大数据标准规范体系

第一篇：大数据标准规范体系

基于大数据的学生发展性评价体系建设

让每一个孩子成为一棵树

——大数据综合素质评价系统

背景

“综合素质评价”并不是新理念，而是教育界长久以来的呼唤。南桥小学的学生综合素质的发展是以课程的建设为依托的，学校成立课程教学中心，主要工作任务是开发、构建与“学生综合素养发展”相适应的课程体系，整合主体课程、强化校本课程建设、加快德育课程的整合、完善课程评价体系，包含德育素养、人文素养、科学素养、健康素养、艺术共五大类50 多门课程。但在对学生、教师和课程做评价时发现，按照传统的学校评价考核方式往往造成评价过程流于形式，评价与教学脱节，指标不完善，评价所获得的数据滞后并且无法进一步的挖掘和运用，所以整体实施的效果并不好，更谈不上对学生的综合素质做出客观的评价和记录。学校一直在思考之所以难以实现的原因是什么?归根结底是技术手段的缺乏——我们用什么方法来真实记录并诠释学生的全面发展呢?如果我们有一种技术，能够详细记录学生的点滴进步与成就，日积月累，或许就能更加真实地描绘出学生发展的特点与个人规划的需求。这些在过去无法奢求的事情，随着奉贤区“星光灿烂”计划的推广、学校信息化的升级改造、城乡一体化项目的落实，萌发了可能，学校从基建上、思想上迎来了大数据时代的来临。

简介

学校以此为契机汇聚校内校外资源，从提方案、建框架、设制度、编课程，运用信息化手段，构建了南桥小学综合素质评价系统——“让每一个孩子成为一棵树”，以学生在校五年为周期，以教育部《意见》精神为指引，从四个方面：学业水平数据模块、思想品德模块、艺体素养模块、身心健康模块的数据应用为基础，挖掘网络优势，描绘学生的成长轨迹模型，分析这些即时、鲜活、可靠数据中包含的有价值信息，为学生提供一张多元化、立体感的“成绩单”，用全面客观的评价观察、引导学生，突出学生主体地位，激励学生自主管理，实现自主发展;用评价结果向家长全面展示学生的成长轨迹，引导家长全面、客观、科学地激励学生更好地发展，同时改进教师教学行为，推进校本课程再研发，也为学校的教学改革提供一定的参考依据。

实施流程

(一)学生成长记录

成长记录是学生通过愿景、相册、成长日志、奖惩、学科学习和综合素质等方方面面成长信息的自记，用文字、图片、声音、视频等方式记录下自己学习生活中的事迹和感受，也包括老师、家长的辅记。学生的成长记录是学生生活的写生，是成长的纪实。长期的成长记录，可以帮助学生发现自己的潜能和闪光点，认识自我、确立自信，产生成长和创造的动力。为了增加成长记录的趣味性，南桥小学的学生综合素质评价系统以一棵树的形式来展开学生记录：这棵树分别对应综合素质评价的评价内容，使学生成长记录更具有导向性和意义性;给树添加营养液即是记录，学生记录的材料越真实越有意义，树的叶子数量越多，小树也会越来越茁壮。这种的记录形式变枯燥为乐趣，显著提升了学生记录的积极性，为学生综合素质评价打下了坚实的基础。 ⑴实时数据采集：

①信息基础建设：为了达到这样的效果，学校进行了相关信息化设备的采购和升级。如：校园蓝牙布点：教室蓝牙布点，每间教室3个蓝牙基站，走廊2个，保证提供给手环、魔法棒的稳定信号。 ②蓝牙手环：一人一手环进行绑定，主要具有身份识别功能，健康指数检测采集功能(步数、心率、睡眠、耗能等)，能通过蓝牙信号传输到学生档案——健康指数模块。

③心情签到：小学生的学习情况很容易受到情绪的影响，也许今天跟家里吵架了，如果教师发现的晚，会影响一天的学习，甚至发生一些意想不到的事情。

每一个班级门口都有一个电子班牌，学生可以通过手环进行心情签到，如开心、难过、哭泣、正常等选项，系统自动记录并发送至教师后台，这样老师可以及时了解学生当天的心情情况，并可以为之后学习与心情之间的分析建立数据联系。

