大数据技术与应用专业深度解析(含课程说明、师资介绍)资料

大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍）

大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、

移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际

化”的复合型大数据技术与应用专业人才。

专业背景

近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体

的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经

从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长

和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。

当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。

图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测

专业发展现状

填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院

校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接

地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。

幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，

慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营

销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开

设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。

专业示例

笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考：

1.培养模式

采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限

度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企

业课程。

2.课程体系

笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课

程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数

据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。

大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

3.实验室建设

为了提高学生的实战技能，慧科教育携手阿里云在本专业方向上还提供了阿里大数据实

验室。

“阿里大数据实验室”由慧科教育携手阿里巴巴集团及高校共同建立。阿里巴巴是全球企业间(B2B)电子商务的著名品牌，是目前全球最大的网上贸易市场。作为国内互联网大数

据的先驱，阿里巴巴集团曾在2008年就把大数据作为公司的一项基本战略。阿里大数据实

验室为移动云计算和大数据技术与应用专业学生提供企业实战环境以及真实企业项目，平台引入了大数据的采集、挖掘等技术。学生在实验室中完成阿里基于Android、iOS等平台的app开发，并可以在平台上进行数据信息交易、数据挖掘、数据统计与分析等应用，不断提

升自己运用、解释、挖掘数据的能力，同时完成新技术领域的探索与实现。

左图为北航实验室牌匾示例，右图为学生实训图

4.教学体系

慧科教育具备完善的专业共建教学服务支持体系。为达到联合人才培养的目标，慧科教育和合作院校共同制定了最为合理的教学支持服务体系。

5.实训安排

慧科教育联合行业技术领军专家和教育研究领域的学科带头人组成课程实训专家组，经过反复论证，研发出系列大数据项目实训课程体系，引入具有丰富实践经验的实训教师，运用当前大数据正在运行的真实项目，实施案例教学，让学生真正掌握大数据的专业技能。

实训项目范例

项目名称小天池实践课系列：交通线路客流预测

项目介绍随着城市公交交通不断发展进步，公交线路客流量是城市公交交通规划、设计、建设及运营各环节的重要依据。因此，对于公交线路客流量的预测，也相应地成为了城市交通建设的一个十分重要的环节，对

于交通发展具有重要的意义。本实践课程以某省实际交通场景为例，逐步引导用户进行交通线路客流预

测。

通过分析部分公交线路的历史公交刷卡数据，预测不同线路的客流情况，根据客流分布的结果，提实训内容

前为人们选择合适的公交线路、避开线路客流高峰以及合理调配公交资源。

提供城市公交线路的历史公交刷卡数据，挖掘固定人群在公共交通中的行为模式。建立公交线路乘车人次预测模型，并用模型预测未来一周内每日06时至21时每小时段各个线路的乘车人次。

