大数据时代下信息与计算科学专业人才培养模式浅谈

大数据具有数据量巨大、数据形式多样化等特点,大数据时代的到来对现代人才的综合素质提出了更高的要求,其中信息素养也成了现代人参与大数据时代的必备素质.信息与计算科学专业是高校培养信息专业人才的主要学科,而在当前的教育环境中,专业教学不仅要求学生掌握专业的计算机操作能力,还应该从信息运用的角度对数据进行收集与筛选,因此,本文从大数据时代的特点出发,结合目前高校信息与计算科学专业在人才培养中存在的问题,探究科学的人才培养模式.     

大数据时代计算机网络技术发展模式探索

近几年随着全球经济的普遍复苏,科学技术手段也日益发展并越来越展示出一些新的特点.比如信息传播速度快、覆盖面广等,使得全球各个角落的人们都能在最短的时间内实现信息共享,这也标志着大数据时代的到来.然而,科技是把双刃剑,追究计算机网络技术发展快速的根本原因,探索其背后存在的科技发展大势,就可以发现,在不久的将来,计算机技术也会面临属于它自己的挑战.本文在阐述大数据和计算机网络技术的基础之上,引出了网络技术的当前应用和发展方向.旨在探索出大数据时代下,计算机技术的一种最佳发展模式.     

大数据时代电力企业经营管理模式的创新

传统的电力企业经营管理模式存在各种不足,如效率低下、信息孤岛、能源浪费以及对可再生能源的低效利用等。为此,本文利用大数据技术创新了电力企业的经营管理模式,并系统分析了大数据对电力企业的影响,旨在助力电力企业实现精细化管理,为相关企业和政策制定者提供有益的指导和建议。     

大数据时代信息管理与信息系统优化策略

对于企业而言,信息管理工作有助于企业提高资源利用率。在当下的大数据时代,促进企业优化自身的信息系统具有重要作用。因此,笔者首先阐述了大数据时代下实现信息管理工作的重要性。其次针对当下信息管理系统发展情况,分析目前面临的机遇和挑战。最后从多个方面进行分析,讲述了大数据时代下不断实现信息管理的策略。     

大数据时代的计算机信息处理方法阐述

随着我国现代化进程的快速推进,信息技术日新月异,"大数据"时代随之降临.在这个时代下,人们逐渐被淹没在信息化、智能化的技术海洋中,计算机需要处理的数据量也随之逐渐增多,人们对计算机信息处理方法提出了更高的要求.基于此,本文对"大数据"时代下计算机信息处理方法进行了深入研究,旨在为相关人员提供参考.     

大数据时代下计算机信息处理技术

我们都知道,当今时代是一个信息技术高速发展的成长期,而计算机技术就是其中的核心技术。但是随着计算机技术被人们广泛的使用,信息数据处理的问题也随之出现,计算机技术和大数据处理是环环相扣的,计算机的大量使用就会过渡到大数据处理,这样也给计算机技术带来了巨大的挑战和机会。为了能够让人们更多的了解大数据时代下计算机信息处理技术,本文主要从在大数据背景下计算机信息技术的应用、未来发展方向以及发展过程中遇到的问题等方面展开论述。     

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!     

浅谈大数据时代的计算机信息处理技术

基于网络技术以及计算机技术的广泛应用,人们正式进入了大数据时代,而丰富的信息数据资源也是当前大数据时代最为明显的特点,也使得计算机信息处理难度明显增加.为此,该文简要分析了计算机信息处理技术方面存在问题,并提出加强信息采集加工技术以及强化信息处理安全技术两项具体方案,以期明确大数据时代背景下计算机信息处理技术的应用方式.     

大数据时代计算机信息处理技术分析

计算机信息处理的技术随着大数据时代的到来有了发展机遇的同时也有了挑战;计算机信息处理技术需要不断的创新发展才能适应当前的数据处理发展形势;本片文章主要对大数据信息时代的特点进行了一些简单的分析同时对其处理的技术进行了详细的阐述.     

“大数据”时代计算机数据信息整编处理技术试析

随着我国计算机信息技术的发展,以大数据时代作为背景,现阶段的信息基本实现数据化,其储存也是一项比较大型的工作,人们追求更快速的信息处理,因此,在数据信息整编处理技术上有一定的硬性指标要求。但是在现实的网络环境下,数据信息整编处理技术也会面临很多的威胁,比如,黑客的攻击,计算机不能进行彻底的病毒查杀都会导致数据信息处理技术受到潜在的威胁。因此,计算机数据信息处理人员需要从根本上检查原因,分析大数据时代背景下计算机数据信息整编处理技术所面临的现状才能科学合理的解决问题。本文从基本含义出发,最后给出一定的解决观念,以引起技术人员对数据信息整编处理技术高度重视。     

