大数据政务公开范文

2022-06-08

第一篇：大数据政务公开范文

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。

如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://进行了解

国信安IT培训基地专注java培训、php培训、UI设计培训、软件测试培训、大数据培训、web前端培训等培训课程。你们准备好怎么学习IT技术了吗?来参加国信安IT培训课程，你的选择不会有错!

第二篇：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。

好程序员特训营自2014年成立至今，一直立志培养高薪，高能，高职的程序员人才，截至目前，好程序员学员就业均薪1万5以上，学员薪资最高达到2万9千元。现开设大数据、Html

5、JavaEE、Python等高端精品课程，坚持100%全程面授;这里将是你通向软件开发工程师的新起点。

只有完整的学完以上技术，才能算得上大数据开发人才，真正从事大数据开发相关工作，工作才更有底气，升职加薪不成问题!

第三篇：金豆数据携手国家健康医疗大数据北方中心,共同推进健康医疗大数据发展

金豆数据签约国家健康医疗大数据北方中心，共同推进健康医疗大数据发展

作者：市场部-陈笑、叶荔

7月2日，由中国卫生信息与健康医疗大数据学会、中国企业联合会、中国老年保健医学研究会共同主办，济南市政府承办的国家健康医疗大数据北方中心产业合作对接洽谈会在济南召开，吸引了130余家企业、43家机构约500人参会。

中国企业联合会、中国企业家协会会长王忠禹，中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃，省委常委、市委书记王忠林，十一届省政协副主席雷建国，市委副书记、市长孙述涛，中国老年保健医学研究会会长高松柏，市委常委、秘书长蒋晓光，市委常委、副市长卢江分别出席会议。中国卫生信息学会健康医疗大数据老年保健专业委员会副会长、金豆数据CEO火立龙参与会议，并在会议上做重要汇报。

金豆数据CEO火立龙在会上做企业介绍

今年4月，山东省和济南市签约成为我国首个启动国家健康医疗大数据中心建设的试点省市，国家健康医疗大数据北方中心正式落户济南。此次洽谈会旨在加强企业和机构之间的合作联系、项目对接，进一步推动和促进国家健康医疗大数据北方中心建设。

中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃在致辞中表示，健康医疗大数据是促进健康事业、健康产业乃至整个国民经济发展的新动能、新模式、新生态。抓住机遇乘势而上，必将对山东省及济南市的新旧动能转换、经济发展带来广泛而深远的影响。希望参会企业能积极参与到国家健康医疗大数据北方中心建设发展中来，实现互利共赢，促进共同发展。

济南市委副书记、市长孙述涛在致辞中指出，大数据像土地、石油一样是新产业、新业态的支撑基础，是取之不尽用之不竭的富集金矿。济南要把国家健康医疗大数据北方中心作为建设医疗康养名城的支撑平台，把健康医疗大数据产业作为新一轮经济发展的支撑产业，不断促进济南市健康医疗事业和产业加快发展、高质量发展。

会议签约仪式现场

签约仪式上，火立龙代表金豆数据与济南市政府以及济南国际医学科学中心进行战略合作意向签约，其中重要一项便是“DRG收付费及绩效评价综合管理项目”。此合作将按照国家试点工程规划落地要求，落实国家试点工程应用，形成健康医疗服务新模式、新业态，提高人民群众健康医疗服务的获得感。

会后，火立龙表示，金豆数据作为国内最早开始专注医疗大数据技术研究的团队之一和C-DRG收付费试点地区的技术支撑方，将以实施国家试点工程为重点，协同打造国家健康医疗大数据北方中心综合试验区，努力突破核心技术，确保医疗大数据安全应用，推动国家基础性健康医疗大数据建设，实现健康中国梦。

第四篇：健康大数据全民大健康

2014年12月22日，由中国通信学会主办，中国卫生信息学会、工信部电信研究院、北京公共卫生信息中心、北京健康管理协会协办的2014年中国移动医疗产业年会在京召开。此次会议以“健康大数据全民大健康”为主题，邀请了政府领导、行业专家、优秀企业、医疗机构数据与信息主管等行业精英到会参与。大会总结了移动医疗发展情况，展望行业发展前景与趋势。深入探讨了移动医疗产业的健康大数据服务、技术、标准、应用、创新、商业前景等热点、焦点话题。此次大会为持续服务移动医疗、智慧医疗产业，促进行业合作与交流，推动产业健康快速发展发挥了重要作用。