④魔法棒：可以理解为一支学生课堂行为实时记录笔，学校根据实际情况，不同学科分别设置了不同的评价维度，如语文，加分的有认真听讲、积极发言、等4个维度，并且有减少提醒项，结合手环的身份识别，教师可以在课堂中实时地记录学生课堂中的行为表现，并传送到学生个人后台。 ⑵延时数据采集：

即教师、学生因某种原因不能进行实时评价，都可以在学生综合素质平台上进行后台延时输入的一种“补救输入”。

(二)评价统计分析

评价系统以“促每一个的成长，完善形成性和甄别性评价”为依据，把学生成长记录系统和评价统计分析系统有效结合，经由多元主体评价、统计分析、结果汇总、公示、添加评语、存档等阶段完成。

具体内容如下：

特别要说明的是，为了各评价内容的维度更加的合理学校在平台设计之初召开学科及年级组长会议，商讨制定符合各年级段的学科评价维度。

如：一年级语文评价指标分为课堂表现、作业表现、成果三个维度，每一个维度结合上海市分项评价及绿色指标分为，①课堂表现：倾听、朗读、发言、合作。②作业表现： 书写规范、及时订正、正确率高、按时完成。③成果：识字书写(包含拼音、识字、书写)、阅读(包含朗读、理解、归纳、积累)、表达(包含口语、书面)。 也为了能够达到系统自动分析的功能，我校把各评价维度以星级评价的方式进行，如①分项评价统计：作业表现分为，书写规范、及时订正、正确率高、按时完成等四个维度，每个维度设置最高5星，按总星数数量进行优、良、合格的评价，并且教师只需要进行点星，相对应维度指标的评价会自动呈现，不增加教师的工作量。②每月对比评价分析，班级、个人、年级对比分析、综合能力雷达图统计等，让学生了解自身的优势和不足，也对自己在班级、年级中所处的水平有一个清晰的认识，使之有奋斗目标。

(三)“学生综合素质评价体系”的辅助功能

为了素质评价平台更好服务与学生的成长，学校为此匹配若干辅助功能为“学生综合素质评价系统”服务，如“微话题”、“学科资源库”、“家长教育”、“心理健康”等，形成一个大网络教育环境。平台采用用户实名绑定，言论智能过滤，由严格的审核机制营造出绿色健康友好的教育评价环境。

这些辅助功能最终的落脚点都是帮助我们更好地认识孩子，如“学科资源库”有学科教师整理的知识类资料、微课、课堂实录等资料，方便家长在家辅导孩子，其中的习题是以游戏的方式展开，旨在让学生了解在一段时间内自己的学习情况。

效果

“南桥小学的基于大数据的综合素质评价系统”注重了学生成长的过程，各评价维度辐射到学生在校的每个时间点、每个表现，体现了学生素质发展的方方面面，同时注意发挥学生自身、同学和教师在评价过程中的协同作用，强调评价主体多元化、评价方法多样化、评价途径立体化，有效促进了学生自主、主动、创造性发展，使评价工作成为学生、教师、学校自我完善和自我发展的教育过程。

1、学生方面

实施大数据评价后，班级门口的电子班牌成了学生交流的场所，兴致勃勃地刷着自己的个人档案，有的在交流生活实践中的点滴，有的在交流课堂中老师对他的实时评价，有的在思考怎么使用自己的积分来兑现喜欢的拓展课程„„ 【学生感受】

昨天我和爸爸妈妈参加了社区捡垃圾的活动，捡了满满的一袋，认识了很多跟我一样大的好朋友，听小区的阿姨介绍，我知道垃圾还要分类，这样我们的小区才会越来越美丽，我把昨天拍的照片，在爸爸帮助下写的文章放在了我的账号里，不仅得了一颗的奖励，今天通过班牌在跟同学们讲呢，他们听的可仔细呢，而且约好下次一起捡垃圾。

