的发展趋势。

应用部署过于复杂也催生了大数据处理系统管理员这一新兴职业，其主要负责日常hadoop集群正常运行。例如直接或间接的管理硬件，当需要添加硬件时需保证集群仍能够稳定运行。同时还要负责系统监控和配置，保证hadoop与其他系统的有机结合。

而多格式数据、读写速度（读写速度是指数据从端点移动到处理器和存储的速度）以及海量数据是企业面临大数据处理急需解决的技术挑战。众所周知随着大容量数据（tb级、pb级甚至eb级）的出现，业务数据对it系统带来了更大的挑战，数据的存储和安全以及在未来访问和使用这些数据已成为难点。同时大数据不只是关于数据量而已。大数据包括了越来越多不同格式的数据，这些不同格式的数据也需要不同的处理方法。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。

企业内部数据分析与挖掘工具应用现状。

云时代企业数据挖掘面临如下三点挑战。挖掘效率：进入云计算时代后，bi的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据时，目前并行挖掘算法的效率很低；多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战；异构数据：web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的saas应用，如何梳理有效数据是一个挑战。抛去价格因素之外可以看出反应速度慢、操作不方便、数据不准确、分析不准确这四项是企业数据分析与数据挖掘面临的主要问题。商业化解决方案固然成熟，但成本也是显而易见的。而具备在开源平台之上处理分析大数据能力的数据科学家则成为另外的一种选择。数据科学家具备专业领域知识并具备研究利用相应算法分析对应问题的能力，可帮助创建推动业务发展的相应的大数据产品和大数据解决方案。

从调查结果中我们可以看出hadoop占据了半壁江山，而同为开源的hbase也有将近四分之一的占有率。而商业化的数据分析与挖掘平台（如teradata、netezza、greenplum等）总共只有13.9%的份额。短期来讲，开源分析将越来越广泛的使用，并且增长迅速。长期来看，混合技术的应用将在高度竞争的市场上出现，两者将同样有巨大的需求。可以预见的是，hadoop作为企业级数据仓库体系结构核心技术，在未来的10年中它将会保持增长。随着云时代的到来，企业面临的应用方式更加多元化，通过云的手段提供海量数据挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘应用的推广以及专业的行业知识库的构建。同时收集、存储庞大的新型数据充满了挑战，然而分析这些数据的新方法才是帮助最成功企业甩开竞争对手的利器。

大数据专业群申报书篇四

为全面贯彻落实党的十九大和习近平总书记来川视察重要讲话精神以及中央、省委、州委关于加强调查研究的决策部署，我单位在开展“大学习、大讨论、大调研”活动中，积极探讨全县大数据中心智慧城市建设及调研，现将具体调研情况做如下汇报：

一、全县交通运输概况。

截止目前，全县现有各级公路785.37公里，其中：国道213线128.21公里，省道301线35.64公里，县道266.62公里，乡道64.37公里，村道241.89公里，专用道41.81公里，隧道道路6.83公里，以县城为中心的公路路网基本形成，并实现了公路“三个100%”，即：100%的国省公路黑色化、100%的县乡道路硬化、100%的村道水泥硬化。全县共有客运班线14条、客运班车53辆，公交车20辆、出租车101辆、农村客运车辆105辆、目前通农村客运车辆建制村91个，乡镇15个。

二、目前交通运输困境。

近年来，我县的交通建设及道路运输虽然取得了一定成绩，公路通行及客货运周转能力得到大幅提升，广大群众的出行问题得到解决，但随着经济社会的发展和来松游客的大量增加，原有道路设施及运输承载能力已不能适应当今需求，仍面临着极大的困难：一是全县农村公路的“建、管、养、运”存在范围广、站线长、任务重等难题。二是全县农村客运存在辐射范围严重不足的情况。三是道路安全运输及日常出行存在严重的安全隐患。四是交通信息共享数据平台严重滞后。

二、下一步打算。

1/2。

下一步，我单位将积极开展交通大数据中心建设相关工作。一是及时将农村公路建设情况通过政府信息网站、部门微信进行实时政务公开，完善共享数据平台，提升行业内部信息公开化水平。二是积极开拓农村客运班线线路，建立客流量及班线数据共享平台，提升农村出行的便捷性及时效性。三是建设航线、铁路、公路、物流、营运车辆、从业人员、地理位置等共享基础数据库，以及行政许可、执法管理、信用评价、应急指挥等主题数据库，在合理控制权限的基础上向行业各级管理部门及社会公众提供综合信息查询、统计分析等信息共享服务。四是利用数据共享平台，对营运车辆驾驶人及车辆信息进行联网登记并公开，提升出行安全性，严厉打击非法营运车辆。

2/2。

大数据专业群申报书篇五

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。

北京数据分析平均工资：10630/月，取自15526份样本，较年，增长9.4%。

业务类别:技术。

工作职责:。

3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；

6.参与编写项目相关文档。

教育背景:。

学历：本科其它：

经验要求:工作经验：3-5年。

任职要求:。

3.使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法；

4.3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；

5.具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；

6.主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

能力素养:。

良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题；主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