移动互联网的迅猛发展昭示着一个全新时代的到来，越来越多的数据走上云端，大数据技术为全行业带来了巨大的影响。有业内专家认为，在当下“无处不数据”的时代，大数据将首先为健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经走过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这其中的重要表现就在于互联网巨头的强势涉足。

进入2014年后，互联网公司扎堆儿投身于健康大数据应用，服务新模式呼之欲出，无形当中成了医疗信息化变革的背后推手，移动医疗的软硬件产品在此基础上不断推陈出新，使整个产业走向更加集约化、可持续的良性创新发展阶段。移动医疗的市场规模究竟有多大？有行业专家预测，2017年中国的移动医疗市场将达到125.3亿，2020年将达到1986.9亿，大概将增长15.8倍，可以预见移动医疗将是医疗信息化建设的主导趋势，健康大数据风头势不可挡。

移动医疗发展，大数据先行

随着国家“信息消费”、“健康服务业”、“人口健康信息化”等系列相关政策的制定与实施，云计算、物联网、大数据、移动互联等技术的深入应用，移动智能终端与可穿戴设备应用也逐步成熟，致力于医疗健康服务的移动医疗产业定将大放异彩。

在12月22日下午的会议中，中国通信学会副秘书长、工信部原领导秘建虎为大会致辞：在医疗健康领域，大数据的发展更加具有广阔的前景。随着全社会对健康的重视，人们享受优质医疗健康服务的需求更加迫切。在全民健康发展的目标当中，大数据将成为重要的支撑与决定性的因素。如今移动通信发展非常迅猛，移动互联网与智能终端已经非常成熟，这些都为医疗健康大数据、移动健康、移动医疗服务提供了很好的支持与保障。

国家卫计委统计信息中心副主任王才有在大会上发表了关于“如何进行数据采集、分享，以及如何保证数据安全”的讲话。他指出，2014年是中国移动医疗年，健康大数据场景下的移动互联，有三方面的内容需要深刻剖析：第一方面，数据驱动医学――医学的发展离不开数据的支持。第二方面，数据如何支持医疗业务，让数据有效地支持医疗服务，支持公共卫生，以及现在经常被提到的公众健康。第三方面，医疗大数据、大健康的发展，对移动医疗技术与服务提出了新的发展机遇和挑战。

而在健康大数据的实际应用方面，北京市公共卫生信息中心副主任谢学勤做出了更好的讲解。她以儿童医院每天门诊量已经超过一万多为例引出大数据在健康服务方面的应用。“我们有很多数据的支持，如果能够提前预测疾病的爆发，将消息推送给很多家长，比如这轮感冒主要以咳嗽为主，应该怎么去预防，可能一些简单的防治在家中就可以做到。”谢学勤说。大数据可以把很多不同行业的数据关联起来，将各个领域内的数据综合起来，这样才能发挥更大的作用。

中国移动和中国电信两大巨头是移动医疗服务产业的先行者。中国移动通信有限公司政企分公司副总经理刘金鑫、中国电信医疗信息化兰州基地总经理吴隽分别从中国移动和中国电信两家通信巨头的角度阐述了其在医疗产业方面的思考，以及作为运营商所看到的移动医疗发展前景。

东软集团高级副总裁卢朝霞以“云医院的思考与实践”为主题与大家分享了东软在“云医院”、“云医疗”方面的建设成果和思考，阐述了“云医院”这种兼商业创新与技术创新为一体的模式给移动医疗带来的变革。IBM中国医疗及生命科学事业部总经理刘洪阐述了IBM在移动医疗行业的进展以及创新；好医生集团董事长高瞻讲解了好医生集团基于“数据管理”的协同合作模式，强调无论是大数据还是移动医疗，促进互联互通变为互利互用才能使数据活起来，只有将技术、业务分析、解决方案结合在一起，成本才能转变成为盈利。

健康大数据在各行业的应用

在“应用与服务论坛”板块中，中科院健康信息学重点实验室主任张元亭和与会嘉宾一起分享了“可穿戴式‘超级智能’技术与产品创新”主题演讲。介绍了其团队的超级智能化可穿戴设备等成果。张元亭表示，医疗设备尤其是可穿戴设备的发展，与移动健康的发展应该是并驾齐驱的。

中华医学会健康管理分会心理学组织秘书长、北京健康管理协会心理健康促进专家委员会委员张妮的题目是“心理健康大数据的建设与现代模式的发展”，得益于在临床医学经验和心理学方面的建树，张妮指出，心理学方面的大数据研究会推动整个医学模式的转变。

