工程教育专业认证背景下数据科学与大数据技术专业人才和课程培养体系研究

数据科学与大数据技术专业作为一门新兴专业,对我国信息技术发展及综合实力的提高有举足轻重的意义.文章首先指出数据科学与大数据技术专业在师资、科研、教学方面存在的主要问题,其次围绕"新工科","工程认证"等理念,从数据科学与大数据技术专业的人才培养模式以及课程教学模式创新两方面作出了实践,制定了数据科学与大数据技术专业的课程体系,给出了针对数据科学与大数据技术专业学生的能力培养矩阵方案.     

浅谈数据恢复技术的原理和硬盘数据恢复

当前随着计算机信息技术普及,大量工作信息、个人信息采用电子数据的形式,存储于个人电脑、服务器、智能终端等电子设备上的存储介质上,从而导致日常工作和生活越来越严重依赖于电子设备和电子数据,数据的重要程度也越来越高.在设备使用过程中,软件逻辑故障以及存储介质硬件故障,将导致数据丢失并造成无法挽回的损失,而数据恢复和硬盘维修这门专业性很强的技术,也越来越被各大企业重视.     

大数据发展浅谈

在全球化、信息化和市场化的今天,数据可以带给我们的价值不言而喻.随着智能社会的到来,大数据的冲击,我们这代人正迎接着崭新的机遇.本文在总结大数据时代新变革的基础上,对当今主流大数据技术进行了列举和介绍.在这样一个需要高瞻远瞩的大变革时代,只有掌握最新的技术,才能在这轮技术浪潮中站稳脚跟,脱颖而出.     

关于前端多维数据可视化技术的应用分析

信息时代背景下计算机技术的快速发展,人们的生活和信息技术关系越来越密切.在众多的数据中,理解数据、发现数据的规律是大数据时代人们必须要掌握的一种能力.数据可视化技术是一门新兴的技术,通过将数据转化为可视化图形,帮助人们更好地去认识数据、了解数据,最终发现数据其中存在的相关规律.多维数据可视化技术借助计算机图形学和图像处理技术,利用图表和动画将数据呈现出来帮助人们有效分析.当前人们获取信息时,80％的信息都是借助视觉所获取的.基于此特点围绕着前端多维数据的可视化技术应用展开相关研究.     

大数据时代计算机信息处理技术探析

在当前社会发展中,科技水平不断提高,并正迈向大数据时期,在大数据背景下,计算机信息技术成为了人们工作和生活中重要部分.并且,受到网络信息全球化影响,数据数量不断增多,这给计算机信息处理提出严格要求.结合大数据时代下计算机信息处理需要解决的技术问题,重点分析了大数据时代下计算机信息处理技术.     

大数据时代下数据分析理念的辨析

随着科学技术的发展,大数据技术逐渐出现,其可以对数据规模存储、运算问题进行有效解决,大数据时代的到来促使大数据逐渐从数据找应用变为应用找数据,这也是大数据时代主要技术特点之一.大数据具有一定的复杂性,可以通过数据分析技术进行处理,需要对大数据时代下数据分析理念进行辨析,以便更好地对大数据进行科学管理.     

大数据隐私保护密码技术研究综述

大数据是一种蕴含大量信息、具有极高价值的数据集合.为了避免大数据挖掘泄露用户的隐私,必须要对大数据进行必要的保护.由于大数据具有总量庞大、结构复杂、处理迅速等特点,传统的保护数据隐私的技术很多都不再适用.从密码学的角度,综述了近年来提出的、适用于大数据的隐私保护技术的研究进展.针对大数据的存储、搜索和计算这3个重要方面,分别阐述了大数据隐私保护的研究背景和主要研究方向,并具体介绍了相关技术的最新研究进展.最后指出未来大数据隐私保护研究的一些重要方向.     