2、家长方面

大数据评价平台的建设，更注重学生平时大量数据的积累，很多家长以前都不知道学生在学校到底在干什么，总是会问今天表现怎么样啊，有没有被老师批评啊?现在通过平台，家长能够很清楚地了解学生在课堂中的表现;学校对学生在基础课程、拓展课程中的评价内容及指标;在学校活动的各种轨迹，了解学生的运动量等等情况。

【家长感受】

我在工厂上班，三班制的，平时对孩子的照顾确实有很多不周到的地方，主要负责让孩子吃的饱，穿的暖，怎么指导孩子无从下手，问老师又感到不好意思。但自从南桥小学有了这个评价平台后，感到学校做的实在是太周到了，不光想为孩子留下小学生活的点滴，可以上传图片、视频、音频等，也让我知道了各门课的要求，做的很仔细，而且让我了解了我儿子在学校的表现，虽然配孩子的时间还是很少，但我和儿子在一起的时候有了很多话题。

3、教师方面

大数据时代教师的教学思维需要从群体教育的方式转向个体教育，大数据技术将给教师提供最为真实、最为个性化的学生特点，教师在教学过程中可以有针对性地进行因材施教。 【教师感受】

我是一位新教师，没有老教师有着丰富的教学经验，对学生各方面都很了解，并能马上又对应的教学措施。这个大数据的评价系统的建立，我认为是我对学生的积累，通过上面各个学生的过程性资料，让我能知道在课堂学习过程中，哪些(或哪个)同学应注意基础部分，哪些同学应注意实践内容，哪些同学完成某一练习，哪些同学可以阅读推荐书目等等。这和网络购物相似，通过你过去的购买痕迹，网站就会分析出你的购物兴趣，从而有针对性地给你推送广告信息。

第二篇：贵阳大数据交易所 规范交易 亮剑大数据经济

大数据不仅改变了我们的价值思维，也将改变中国的经济格局。以前的贵州省，俨然是有如桂林山水甲天下一样的美景，旅游是贵州省的标签，但是整体经济发展并不好。现如今，云计算和大数据的时代，让贵州抓住了机会，“云上贵州”成为新的代名词，成为全国关注的焦点，经济“弯道超车”成为可能。 抢滩大数据，架设新引擎

前不久，贵阳国际大数据产业博览会的盛景历历在目，不仅受到国家高度重视，企业广泛参与，更不乏BAT、甚至国际化巨头的身影。

从客观条件来讲，贵阳特殊的地形、气候因素，温度较为适宜，而且不适合发展化工、重工等产业，推进大数据产业的建设是时代大势所趋。 从深层次讲，贵州是全国率先开放政府数据的城市，尽管全国很多地方政府都在推动大数据产业的建设，但贵州省却是第一个以全省之力推动其发展的地区，因此获得了阿里巴巴、富士康等大企业的大力支持。

如今，数据中心集群地、中国数谷、数博会、数交所、大数据战略重点实验室、全城公共免费Wi-Fi无线热点等先后落地，为贵州的经济发展架设了新引擎。 看清价值，政府推动数据公开 中国已经来到转型期的关键时期，政府致力于通过实施“互联网+”行动计划，利用互联网、大数据、云计算为大众创业、万众创新提供平台数据和服务支撑。国务院副总理马凯在贵阳国际大数据产业博览会上指出，大数据已经成为新时代最具价值的宝藏之一。某种程度上说，谁拥有了大数据谁就拥有了未来。

数据在哪?统计显示，随着电子政务建设的不断发展，各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的数据，掌握着全社会信息资源的80%，其中包括3000余个数据库，数据“金矿”已经形成，亟待挖掘。

但是，长期以来，这些信息大多处于不对外公开状态，难以体现数据的价值。比如，部门之间、上下级之间的政府信息相互割裂，不共享，形成一个个“信息孤岛”，不仅制约了政府社会治理水平，也让百姓深受其苦，甚至出现了老百姓跑断腿证明“我妈就是我妈”的笑话，引起总理震怒。