北京大数据开发平均工资：30230/月。

职位描述：

2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

岗位要求：

1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；

4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；

5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；

3、hadoop开发工程师。

北京hadoop平均工资：0/月，取自1734份样本。

hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：

职位描述：

3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括hadoop、spark、kafka、hbase等）。

任职要求：

1.计算机或相关专业本科以上学历；

4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。

4、数据挖掘工程师。

数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：

工作职责：

1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；

2、数据仓库模型设计和建立；

3、数据梳理流程的实现和维护；

4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。

任职资格：

1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。

2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。

3、深入理解map-reduce模型，对hadoop、hive、spark、storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。

4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，java优先。

5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验。

5、算法工程师。

北京算法工程师平均工资：22640/月，取自10176份样本。

算法工程师招聘要求（引自美团点评数据平台部）：

职位描述：

互联网公司背景优先。

a、广告算法。

岗位职责：

1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；

2.负责核心算法的开发；

3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；

4.负责广告技术研究项目的推进与管理；

职位需求：

1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;。

2.熟练掌握一门开发语言；

3.有机器学习、数据挖掘相关知识；

4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；

5.有较强的沟通协调能力；

职位描述：

1.参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；

2.分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；

3.通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；

职位要求：

1.全日制本科及以上学历，计算机相关专业；

c、算法工程师。

岗位职责:。

任职资格:。

1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力。

2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。

3、熟悉c++,java或python，熟悉linux或类unix系统开发,有较强的编程能力。能独立实现线上算法模块者优先。

最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？

答：所有的公司。大到世界500强，bat这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

马云爸爸说“我们已从it时代进入了dt时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。dt时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

数据，未来的一切。

大数据专业群申报书篇六

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

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。

“大数据”（bigdata）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。

大数据专业群申报书篇七

经济学专业高度重视学生经济学基础理论、综合素质和能力的培养，经济学专业学生的理论基础扎实、知识结构合理、综合素质高、富于开拓和创新精神。培养的经济学专业学生不仅掌握了现代经济学理论和研究方法，能够运用现代科学技术手段进行调查、分析和研究社会经济问题，而且文字写作功底深厚，口头表达能力、组织协调能力和综合管理能力强。经济学专业学生毕业后，能够在综合经济管理部门、金融机构、工商企业和事业单位等从事管理、经营、咨询以及理论研究等方面的工作，且部分优秀毕业生将通过考试和推荐进入经济学及其他相关学科研究生阶段的学习，进一步培养成为高层次经济学教学科研人员或经济管理人才。经济学专业毕业生因其扎实的理论功底和较强的综合素质，因而在实际工作中表现出较强的适应能力和再学习能力，具有持续的发展潜力，得到用人单位和社会的广泛好评。

大数据专业群申报书篇八

胡泽君审计长曾多次强调指出，要积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效率。新形势下，审计工作特别离不开大数据的支撑，利用大数据进行审计，或将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。以"金审工程"为基础的审计信息系统经过多年的建设发展，目前正逐步建立和完善。同时，在政府各部门中社会保障大数据既具有较高的完整性，也兼具较高的准确性。这些得天独厚的条件，不仅使审计对"大数据"监督管理成为可能，更为实施以"大数据"为基础的审计"全覆盖"奠定了基础。

一、大数据技术在财政审计方面的运用。

（一）运用大数据开展财政审计是时代发展的必然要求。大数据不仅是信息技术的重大进步，更是发展理念的重大创新，对经济社会发展起到重要作用，对与数据密切相关的审计工作也必将产生深刻影响。当前，财政、税务、人民银行等部门普遍进行信息系统建设，财政部门开展的"金财工程"覆盖财政收支管理的业务应用系统，涵盖了预算管理、国库集中收付等业务，对财政部门的审计单位信息化的发展，迫切要求运用大数据开展财政审计。

（二）运用大数据开展财政审计是推动完善国家治理的迫切需要。财政审计的范围突破了传统的财政收支概念，囊括了政府性收支的全部内容。全口径预算的审查监督付诸实施，如何在有限的时间内查找和发现问题，运用大数据开展财政审计成为推动完善国家治理的迫切需要。

（三）运用大数据开展财政审计是财政精细化管理的要求。在精细化管理要求之下，财政预算审查、预算执行差异分析、预算与决算的对比分析都是使用系统大数据来完成的。相应地，财政预算执行审计要实现全口径分析，必须使用系统数据。如利用国库支付系统的数据，通过对指标来源、资金性质、资金流向的跟踪分析，实现所有财政资金全过程跟踪审计。（四）大数据审计现在的运用情况。按照审计署的要求，建立了财政数据定期报送机制，每半年收集一次财政数据，并对收集的数据进行整理，生成审计人员可以使用的标准表。财政科联合信息科，对预算编报系统、预算指标系统、非税征管系统、决算编报系统等的财务和业务数据，集中进行多系统关联、大数据比对。将数据分析形成的审计中间表和疑点表作为重点进行审计，提高了效率和增强指导性。审计结束后，强化经验总结，形成数据采集转换指南，归集整理形成财政大数据审计模型方法体系表，为进一步深化大数据审计积累经验。