寻路大数据：海量数据与大规模分析

大数据是毋庸置疑的技术趋势和话题焦点,但是多数情况下,可能人们都太纠结大数据“是什么？不是什么？”,这让话题看起来永远都不会有结论。而本书作者另辟蹊径,在另外的角度上对这一趋势进行解读,即什么才是大数据的正确之路。现在我们就好像身处大数据技术演进的寒武纪时代,在这个技术变革时期,各种技术粉墨登场,快速演化。而这恰恰是人们对现有大数据技术一切疑惑和模棱两可观点的源头,也正是作者在开篇第1章和结尾表述的观点。因为我们身处变革当中,所以很好理解为什么作者并不急于回答“大数据是什么“。只要翻翻这本书,你一定会发现它和市面上其它大数据书籍的不同。     

浅析大数据下的计算机信息处理技术

随着我国的发展,我国在计算机技术上取得了很大的进步.而随着计算机技术,尤其是计算机信息技术的发展,大数据的时代悄然到来.这标志着社会已经开始进入一个新时代.在这种技术出现之前,计算机信息处理技术尚处于较为简单的阶段;而随着大数据时代的到来,尽管这是社会发展的必然趋势,但这仍然给计算机信息处理技术带来了很大的冲击.本文将从大数据入手,通过对大数据的概念、对计算机信息处理技术的要求等方面进行阐述,展开相关分析.     

论大数据时代的计算机信息处理技术研究

随着科学技术的进步,计算机信息处理技术和互联网技术几乎同时得到迅速可观的发展.当今,人们收到的各类信息逐渐增多,对新信息的存储需求也相应上涨.伴随着信息和数据的"大数据"时代已经到来,计算机处理技术已成为大众的眼中焦点,这有利于促进网络技术的进一步发展.因此,研究"大数据"时代的计算机信息处理技术就显得格外重要.本文根据计算机信息处理技术和大数据时代等等进行分析!     

数据加密技术在计算机网络通信安全中的应用研究

这是一个科技迅猛发展的时代,计算机网络通信技术也在快速发展,有发展就会有安全隐患.现今,越来越多的问题时刻威胁着计算机网络安全,人们为了排除这些安全隐患,在不断地采取措施,寻求新的方法来加强通信安全.数据加密技术已经被广泛地应用,它是一门为数据完整性、有效性和保密性提供防护措施的技术.如今各行各业都在使用,它成为了人们生活中必不可缺的重要技术.不仅保证了信息的安全,也促进了计算机通信技术快速有序的发展.该文对数据加密技术进行探讨研究,讲解这项技术的优缺点及其应用.     

新工科背景下大数据专业课程体系研究和实践

数据科学与大数据技术专业是一门典型的新工科专业,课程体系是该专业建设的核心.文章分析了该专业建设存在的主要问题,针对目前该专业的课程体系缺少统一标准的现状,依据新工科建设的要求,制定了该专业的课程体系.以长沙理工大学为例,着重介绍其在培养目标、课程设置、培养方向、实践教学等方面的教学改革和实践,为数据科学与大数据专业的建设提供参考.     

NoSQL分布式大数据存储技术与应用探究

在如今信息化高速发展的时代,实际工程中数据的产生量也越来越大,传统的数据库已经不能再适应信息的发展,新的数据库技术就应用而生.相比于传统数据库存储效率低、对硬件要求高的弊端,新的数据库技术便避免了这一弊端,提出以NoSQL数据库为基础进行大数据处理,将传统的数据库关系模型进行转型,数据的存储不再依赖于固定的表结构,而是自由存储,这一方法的主要目标就是构建出一个建立在NoSQL基础上的数据监测系统.研究表明,这一方法可以对大数据进行实时处理,在一些数据计算方法和速度上都比传统的数据库技术有明显的优势.     

数据科学与大数据技术专业特色课程研究

目前,我国数据科学与大数据技术专业的建设已成为新的热点话题。在系统调研世界一流大学数据科学专业建设现状的基础上,从特色课程的视角重点分析加州大学伯克利分校、约翰·霍普金斯大学、华盛顿大学、纽约大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、伦敦城市大学共8所大学的数据科学专业,提出了数据科学与大数据技术这一新专业应重视的10门特色课程,并分析了现阶段我国数据科学教育中普遍存在的8种曲解现象及对策建议。     