基于大数据的数字图书馆信息服务模式研究

网络信息技术的飞速发展带来了一系列庞杂的信息资源。当然,数字图书馆信息服务资源也在此范围内。很 明显,以大数据为手段,对海量数据进行分析、整合就变得很有必要。因此,以大数据环境为背景,变革数字图书馆信息服务的 理念、资源、技术和策略,必将有助于加强其基于资源信息整合、用户需求的挖掘。本文首先提出了数字图书馆信息服务因大 数据环境而带来的影响,接着介绍了大数据下数字图书馆信息服务的内涵,本文从其目的和特征两方面进行介绍,并最终引出 大数据下数字图书馆信息服务模式研究。     

基于大数据分析和复杂事件处理的金融信息服务平台

针对大数据时代下金融信息服务滞后性、片面性、同质化的问题,设计并实现了基于大数据分析和复杂事件处理的金融信息服务平台. 该平台采用多通道采集、浅层语义处理等技术实现多源数据的采集、抽取与清洗,采用面向金融领域特征的网络观点分析等技术进行数据分析,为证券投资者、投资顾问及机构等三类用户提供及时、精准、个性化的金融信息服务,取得了良好的应用成效.     

大数据背景下计算机信息处理技术的探讨

针对当前大数据背景下计算机信息处理技术在不断地进行创新,利用大数据及时改进当前存在的某些限制因 素,提高以及计算机处理性能,让大数据信息能够在一个良好的环境实现存储、传输、数据处理等工作,通过不断地研发信息安 全产品来为大数据信息处理技术提供坚强的后盾     

大数据环境下的电力客户服务数据分析系统

作为电网企业对外服务窗口,电网客户服务中心需要整合企业内部各种异构数据资源、存贮和分析海量的客户服务语音信息和 WEB 服务信息。如何对电网企业各类数据进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。首先分析了大数据的特征和大数据的关键技术,其后,设计了大数据时代下的电力客户服务数据分析系统,提出了系统的数据体系架构,设计了系统功能,总结了系统的关键技术和算法,该系统利用大数据技术和数据仓库技术集中存储、管理和应用电网数据,通过元数据管理实现统一的数据服务平台,使用Hadoop数据库作为非结构数据的存贮平台和数据分析与挖掘的支撑平台,基于CDC数据仓库ETL模型设计数据仓库 ETL 构件,在数据展示层使用多维数据分析技术。最后,综述了系统应用案例,实践表明,系统具有成本低、扩展性较好、可靠性高、并行分析等特点,可以大大提高电网企业的客户服务水平。     

基于大数据的电力信息技术发展探讨

电力行业大数据是综合电力企业生产、运营及销售等数据的信息系统,也是近年来电力发展的重要方向之一,如何提高大数据的分析利用能力也成为了电力企业发展中亟待解决的问题。本文主要阐述了大数据的定义及其对电网发展的影响,分析了电力企业业务信息中的大数据,重点研究额大数据的电力信息技术发展,以期为电力信息技术的发展提供理论指导。     

基于交通大数据的智能信息服务平台

随着智能交通领域的迅速发展,日益增长的交通数据量已经达到TB甚至PB级别,智能交通领域也开始运用大数据技术对海量的行车数据进行深入的挖掘分析,向着构建一个综合性智能交通信息服务平台方向发展.本文提出了一种基于交通大数据的智能信息服务平台的总体设计方案,重点研究了系统的总体架构,应用架构和数据中心的设计等三个方面.通过测试,该平台可以很好的满足用户的前期需求,平台基于分层和分模块的设计思想可以很好的应对用户后期需求变更.     

基于多业务场景的大数据脱敏技术研究及其在电力用户隐私信息保护中的应用

数据流转过程中,保证数据安全使用的最有效方法即数据脱敏,通过将数据中的敏感信息标识化处理,确保隐私信息在使用过程中的安全可靠。本文首先对数据脱敏技术进行介绍,包括脱敏概念、脱敏原则和脱敏方法等;之后对电力企业数据特点进行分析,梳理形成用户隐私信息类别;进一步对电力系统中用户隐私信息的实际应用场景进行提取划分;在此基础上,应用不可逆的数据脱敏方法,制定形成数据脱敏规则,并根据数据使用的不同业务环境,提出动/静态大数据脱敏技术方案。该方案紧密结合电力企业实际业务需求,在应用过程中,无论是对现有系统进行改造,或是部署新的设备,都最大限度的保证了投入成本与实际产出间的合理配比,使得数据价值得到充分挖掘的同时,保障用户隐私信息安全。     

大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合

在当前Web服务海量增加、现有Web服务选择算法低效、用户匹配度差的基础上,针对K中心点算法存在的质点偏移、准确率低和容易发生畸变等问题,提出一种大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合方法。该方法是在大数据环境下,根据不同用户需求满意度及Web服务QoS参数,对基于优化初始聚类中心的K中心点算法的Web服务选择及最优Web服务组合进行研究。同时针对不同的选择方法对服务动态选择及组合的准确度、迭代更新次数、候选集选择时间及选择总时间进行实验分析,验证了本文研究方法的有效性和可靠性。     

大数据产业现状与发展趋势分析

通过分析大数据的价值,结合我国目前的现状,分析大数据部署过程中潜在的风险,重新认识大数据的短板。从目前企业对数据处理应用的现状出发,给出如何走好大数据之路的一些实用建议。