二、社保审计大数据信息管理现状。

（一）社保部门数据管理情况。一是社保业务实现网络化。随着金保工程的推进，社会保险"六险"统征已经实现，社会保障业务办理正逐步向社区（村）、单位及个人延伸，社会保障业务一体化架构正逐渐完善。二是社保资金使用服务实现规范化。卫生三级医疗服务网初步实现信息化，市级、县级医院、乡镇卫生院医疗业务管理系统已经平稳运行，乡村卫生管理一体化正逐步规范，居民人口及流动人口信息统计系统已趋于成熟。三是民政事业实现信息化。民政城乡居民低保、医疗救助及优抚等业务完成了由手工到信息化的转变，数据也由纸质向信息化转换。

（二）审计机关对社保数据的审计情况。审计机关在工作中采集了大量的财务数据和业务数据，但没有对这些数据进行统一和规范地管理，一般是保存在审计人员的电脑中，很难实现与局内其他审计人员和所属部门的数据共享，导致工作中出现重复采集数据的现象。由于大数据信息化环境下社保系统的特殊性，内部控制转变为对人和系统两方面的控制，而且多数情况是以计算机自动控制为主。数据网络安全存在隐患，大数据技术本身的技术架构，决定了采用"大数据"技术架构的系统安全防护的难度。

审计局在社保资金审计中，收集了医保、养老、低保、公积金等民生资金的业务数据，建立了审计数据库，信息技术人员和社保审计人员联合对各类数据进行了深入分析。在审计分析中，首先明确所面临问题的类型，然后根据类型的不同选择具体的处理方法。例如，在做参保对象的信用分析时，首先明确该问题类型属于分类，如果该问题类型无法用数据挖掘工具解决，那么就应当选择另外更加适合的方法来进行解决。建立审计方法，对采集的业务数据、财政财务数据以及相关外部数据进行综合分析，生成审计中间表和疑点分析数据，采取业务跟踪、内控测试、数据比对等方式，发现审计疑点并进行分析、筛查和分类。运用"互联网+"思维，注重外部数据的搜集和运用，包括企业登记信息、税务征缴信息、车辆信息、房产信息等与社保审计相关的数据。注重发票查询系统、企业信用公示系统等在公开资源的使用，积极挖掘和构建内、外部数据间潜在的关联，寻找相关的线索和突破口，搭建多维度、立体式审计工作大数据平台。（三）当前在社保审计中需解决的几个问题。一是解决数据价值认识和利用问题。在审计机关还存在着有些对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。二是解决架构模式改变问题。随着"大数据"、"云计算"在各行业的不断应用，数据架构与以往相比有了很大的变化，对数据的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解决高端数据人才培养问题。多培养通晓相关专业知识和信息技术的复合型的人才，培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。加大对现有信息管理人员的大数据培训力度，掌握大数据相关技术。

三、

大数据审计发展方向面对大数据时代对审计工作带来的挑战，审计方式和途径将实现以下四个方面的转变。

（一）应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变。

传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。挖掘性分析是指采用大数据处理技术，利用数据仓库、数据挖掘和模型预测工具进行审计分析，从大量数据中发现蕴涵的数据模式和规律。

（二）应用大数据分析模式，实现审计方式从发现问题向风险预警转变。

传统审计工作以发现问题为主，对经济形势进行预测分析，因而须等到相关事件发生并且形成一定规模后，再根据搜集到的足够数据进行分析研究，具有滞后性。而大数据技术可通过对跨领域的大规模经济、社会行为数据进行分析，对经济社会相关异常动态实现早期关注，利用其对异常数据的敏感性实现早期预警。审计可以运用大数据相关技术，对宏观经济社会风险问题展开初步分析。（三）应用大数据审计作业平台，实现单机审计向云审计转变。

以审计大数据为中心建设"云审计"平台，实现远程存储和移动计算，使审计机关能够通过网络接入"云"实施审计，利用大数据分析、人工智能等信息技术，解决数据采集分析和管理中存在的问题，实现审计成果共享。其次，应完善联网审计系统，逐步建立预算、执行、财政、地税、社会保障、医疗机构、公积金等重要行业和部门的审计实时监督系统。再次，应建设审计数据综合分析平台，运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据，以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。最后，应推广"总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究"的审计模式。

（四）构建专业的审计分析队伍，实现传统纸质账本审计向大数据审计转变。

审计工作应实现"六大转变"，即由单点离散审计向多点联动审计转变、由局部审计向全覆盖审计转变、由静态审计向静态与动态审计相结合转变、由事后审计向事后与事中审计相结合转变、由现场审计向现场审计与非现场审计相结合转变、由微观审计向微观与宏观审计相结合转变。为此，需要在组织方式、人员结构、思维方式等方面与之相适应。在组织方式上，应尝试开展无项目审计，依托审计数据中心积累的数据资源，横向关联比对分析，纵向深入挖掘分析，从数据中发现审计疑点和线索。在人员结构上，应不断提升"四种能力"，即大数据分析能力、综合研究能力、创新能力和跨领域知识运用能力，不断加强对大数据先进理念和前沿技术的学习，掌握大数据分析方法，提升审计人员综合素质。在思维方式上，应培养"数据先行"意识，以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。