清华大学经济学博士研究生冯煦明表示，人们往往只把公共信息公开和提高政府透明度联系起来。但实际上，开放公共数据的意义远不止此。如果埋藏在档案馆的文件中，数据永远只能是一堆数据;如果放在开放平台上，就有可能被深度挖掘，变成有用的信息，使社会运行更加高效。

认识到大数据的价值，国家领导人多次公开表态推动政府数据开放。自去年3月“大数据”第一次出现在《政府工作报告》中以来，就被李克强在不同的场合多次提及。仅去年就有6次国务院常务会议的议题与大数据运用有关。李克强总理曾表示：“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算、所以，它应该是大势所趋，是一个潮流。”

紧接着2015年5月，国务院办公厅印发《2015年政府信息公开工作要点》，提出积极稳妥推进政府数据公开，为政府大数据的公开提供了政策支撑。 政府大数据公开在行动

据了解，我国正在积极推动加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准方面的工作。

近日，国务院办公厅印发《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，明确工信部、国家标准委员会、国家发改委、质检总局、网信办、统计局等多部门建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等工作，计划将于2020年前出台并实施。

中国工信部部长苗圩在贵阳国际大数据产业博览会上说，工信部将编制实施软件和大数据产业“十三五”发展规划，支持软件企业和工业企业跨界融合、协同创新，在基础软件等重点领域突破一批核心技术，并加快安全可靠信息系统建设，全面提高信息安全保障综合能力。 在近日召开的大数据产业“十三五”发展规划编制工作组会议上，贵阳大数据交易所作为规划编制组成员单位参加了会议，并在会上就大数据清洗工作等内容提出了建议，受到了工作组其他成员的高度认可。随着国家在部署运用大数据优化政府服务和监管、提高行政效能上的不断加强，地方政府对于开放数据的态度正在逐渐转变，步伐也在不断加快，北京、上海等全国多个地方政府均在一定程度上开放了政府数据，起到了引领和示范作用。 开放数据，交易放大价值

政府数据不仅要开放，也要自由流动，如同银行货币，只有加速其流动，才能创造巨大的效益，促进经济增长。阿里巴巴董事局主席马云称大数据是未来最重要的“能源”。然而，如何让大数据通过转换，成为真正意义上的资产，让大数据资产在更大范围内合法规范化的商品交易和流通，才能体现数据的真正价值。

从过程来讲，数据的产生、收集是第一步，数据的分析、处理是第二步，将处理的数据进行交易，放大数据的价值是第三步，也是最核心的一步。大数据作为资产，必须经过清洗、分析、建模、可视化之后，才能进行交易，才具有价值。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿曾表示，如今，大数据就像空气一样无处不在，深入渗透到社会生活的各个领域。但是，这些数据还需要进一步的加工才能发挥价值。他打了个比方，数交所的交易数据加工出来的商品，就像调鸡尾酒一样，几种酒调和在一起，融合后再卖给客户，这是交易所的价值。 数据交易，规范化运作先行

提到数据，消费者往往非常敏感，尤其是将数据明码标价进行变现，实现互联互通，让消费者产生了很多疑问：有没有一个规范化的平台，确保数据交易的合法、安全、可靠?值得一提的是，以大数据产业为制高点，贵阳大数据交易所(下称“数交所”)成为国内首家数据交易中心。

从企业性质上，它既不是公益组织，也不是行政服务部门，而是100%市场化运营的商业机构。面向全国乃至全球提供数据交易服务，通过电子交易，利用大数据交易系统撮合客户之间的大数据产品交易。数据品种覆盖了政府、医疗、金融、企业、电商、交通、社会等30多个领域。

从运营模式上，数交所采用会员制，对会员的资质审查除了卖方数据合法性与价值，还会约束买方会员的数据使用准则，确保不能滥用。目前，已有天弘基金、京东、华为、软通动力、中国人寿、中国联通等150余家会员单位，预计到年底发展为1000多家会员，将进一步放大数据交易的价值。