在数据中发现知识——数据挖掘

如何从海量数据中发现有用信息,这就要用到当前数据处理的一门新技术—数据挖掘技术。本文主要介绍该技术的相关知识。     

“大数据”时代的计算机信息处理技术

自从2011年底开始,“大数据”概念开始受到人们的关注,数据开始进入人们生产生活的各个领域,在各类不同行业发展过程中“大数据”俨然成为了一种重要的生产因素.在“大数据”发展进步的大背景下,我国计算机信息处理技术也开始受到了一定的影响,在“大数据”时代背景下可以说这既是计算机信息处理技术的发展机遇也是其发展的挑战,这进一步带动了计算机信息处理技术整体发展的革新进步.基于此,本文从“大数据”概念的了解入手,综合分析了“大数据”时代计算机信息处理技术发展面临的机遇与挑战,最后还对“大数据”时代计算机信息处理技术发展未来做了一下展望,希望能促进我国计算机信息处理技术能够更加健康持续发展下去.     

大数据挖掘与云服务模式

随着物联网、移动通信技术高速发展,这些技术被广泛地应用到社会的各行各业.社会拥有的数据巨大,人类已经进入大数据时代,但是如何在海量数据中获取有效信息是社会关注的重点问题.因此,本文主要阐述大数据和云服务的基本概念以及大数据挖掘与云服务模式框架这两个方面进行阐述,为数据挖掘提供有效的参考意见.     

新工科背景下基于1+X证书的大数据技术专业人才培养

新工科背景下,大数据技术专业人才培养方向发生了一定程度的改变.基于此,本文简要介绍了当前大数据技术专业人才培养方向和培养重点,并针对1+X证书视角下的大数据技术专业人才培养策略展开探讨. 随着社会和信息技术的不断发展,大数据时代已经到来,大数据技术成为当前各行各业发展的重要工具,在此情况下,加强专业人才的培养成为促进社会发展的重要内容.新工科背景下更加注重人才培养的综合性、全面性以及实践性,因此,加强对于1+X证书视角下的大数据技术专业人才培养策略研究十分有必要.     

数据管理系统评测基准:从传统数据库到新兴大数据

时代发展到今天,技术已经带领人类进入了大数据时代,新技术、新系统和产品的出现,使得采用大数据进行评测的系统成为了热门.这与传统的数据库系统的建立有些许相似之处,就是在数据库系统的建立过程中,基准评测扮演了很重要的角色,在数据库系统的长足发展中成为了系统系能的规范.用于不同数据库性能的评测标准,能够将数据库系统的性能、差距、技术进步等加以反应,得到数据库健康发展和数据技术应用的相关数据.根据数据管理的发展需要,对数据刊进行技术的革新,得到新的数据管理系统的测评标准,如今的数据管理系统的评测基准种类呈现了多样性,并且催生出数据管理系统和平台,造成关系型数据的基准评测的结构化向着对象数据、空间数据、流数据的方向发展.成为新的数据系统.而且关于大数据管理系统的评测基准的研究正在不断地深入,成为了新的热点.与此相关的评测基准的大数据研究也成为了当今最为人们的专业.从现有的数据管理系统的基准评测,还不能得到关于大数据特征的定论,但是从数十年的关于数据管理系统评测基准的发展经验来看,关于大数据系统的研发的结论都是很宝贵的经验,值得借鉴和思考.本文就数据管理系统评测基准的发展历史开始加以阐释,对数据管理系统的成就和未来发展进行论证.     

大数据为什么在中国落不了地?如何落地?

正《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》作者之一维克托·迈尔-舍恩伯格曾表示,如同望远镜让人类能够感知宇宙,显微镜让人类能够观测微生物一样,大数据开启了一次重大的时代转型。大数据,可谓当下IT领域最时髦的词,简单说就是从各种数据中快速获取价值信息的能力。美国是最早发现和使用大数据科学价值的国家。2012年3月,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将大数据战略上升为国家战略,奥巴马政府甚至将大数据定义为未来的新石油。当时美国政府声明说通过提高美国从大型复杂的数据集中提取知识和管理的能力,来加强整个国家的竞争力,这被认为是跟互联网同一个级别的时代。显然,大数据不止是一个词汇,更是一门技术,是一个产业时代。