大数据专业群申报书篇九

（一）电子政务建设成效明显。我盟电子政务建设一直居于全国前列，电子政务专网上接自治区政府专网，带宽为155m，备用线路带宽为20m；向下已延伸至各旗县市区政府，带宽为100m，主要用于开展公文交换、会务管理、应急管理、政法法制、政务信息和督查以及各部门业务等应用。2003年，xxxx政务门户网站上线运营。2005年全国首家蒙文政府网站——xxxx蒙文政务门户网站正式开通。2007年，我盟对盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）三级党委、人大、政府、政协机关，盟、旗县市（区）两级党委、政府直属部门及盟、旗两级部分事业进行了集中建站，建立起了全盟三级政府网站群体系架构，政务网站群实现了全覆盖。目前全盟纳入普查范围的各类政府网站共计519个。建立了盟、旗县市（区）、苏木（乡镇）、嘎查村“四级联动”行政审批服务体系，并全面开展电子效能监察工作，对进入盟旗两级政务服务中心的行政审批项目，全部实行了实时监察监控。

（二）社会管理领域取得实质性进展。建立智能在线全员人口信息综合业务应用平台，将全盟117.91万人口信息数据全部录入全员人口信息数据库，实现了全盟全员人口信息数据基本的全覆盖。建设“平安锡盟”社会治理数字化工程，以建设“三网三平台一张图”为基础，分别将社会公共监控资源、视频专网监控资源、公安内网视频监控资源进行整合，实现了社会治理事前预防控制、事中指挥调度以及事后研判应用。

xx浩特市积极推进网格化管理,将城区内45个社区合理划分为180个网格单元，以网格为单位进行社会管理和服务。整合“户籍、住房、计生、就业、社保、民政、党建、司法、流动人口”等各类基础信息，构建全市人口基础信息系统，初步实现人口信息从静态管控到动态管控，从单一管理到综合管理利用。xx浩特数字城市指挥中心利用地理信息系统、全球定位系统以及遥感技术等手段，建立起统一的城市数字化信息共享、协调处置、监督实施的指挥平台。通过群众拨打12319服务热线、网上举报等渠道，受理园林绿化、环境保护、环境卫生、市容市貌、给水排水、私搭乱建、公共设施、集中供热、交通治安、户外广告、市场建设等城市管理的多方面问题，共涉及锡市规划局、住建局、环保局、公安局、城管局等17个部门26个成员单位。

（三）民生服务领域发展步伐加快。积极推进教育、卫生、环保、农牧业等领域信息化平台建设工作。持续开展“三通两平台”工程，目前156所学校及相关教育部门共计200多个单位已实现互联互通；搭建了区域卫生信息协同平台，累计为全盟95万城乡居民建立了健康档案，为全盟37个苏木乡镇卫生院和10个社区卫生服务中心建立了医院信息管理系统，为242个嘎查村卫生室安装使用了嘎查村卫生室信息系统，实现了基本医疗、基本公共卫生和基本药物的电子化管理；建成了污染源在线监控平台、空气质量自动监测系统、重污染天气预报预警系统、机动车尾气检测机构在线监控平台，形成了对全盟重点污染源的在线监控；建立xxxx羊肉全产业链追溯体系综合服务平台，将肉羊养殖、屠宰加工、精加工、物流配送、销售五个环节信息集成，目前已累计为7413户牧户的161万只羔羊建立可追溯档案，基本实现了“来源可追溯、去向可查证、责任可追究”。

（四）经济运行管理领域发展初具规模。为更好地监管市场，食药工商局为107192户市场主体建立电子档案信息。建立企业信用公示平台，截至10月，全盟已对90591户企业信用信息进行备案，备案率为84.53%。建设xxxx盟金财一期工程，覆盖所有财政性资金，辐射各级财政部门和预算单位，进一步提高财政资金分配和使用的安全性、规范性和有效性。

（五）大数据应用初见端倪。建立中小企业公共服务平台，并实现与自治区枢纽平台的互联互通，目前，各旗县市（区）共有383户企业通过审核注册成功。建设xxxx盟蒙古文综合服务平台，蒙古族同胞可以利用手机查询国家政策、法规、综合新闻以及市场动态、农牧业补贴、气象、生活助手等内容。同时，由私人投资建设的“锡盟信息港”、“xx123信息网”、“上都在线”等公共咨询服务平台建成运行，主要发布招聘、出租、家政、出售等咨询信息。此外，全盟已有各类电子商务平台19个，包括大宗商品销售、农牧民赶集采购、团购、社区电商以及跨境电商等类别，特色鲜明，发展前景广阔。

二、存在问题。

（一）数据共享程度低。全盟大数据建设缺乏统一规划和有力的领导，各个委办局信息系统基本都属于独立纵向系统，数据平台并未实现横向互通；数据资源整合力度不够，共享程度低，政府部门间重复建设现象严重。