另外，数交所只针对B2B，不针对B2C，不开展个人的会员交易。而且交易的数据不是底层数据，而是通过清洗格式等技术标准完成的交易数据，让它变成一种商品，不存在侵犯个人隐私的问题。 据悉，数交所的所有交易环节都在法律法规和政府监管下进行，交易所也成立了专家委员会，不仅监管大数据来源的合法性，也对大数据购买后是否被滥用做了很多约束。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿强调，数交所是一个资源聚合平台，不是一种简单的业务，而是生态圈的圆心。围绕大数据交易所，将衍生出大数据资产评估、大数据融资单方、大数据信用等很多产业链。 结语

总之，贵阳大数据交易所从时机、运营模式和规范化方面，已经成为中国的领头羊，再加上贵州省政府靠科技转型的决心，以及国家层面的大力支持，贵阳大数据交易所的前景已经非常明朗。

第三篇：化工企业10大规范化管理制度体系设计

一、采购与储运规范化管理制度 (一)采购规范化管理制度体系 (二)仓储规范化管理制度体系 (三)装卸规范化管理制度体系 (四)运输规范化管理制度体系

二、生产设备规范化管理制度

(一)设备采购与安装管理制度体系 (二)设备使用与维护管理制度体系 (三)设备检修与维修管理制度体系 (四)设备改造与更新管理制度体系

三、生产质量规范化管理制度 (一)质量规范化管理制度体系 (二)质量体系规范化管理制度

四、生产现场规范化管理制度 (一)生产现场5S管理制度体系 (二)生产现场改善管理制度体系

五、安全生产规范化管理制度

(一)设备安全规范化管理制度体系 (二)人身安全规范化管理制度体系 (三)制程安全规范化管理制度体系

(四)防火防爆安全规范化管理制度体系

六、车间与班组规范化管理制度 (一)车间规范化管理制度体系 (二)班组规范化管理制度体系

七、营销销售规范化管理制度 (一)营销管理制度体系 (二)销售管理制度体系

八、财务会计规范化管理制度 (一)财务管理制度体系 (二)会计管理制度体系

九、人事行政规范化管理制度 (一)人力资源管理制度体系 (二)行政事务管理制度体系

十、化工厂规范化管理制度 (一)化工厂健康管理制度体系 (二)化工厂安全管理制度体系 (三)化工厂环境管理制度体系

第二部分 采购与储运规范化管理制度设计

一、采购规范化管理制度设计 (一)采购申请管理制度 (二)采购预算管理制度 (三)采购合同管理制度 (四)采购检验管理制度

二、仓储规范化管理制度设计 (一)入库管理制度 (二)出库管理制度 (三)库存盘点制度

(四)物品仓储管理规范 (五)危险品仓储管理规定

三、装卸规范化管理制度设计 (一)化学品装卸管理制度 (二)危险品装卸管理规范

四、运输规范化管理制度设计 (一)化学品运输管理制度 (二)危险品运输管理规范

第三部分 生产设备规范化管理制度设计

一、设备采购与安装规范化管理制度设计 (一)设备招标采购管理制度 (二)设备安装调试管理制度

二、设备使用与维护规范化管理制度设计 (一)设备使用管理制度 (二)设备维护保养制度 (三)设备润滑管理制度 (四)设备防腐管理制度 (五)动力设备管理制度 (六)设备综合管理制度