“掌上医院”是移动互联网医疗深入人心以来，用户接触最多的产品。苏州智康信息科技有限公司CEO田源从看病难的问题着眼，从“掌上医院”能够帮助患者、医生的同时，让患者获得更好的就医体验，同时让医院也建立线上线下的互动联系方面深入探讨了“掌上医院”的巨大发展空间。容联云通讯常务副总经理韩冬作了题为“通讯云‘连接’移动医疗”的主题演讲；慈铭健康管理集团副总李妍就“大数据模式下的健康服务业发展”为题与大家分享了慈铭健康管理理念；山东优加利信息科技有限公司创始人首席设计师张锦景做了《基于物联网构架的心脏远程实时监护系统》报告。演讲嘉宾分别从不同角度阐述了大数据在各个医疗健康行业的应用，以及移动医疗的价值和衍生行业的发展，可谓精彩纷呈。

预测移动医疗产业2017年超整体医疗50%

可穿戴设备的研发一直与移动医疗的发展同步，而大会的最后一个主题“可穿戴设备与健康大数据”也恰好迎合了当前移动医疗的热点与亮点。美国德睿医疗咨询（上海）有限公司总经理刘晓同全体与会人员讨论了医疗大数据的范围和潜在价值。他指出，纵观医疗大数据的价值实现，以及整个大数据在不同行业的不同应用案例，说明只有把计算机科学和医疗行业的经验结合在一起，才能实现大数据的移动医疗服务价值。那么如何将大数据的价值呈现出来，则要从两个维度来努力：一是数据质量的提升，二是数据能力在不同场景、不同医疗行业上的提升。最后，刘晓还分享了操控大数据在医疗行业的一些实际案例，以及大数据在医疗和电子病例上的挖掘和分析。

东软熙康科技有限公司的副总裁蔡鸿宇在医疗信息化领域当中有相当独到的见解。从医疗对信息化的根本诉求，到安全高效公平和全流程管理的云医院，以及熙康腕表、熙康一体机等可穿戴设备的展示，蔡鸿宇都一一呈现给在座观众，他说：“熙康已经开始做的健康管理中心，从前端的服务整合到后面的资源整合，都在稳步推进。”

百年养生集团的董事长马宏达、招商信诺的副总裁周烨、健康微能量CEO钟宏分别发表了主题演讲，易观智库的林文斌发表了《中国移动医疗市场专题报告》，整体分析了传统企业互联网化的过程，并得出整个移动互联网的发展趋势。2014年，整个移动用户的规模已经突破七个亿，可以看出整个移动互联网整体规模处于一个比较快速发展的阶段。目前，移动医疗产业市场占整个医疗1/4，预计2017年超过50%。

到2014年12月，中国移动医疗产业大会伴随着移动医疗产业的发展已经连续成功举办了四届，受到业内专家普遍关注与认可，现已成为移动医疗、智慧健康行业盛会。此次年会正式成立“智慧医疗专家委员会”，为中国智慧医疗产业发展提供前瞻的思想与观点，为产业合作与健康发展献计献策，共推移动医疗产业发展。

第五篇：学习大数据有什么用？大数据的就业前景好吗？

现在的世界是大数据的世界，日常购物，出行，娱乐，无处不体现着大数据的身影。淘宝的今日推荐、全年最受欢迎的旅游胜地、性格测试等等等等，都是大数据在悄无声息的发挥着它的作用，给我们带来便利。随着移动互联网的发展和科技进步，大数据会更加深入渗透到生活的方方面面。

大家在享受大数据带给我们生活便利的同时，对于大数据的作用还不是很清楚，接下来由陕西华信智原来为大家详细解读学习大数据的作用，并着重分析大数据的就业前景。

学习大数据有什么用?

1. 疾病医疗：

大数据可以帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;

2. 出行旅游：

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线。

3. 电商购物：

大数据可以帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;

4. 企业营销：

大数据可以帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;

以上几个方面，基本涵盖了人们日常生活的绝大部分应用场景，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

大数据的就业前景好吗?

随着云的能力不断提升，在DT时代，绝大多数的计算与数据服务都会在云端完成。面对这一发展趋势，除了需要在技术上不断将计算能力提升之外，云计算、大数据方面的专业人才缺失，也成为了整个生态面临的严峻挑战!全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示：预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!

在陕西华信智原学习大数据的同学们，已经成功在这些岗位高薪就业。

1. 数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

平均薪资：8000元

2. 数据架构师

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

平均薪资：7000元

3. 数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

平均薪资：7500元

4. 数据算法工程师

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

平均薪资：8000元