（二）建设缺乏统一标准。目前，各平台数据采集的基本要素、数据的来源、数据采集的方法及要求没有统一标准，导致产生“信息孤岛”。

（三）网络基础设施建设有待完善。我盟地域辽阔，牧区人口居住比较分散，现有宽带网络无法满足牧区信息化需求，全盟移动通讯信号以覆盖面积计算嘎查村覆盖率不足60%，宽带不足30%，宽带网络基础设施建设规模仍有待提高。

（四）专业队伍建设有待加强。现有人员年龄结构断层，知识结构不合理，严重缺乏专业技术人才，因此迫切建立一支稳定的高素质、专业化信息建设队伍。

三、下一步工作重点。

（一）高起点规划布局，建立我盟大数据中心。按照“顶层设计，分布实施”的原则，委托权威机构编制我盟大数据建设规划，对我盟大数据建设进行总体规划，并研究出台具体技术实施方案，明确工作内容、时间节点，促进大数据建设工作顺利推进。高标准规划大数据中心，涵盖数据整合、共享与分析、网络服务、数据存储及可视化运维等多方面内容，并在“两地三中心”进行容灾备份，保护数据的安全和业务连续性。逐步整合撤并各部门现有自建机房和设备，原则上各部门不再建设新的机房，实现资源集约化管理。

（二）推进数据信息资源共享，推动社会管理科学可控。在充分利用现有数据资源的基础上，进一步完善人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理信息库和宏观经济数据库等核心数据库，完成数据资源整合与共享，实现部门间信息互联互通。建立大数据交换与共享平台，实现对数据集约化采集、网络化汇聚及统一化管理，推动政府职能转变，提高政府服务效率。建立数据标准和统计标准体系，有计划、分层次地推进各领域的应用。

（三）做好商品追溯防伪系统平台项目。引进大连声鹭科技有限公司开发的商品追溯防伪系统平台建设项目，打造以“商品追溯防伪”为主题的互联网经济示范平台，并带动芯片封装和手持终端检测设备生产基地建设，逐步培养辐射全国的商品追踪防伪系统技术创新研发基地。成立创新研发中心，针对不同品类商品、不同包装方式、应用场景，推进相关芯片应用和标准体系建立，并率先对我盟原产地白酒、食用油、食用盐等品牌产品提供商品追踪防伪示范服务。

（四）推动智慧社区、智慧旅游、智慧农牧业项目建设。进一步推动社区网格化管理，加强社区周边服务资源的集中整合，大力建设覆盖社区管理、社区服务、社区安全、智慧家居、养老服务的智慧社区生活服务圈。结合我盟旅游产业发展现状，建立基于互联网的旅游信息服务体系、构建多部门信息共享、联动协调的智慧旅游管理体系、应用多种营销手段打造特色旅游品牌，全面推动旅游业向智能化转型提升。推行农牧业养殖过程中的自动化、集成化、网络化管理，加大特色农产品品牌营销力度，鼓励农牧业电子商务发展。

四、相关建议。

（一）加强组织领导、强化政策扶持。行署尽快成立由主要领导任组长，行署常务副盟长、分管副盟长任副组长，有关部门、单位为成员单位的大数据发展推进领导小组，领导小组下设办公室，并建议设在行业主管部门，保证工作有序推进。建立大数据建设发展专项资金，实行专款专用。

（二）依托智慧应用，加快产业发展。推动云计算、物联网、互联网与大数据等新一代信息技术产业集约集聚发展，加快新一代信息技术在政务、经济运行、社会管理和民生服务领域的深化应用、共享应用和融合应用，培育一批具有自主产权、自主品牌的智能项目和智慧服务，切实提高居民幸福指数。

（三）夯实基础设施、强化信息安全。光纤网络实现百兆入户、千兆到楼、t级出口。进一步实施“宽带锡盟”战略，加快推进光纤入户到企、进村入园，推动4g网络对城区的深度覆盖，并进一步提高农村牧区网络覆盖面。完善网路安全保障体系，进一步加强信息安全测评认证体系、网络信任体系、信息安全监控体系及容灾备份体系建设，建立网络和信息安全监控预警、应急响应联动机，增强信息采集、处理、传播和利用安全能力。

（四）加强人才引进、注重宣传推广。加快引进大数据领军人才、创业人才和掌握前沿技术的专业人才，落实好人才保障措施，推进大数据人才队伍建设。推进企业与高校、科研院所的合作，实现科技人才交流、科研成果共享。依托我盟高校、园区和企业，联合建立各类智慧人才教育培训基地，提供教育、培训和考试等服务。建立xxxx智慧城市创新体验中心，积极推广大数据发展成果，提升城市活力的同时成为我盟招商引资、引智窗口。

大数据专业群申报书篇十

大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前我国的数据中心总数已接近100万。

二、行业分布。

作为信息化建设的核心内容，数据中心始终是金融、政府、能源、交通等行业的投入重点;而伴随着电信行业的转型和移动互联网的发展，idc也成为电信行业重点投资领域。此外ipdc互联网数据中心成为市场的热点，互联网提供商大规模建设云数据中心。