三、设备检维修规范化管理制度设计 (一)设备技术状态管理制度 (二)设备点检管理制度 (三)设备维修管理制度 (四)设备备件管理制度

四、设备更新改造规范化管理制度设计 (一)设备磨损补偿管理规定

(二)设备技术改造与更新管理制度

第四部分 生产质量规范化管理制度设计

一、质量规范化管理制度设计 (一)质量检验管理制度 (二)质量成本控制制度 (三)不合格品管理规定 (四)质量控制管理制度

二、质量体系规范化管理制度设计 (一)质量体系认证管理制度 (二)质量体系文件管理制度 (三)质量体系内审管理制度

第五部分 生产现场规范化管理制度设计

一、整理与整顿规范化管理制度设计 (一)现场整理管理规定 (二)现场整顿管理规定

二、清扫与清洁规范化管理制度设计 (一)生产现场清扫管理办法 (二)生产现场清洁管理规定

三、检查与改善规范化管理制度设计 (一)现场检查管理规定

(二)现场改善提案管理制度

第六部分 安全生产规范化管理制度设计

一、设备安全规范化管理制度设计 (一)设备安全检查规定

(二)设备安全操作管理制度

二、人身安全规范化管理制度设计 (一)人身防护管理制度

(二)人身危害紧急处理规范

三、制程安全规范化管理制度设计 (一)电气安全管理制度 (二)安全监督管理制度 (三)危险品安全管理规定

四、防火防爆规范化管理制度设计 (一)防火安全管理规定 (二)防爆安全实施细则 (三)防火安全检查规定 (四)火灾预案管理规定

第七部分 车间与班组规范化管理制度设计

一、车间规范化管理制度设计 (一)车间生产计划管理制度 (二)车间生产调度管理制度 (三)车间文明生产管理制度 (四)生产车间卫生管理制度 (五)车间人员轮休管理规定 (六)车间绩效考核管理制度

二、班组规范化管理制度设计 (一)班组长管理制度 (二)班组绩效考核制度 (三)优秀班组评比制度

第八部分 营销与销售规范化管理制度设计

一、营销规范化管理制度设计 (一)市场调研管理规定 (二)营销计划管理制度 (三)营销策划管理细则 (四)广告投放管理办法 (五)营销预算管理制度

二、销售规范化管理制度设计 (一)渠道管理制度

(二)区域代理管理制度 (三)客户开发管理制度 (四)销售业绩管理制度 (五)销售回款管理制度 (六)销售费用控制制度

第九部分 财务会计规范化管理制度设计

一、财务管理制度设计 (一)固定资产管理办法 (二)预算管理实施细则 (三)资金管理实施细则 (四)成本控制管理制度 (五)费用控制管理制度

二、会计管理制度设计 (一)会计核算管理制度 (二)会计档案管理办法 (三)会计出纳管理细则 (四)会计报表管理规则

第十部分 人事行政管理规范化制度设计

一、人力资源规范化管理制度设计 (一)职位管理办法 (二)招聘管理制度 (三)培训管理制度

(四)劳动保护管理制度

二、绩效薪酬规范化管理制度设计 (一)员工绩效考核制度 (二)试用转正考核制度 (三)职称评审考核制度 (四)员工薪酬管理制度

(五)管理人员激励管理办法 (六)安全人员激励管理办法

(七)技术研发人员激励管理办法

三、行政事务规范化管理制度设计 (一)会议管理制度 (二)文书管理制度 (三)档案管理制度 (四)工作服管理制度

(五)员工食堂日常管理制度 (六)员工集体宿舍管理制度

(七)化工厂保卫处治安责任制度 (八)危险化学品运输车辆管理制度

第十一部分 化工厂规范化管理制度设计

一、化工厂健康管理制度设计 (一)职业危害监测管理办法 (二)化工厂卫生管理实施细则

二、化工厂安全管理制度设计 (一)安全生产责任管理制度 (二)安全生产教育考核制度 (三)安全作业证管理办法 (四)安全技术措施管理制度 (五)安全生产检查管理制度 (六)生产安全事故管理制度

三、化工厂环境管理制度设计 (一)化工厂环境日常管理细则 (二)环境管理体系实施管理制度 (三)环境管理体系文件管理办法

第四篇：那些人适合学大数据 成都大数据培训

那些人适合学大数据 成都大数据培训

成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。

成都国信安独具特色的5R体系

5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。

(1)真实的企业环境

成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。

(2)真实的项目案例

基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进

行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。

(3)真实的项目经理

成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

(4)真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

(5)真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松?选择真的大过努力吗?今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? “热门专业”填报，有哪些注意点?

接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?

对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大?

根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗?

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才?

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配; 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥?

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去

三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

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第五篇：好程序员大数据培训-大数据用到哪些技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要学好大数据需掌握以下技术：

1. Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与Protobuf

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7. HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

13.Scala

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

14.Spark

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

15.Azkaban

Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

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