三、发展前景。

十二五”规划中明确了战略新兴产业是国家未来重点扶持的对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面，分别是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高端软件。

四、选址要素。

1级别时，两路、或多路10kv进线应来自不同上级变电站，或同一变电站的不同的变压器。（目前，国内数据中心用户最多选用的一个电压等级。全国各个省市在具体设计和管理上略有不同。）。

c)35kv：不是所有地方都有该电压等级，在已有的可以选用的35kv用户站中，其每一路的容量一般不超过20mvad)110kv：当用户的单一回路用电负荷超过20mva级别时，需要考虑110kv变电站，或66kv变电站（在我国部分地区有分布）。监狱在中国采用大工业用电方式计费时，要按照变压器的装机容量记收基础电费（或按照最大装机容量记收基础电费），对于冗余度要求高的数据中心，如tire3或以上级别，需要双路市电供电，双路变压器设计的数据中心，过高的变压器装机量冗余度，将使得数据中心本身的基础电费成本过高，在单一回路市电需求功率30mva以上级别时，尽可能独立考虑独立的110kv变电站。

（备注：需要和当地国家电网规划和管理部门具体落实。）。

3.数据中心里大部分it和电气设备的耗电会转换为大量的热，所以需要一套有效的散热体系。通常情况下，数据中心更适合建设在室外环境温度常年比较低的区域；以便于数据中心的散热可以尽可能地使用自然冷源或延长使用自然冷源的时间，减少机械制冷的能耗。

6.数据中心建设目前还是一个高投入，高风险也是高产出的产业；对于选址方面，需要地方政府在政策上能够给予足够的扶持力度；包括：

2a)土地：地方政府在土地，位置、及土地性质继续协助安排；

b)电价：数据中心属于高能耗产业，由于本身对现场环境基本没有严重污染问题，相对其他高能耗产业，可以申请政府在电价上给予补贴；通常政府换届会影响，前期会有帮助，另外，对于项目后期的融资也会有影响。

d)科技补贴：地方政府可以针对技术含量比较高的数据中心行业，提供一定的科技补贴，以吸引投资。

g)bms自动化控制h)动力环境的监控i)网络。

j)it硬件服务，软件服务等一系列人才k)各主要设备供应商的技术支持人才。

目前在我国，这些专业的有经验的人才大部分聚集在一线城市里，最多可以布局的部分发达的二线城市；而我国能源充裕的地区，恰恰缺乏这方面的人才，是的在这些地区，数据中心交付时旺旺很难找齐合适人才来源，并在数据中心建设阶段，运维人员就应该陆续到岗，并需要跟进项目的建设，针对各专业系统，深入了解；在数据中心的测试验收阶段，需要基本全员到岗，并一同参与所有的测试，验收和接收工作；对于远离一线城市的偏远地区，如果不能落实人才问题，3数据中心的选址需要慎重考虑。

五、标准要求。

（一）自然地理环境1.避免地质灾害区域。

3.对空气污染的注意，尤其对于空气里的硫化物（如二氧化硫、硫化氢）含量污染。

5.远离危险品生产、储存、运输环境；（包括化工厂，炼油厂，加油站，储油罐，弹药库，烟花生产厂等）。

6.远离军事基地，演戏、实验基地。

9.避免在有民族矛盾、军事冲突、社会治安不稳定的地区及附近建设数据中心。

（二）配套设施。

数据中心的业务特点以及其质量和容量的要求，决定了数据中心对当地供电能力的要求，供电量必须保证充足和稳定。我们需要了解的因素包括：可用性——在了解当地电力供应情况的同时，我们需要权衡备选地点是否有多个成熟的电网;成本因素——我们还需要比较各种电力成本。也就是说，每千瓦时的动力源的成本应该足够低;具备替代的能源——决策管理层还需要考虑备选地点是否有诸如太阳能、风能、空气等可再生的能源，这将有助于企业打造更加绿色的企业形象。

双电源供电。

电对数据中心的重要性就像水对鱼儿的重要性一样，一旦数据中心发生断电情况，若没有很好的备份供电系统，诸多设备承载的业务就会发生中断，给数据中心带来严重损失。现在的数据中心供电都要考虑冗余，确保用电可靠性。

供电方案。

这是传统数据中心普遍采用的供电方案，数据中心采用两套供电输入系统，一套市电，一套备用电，备用电可以是蓄电池或柴油发电机组，市电是主用供电系统，当市电故障时，通过ats自动切换到备用电上，这样断电故障不会对后端设备产生影响。高精度的ups供电切换时间可以在30ms以下，可以满足绝大部分设备持续供电。

（三）成本因素。

对于一个建设项目来说，成本必然是一个必须反复权衡的因素。成本涉及到当地规划及土地价格、房屋建筑价格、租赁和物业价格、网络通讯费用、用电价格、5用水价格等多发因素。数据中心选址时，需要从通信基础设施的角度需要考虑各种因素。如：光纤主干线路及其距数据中心选址的距离。这将有助于衡量从光纤主干线路到数据中心选址所需投资的确切数据;光纤类型，这会影响传输速度;所在地通讯服务运营商的类型及其支持的服务模式;延迟因素，传输和交付延迟时间也将是一个重要的因素。

（四）政策环境。

良好的政策环境将有利于一个基地气候的形成，促进客户的选择和落户。需要考虑的因素包括：物业税、企业税和销售税。

（五）高科技人才环境。

人力资源主要包括：高校数据、it人员数量，其他科技教育机构数量。主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。

1、人员配置：

针对于不同的数据中心管理目标，相应的人员配置决策显然将会不同。对于c4的数据中心，要求运维人员做到全年7x24小时的值守。ui在美国的数据统计表明，全天候的值守可以将数据中心故障的发生率降低50%，对于提升整体数据中心的可用性有相当大的影响。为了实现全天候的值守，13个人的运维团队是最基本的配置，其中包括了数据中心机房经理1人，3名二线技术支持人员(覆盖电气、空调和弱电专业，可以在必要的时候顶替日常值班人员)，1名运维主管以及8名一线的运维技术人员。8名一线的运维人员分为4个班组，采用8小时或者12小时一班进行轮值。在这8名运维人员中，每一班需要有至少一名资深人员，具备对于现场紧急情况进行快速处置的能力。当然，这13人的运维团队只是最基本的配置人数，随着数据中心功率和设备数量的增长，运维人员在各个专业也应该有相应人数的补充，从而与工作量相匹配。

2、组织结构。

组织结构通常包括两方面内容：一是对机房内所有活动的角色和他们的工作职责进行准确的定义;二是呈现各角色之间的汇报关系以及运维团队与建筑工程、it系统、安防系统之间的工作界面。对角色和职责的准确定义可以将工作6内容细分到每个人身上，做到责任到岗、责任到人;各级之间的汇报关系是处理数据中心事件，尤其是紧急事件的方式依据，对不同等级的事件要明确上报的途径和终点。

（六）社会及当地的人力资源条件。

主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。

六、区域发展倾向。

目前全国性的数据中心和灾难备份中心主要集中在北京、上海和广东这几个地区，北京是各行业主管机关的所在地，全国众多的主要金融机构总部所在地，因此也是多数总部级数据中心的天然所在地。上海目前已经成为全国银行业数据中心的集中地，广东作为中国经济最发达地区之一，也是数据中心/灾备中心的集聚地。

造成数据中心选址倾向性有几个原因：一个是总部所在地的原因。第二是银行数据中心选址，对其它行业有影响。第三，由于信息不对称，很多领导决策的时候没有充分地考虑很多问题，凭感觉或者经验就决定了。第四，我们比较缺乏系统的考察指标。

七、建设方式。

（一）企业自建数据中心。

很多大型企业都拥有自己的数据中心，然后通过租用运营商的广域网线路，实现多个内部数据中心的互联。比如：军网、公安网、平安工程、银行行业、石油行业等，这些专网使用的都是专有的数据中心，由各大政府部门、企业主导自行创建的。

优势：自建的数据中心，使用非常灵活，可以根据自己需求任意改动，灵活性高，尤其这种自建的数据中心安全度最高，信息泄露，受攻击的可能性大为减少。劣势：这种数据中心投入大，建设成本高，具有封闭性，专为单个企业或部门提供服务。由于建设数据中心要申请工业建筑用地、要得到供电部门、建设部门的同意，手续非常繁琐。而且建成后到投入使用，往往需要几年的时间，建设周期长。

（二）租用运营商数据中心。

运营商提供场地、机柜、网络带宽和供电，互联网企业直接将设备放入运营商网络中即可。

优势：一般只要一周就可以建设完一个数据中心并投入使用，速度非常快，这种方式在互联网企业中非常普遍，这样互联网企业只需要关注自己的应用设备(主要是网络设备和服务器)运行状况即可，不必关心机房环境、空调、供电等一系列问题。虽然要向运营商支付不菲的租用金额，但仍可为互联网企业节省了大量的人力和物力。互联网企业而且可以根据自己的业务实际情况，在运营商的各级省市都去租用数据中心机房，迅速部署业务。

劣势：使用仍有一些限制，比如机房环境的维护、设备出入管理都受到运营商的限制。租用期限、新增机房面积都要和运营商沟通，需要运营商的同意才能实施。这些互联网企业要想发展的好首先就要和这些运营商搞好关系。

（三）租用数据中心提供的服务。

通过直接租用大型数据中心的服务，就可以部署自己企业的业务。比如可以根据自己的业务需求，向阿里云租用100gt的硬盘和200g的内存，10g的带宽，对于中小企业，满足这些性能的物理硬件完全不可见。

优势：这样企业用户可以完全聚焦于自己的应用业务，不必关心数据中心底层实现，也为企业节省了人力。

劣势：

1、故障恢复性难度大。当然这样的形式使得企业的核心业务稳定性与租用的数据中心运行稳定性关系较大，有时出现故障，由于企业自身看不到数据中心底层实现，只能甘等业务恢复。

2、有时还会出现互相推诿的情况，而由于租用方处于技术弱势方，往往故障所带来的损失很难得到补偿。

3、安全性无保障。除了上层应用，数据中心底层实现都不受自己控制，受到攻击都没有任何手段，因此安全性完全取决于承租的数据中心。因此在选择租用数据中心服务时，要对其数据中心的安全性进行充分考量。现在提供数据中心应用服务的还比较少，只有几家，竞争还不充分，这给中小企业选择的余地较少。

8年实现500亿元产值，成为国家政务资源后台处理与备份中心和国家级大数据处理中心。目前引进了四大运营商，中国联通、中国电信、中国移动和陕西广电网络，以及一个国家部委国家计生委的灾备中心。通过大数据的引领发展，带动信息产业的发展，带动软件包括装备制造产业的发展。

（二）重庆西永微电子产业园区：园区于2005年8月正式设立，规划面积30平方公里，其中产业区20平方公里，配套服务区（西部新城的城市中心区）10平方公里。园区产业以集成电路产业和软件及信息服务产业为主导，着力打造集设计、研发、制造、封装测试、应用以及配套于一体的集成电路产业和软件与信息服务产业集群。

（三）天津市滨海新区：部署建设大数据产业园区。一期规划布局1个大数据产业示范基地和3个大数据产业园区。其中，开发区云计算产业基地作为大数据产业示范基地；保税区数字出版基地、高新区软件与服务外包基地、塘沽海洋高新区作为3个大数据产业园区，争取成为国家级大数据产业基地。

（四）中关村大数据产业园：设立中关村软件园和清华科技园两个分园，建筑面积2.5万余平方米，已吸引了10余家符合条件的企业入驻。

大数据专业群申报书篇十一

随着信息技术的发展，大数据技术越来越受到各行各业的重视。作为一名从事大数据专业工作多年的人，我深感大数据技术的重要性和挑战性。在实践中，我积累了一些心得体会，分享给同行们。

首先，深入了解业务需求是大数据工作的重要基础。大数据技术的应用离不开业务场景，只有深入了解业务需求，才能更好地利用大数据技术解决实际问题。与业务部门的密切合作是必不可少的，通过与他们的沟通交流，我们可以更好地理解他们的需求，并根据需求进行技术实现。例如，在金融行业，我们需要了解交易数据的分析需求，才能提供更准确的风险评估和投资建议。

其次，掌握数据挖掘和机器学习算法是大数据工作的核心能力。大数据技术的核心是通过挖掘和分析海量的数据，找出其中的规律和价值。而数据挖掘和机器学习算法是实现这一目标的关键工具。在我的工作中，我常常使用聚类、分类和回归等算法对数据进行分析和建模，从而得出有价值的结论。掌握这些算法，可以帮助我们更好地利用大数据技术解决实际问题。

再次，数据质量和数据安全是大数据工作的两大关键问题。大数据技术的应用离不开高质量和安全的数据。在我的工作中，我常常遇到数据质量不高、缺失值较多的情况。为了保证数据的准确性和完整性，我会采取一系列的数据清洗和预处理工作。同时，由于大数据技术的应用往往涉及重要的业务数据，数据安全是一个必须解决的问题。我们需要采取一系列安全防护措施，确保数据在存储、传输和处理过程中不被泄露或篡改。

最后，持续学习和创新是大数据工作的必备素质。大数据技术发展迅猛，我们必须与时俱进，不断学习新的技术和工具。此外，我们还需要不断创新，在实践中尝试新的方法和思路，寻找更好地解决问题的方式。在我的工作中，我常常尝试运用新的开源软件和算法，将它们应用于实际场景，并获得了一些创新的成果。

综上所述，大数据工作是一项复杂而有挑战性的工作，但也是一项充满乐趣和潜力的工作。通过深入了解业务需求、掌握数据挖掘和机器学习算法、关注数据质量和数据安全、持续学习和创新，我们可以更好地发挥大数据技术的潜力，为企业和社会创造更大的价值。希望我与同行们共同努力，共同推动大数据技术的发展和应用。

大数据专业群申报书篇十二

大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。

大数据专业群申报书篇十三

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类java大数据分布式开发、基于大数据平台的'程序开发、数据可视化等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。

2.数据分析方向。

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。

大数据专业群申报书篇十四

汽修人才发展空间大。选择学汽修的初高中生在掌握到精湛的.汽修技术，既可以做汽车销售、汽修美容技师、4s应用工程师、机电维修技师等岗位，还可以在积累经验后，往高级维修技师、维修技术总监、4s店店长等方向发展，晋升空间十分广阔。

就业好，工作稳定，不必频繁跳槽。由于汽修人才的紧缺，拥有汽修技术的专业人才就业优势十分明显。只要技术过硬，找工作根本不用发愁。

学汽修基础要求低，学习时间短。学习汽修这门技术，不需要太多基础，学习时间也比较短，不必耗费大量时间。

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