实训教学：

全过程监控，保障实训学生的参与情况，以及实训后的技能掌握情况等，真正做到实训的教学宗旨。

6.实习与就业

在完成目标课程及企业项目实训的学习之后，慧科教育会将学生推荐到本专业对口的企业岗位进行实习，并对学生进行全方位的职业化指导，帮助学生成功迈入职场大门。

全方位就业服务流程

最后，需要特别指出的是：大数据技术与应用专业都采用的校企合作专业共建的形式办学，并且由于是新兴前沿专业，

更加注重对技能的要求和掌握，所以大家在选择就读学校的

时候不仅要注意学校的层次和水平，也要注意企业的资质和经验等。

7.就业岗位

师资力量

慧科教育与各大高校共建的校企合作专业都邀请了众多大牛级别的企业师资亲自授课，

就业领域／专业方向

大数据程序开发方向

大数据分析方向

大数据架构设计方向

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

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

大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才

Java 海量数据分布式编程、大数据架构设计，大数据分析等方面的高级技术人才

政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域

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

大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作

Java 海量数据分布式编程、大数据架构设计等相关工作

IT 领域计算机应用工作计算机应用工作

对于学生技能的掌握与提升具有显著的作用。

专家专家简介

林仕鼎百度原大数据首席架构师

北航大数据技术与应用专业主任，曾任百度大数据首席架构师，负责公司数据相关工作，统一指导

基础架构部、系统部以及运维部的技术和战略方向，同时对影响公司未来战略的关键技术进行前瞻

研究和探索。国家863中国云“以支撑搜索服务为主的网络操作系统”项目负责人，发改委、工信

部、财政部“云计算示范专项”项目负责人，中国计算机学会大数据专委会委员。

孟卫一Webscalers有限责任公司联合创始人兼总裁

毕业于伊利诺伊大学芝加哥分校，并获得计算机科学系博士学位。曾获得南欧中国文化协会杰出服

务奖等。路易斯安纳州拉法耶特Webscalers有限责任公司联合创始人兼总裁。主要研究领域包括

信息抽取、数据库管理系统、Web数据库集成等。

蔡维德加州大学博士

软件工程领域的知名学者，毕业于加州大学伯克利分校计算机科学系，获博士学位。近年来在面向

服务计算领域表现活跃且建树颇多，已在IEEE Transactions、Communications of the ACM、IEEE

Computer、IEEE Software等国际期刊以及ICSM（战略管理国际会议）、QSIC、COMPSAC等国际会议

上发表论文300多篇。

薛贵荣阿里云资深总监

上海交通大学计算机科学与工程系博士,阿里云资深总监。近几年来共发表国际论文70余篇，申请

美国发明专利8项、中国专利4项。40余篇论文被发表在诸多国际期刊。研究成果被国际同行他引

1400余次，其中迁移学习研究处于国际领先水平，MIT（麻省理工学院）Technology Review对此

研究成果进行过报道。

王海勋微软亚洲研究院

中国人民大学兼职教授，博士生导师。于2009年加入微软亚洲研究院，2000年到2009年与IBM

的TJ Watson在研究中心工作，于2000年在加利福尼亚大学获得计算机科学的博士学位。曾在著

名的国际会议和学术期刊上发表了120余篇论文，并兼任IEEE等学报编委。主要研究领域包括：

数据库语言和系统数据读取方法、数据外包、数据挖掘和分类、语义数据库RDF存储。

柳超中国腾讯公司北京副主任

美国伊利诺伊大学Urbana-Champaign分校计算机科学博士，现任中国腾讯公司北京副主任，曾任

微软研究院华盛顿州雷德蒙市研究员及经理、雅虎公司高级研究科学家。主要研究领域包括PB规

模的数据挖掘、统计机器学习、信息检索、推荐系统、Web应用程序、分布式计算、软件可靠性等。李舟军北航计算机学院信息安全系主任

现任北航计算机学院信息安全系主任，智能信息处理研究所副所长。IEEE会员，ACM（美国计算机

协会）会员，中国计算机学会高级会员，计算机安全专业委员会常务委员，信息保密、数据库和理

论计算机科学专业委员会委员，多个国际期刊编委和国际会议程序委员。先后承担包括5项国家自

然科学基金在内的20余项科研课题用。

马帅北京航空航天大学计算机学院教授

北京航空航天大学计算机学院教授，获得了北京大学和英国爱丁堡大学的双博士学位，长期从事数

据库系统与理论的研究，在爱丁堡大学从事数据质量管理和图匹配的理论与应用的研究。数据库专

业委员会委员、大数据专家委员会委员、CCF YOCSEF（中国计算机学会青年计算机科技论坛）委员。

人人网大讲堂“特约讲师”、CCF“特邀讲师”。论文在Google Scholar中被引用达500余次。

吴文峻美国印第安那大学普适计算研究所作博士后研究生

2002年到2006年，在美国印第安那大学普适计算研究所作博士后研究生，并成为该研究所的

Research Fellow。曾受聘于芝加哥大学美国能源部阿岗国家实验室，担任研究科学家职务，从事

网格计算、云计算和多媒体协同等领域的研究。2011年，入选北航“卓越百人计划”。

杜孝平教授、博士生导师

北京大学信息科学技术学院博士后，日本九州大学智能系统专业博士。现任日本九州大学北京事务

所副所长，九州大学中国校友会常务理事，从事数据挖掘、数据库、数据仓库等方向研究，参与并

主导多项国家973自然科学基金及国家863项目。

数据库简介

第三章数据库 数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。今天，信息资源已成为各个部门的重要财富和资源。建立一个满足各级部门信息处理要求的行业有效的信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。因此，作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，从小型单项事务处理系统到大型信息系统，从联机事务处理到联机分析处理，从一般企业管理到计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）、计算机集成制造系统（CIMS）、办公信息系统（OIS）、地理信息系统（GIS）等，越来越多新的应用领域采用数据库存储和处理他们的信息资源。对于一个国家来说，数据库的建设规模、数据库信息量的大小和使用频度已成为衡量这个国家信息化程度的重要标志。 3.1 数据库知识概述 数据库技术是数据信息管理技术的最新成果，被广泛地应用于国民经济、文化教育、企业管理以及办公自动化等方面，为计算机的应用开辟了广阔的天地。本节将详细介绍有关数据库系统的基本概念。 3.1.1 数据库系统基本概念 1）数据（Data） 数据是数据库中存储的基本对象。数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，包括文字、图形、图像、声音、视频、学生的档案记录等。 数据就是描述事物的符号记录。描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，都可以经过数字化后存入计算机。 数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释。所以数据和关于数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。 2）数据库（DataBase，简称DB） 所谓数据库是指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可以为各种用户共享。 3）数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS） 数据库管理系统是数据库系统的一个重要组成部分。它是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。主要包括以下几方面的功能。 ●数据定义功能 DBMS提供数据定义语言（Data Definition Language，简称DDL），通过它可以方便地对数据库中的数据对象进行定义。 ●数据操纵功能 DBMS还提供数据操纵语言（Data Manipulation Language，简称DML），可以使用DML 操纵数据实现对数据库的基本操作，如查询、插入、删除和修改等。 ●数据库的运行管理 数据库在建立、运用和维护时由数据库管理系统统一管理、统一控制，以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用及发生故障后的系统恢复。

数据库系统概论课程教学大纲.

《数据库系统概论》课程教学大纲 课程英文名称:Theory & Application Of DataBase System 课程编号： 讲授对象:计算机网络工程专业（本科） 先修课程：《离散数学》、《FoxPro》、《数据结构》、《操作系统》 采用教材：《数据库系统概论》萨师煊等，高等教育出版社 总学时：72 授课:64 上机：8 学分：4 一、课程的性质、目标和任务： 《数据库系统原理及应用》是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支，它为计算机专业、管理专业等众多学科提供利用计算机技术进行数据管理的基本理论知识，是计算机专业、管理专业等学科的专业必修课。 本课程主要介绍数据库的基本理论和应用方法。本课程的任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生在掌握数据模型、数据库管理系统、数据库语言及数据库设计理论等基本理论知识的基础上，逐步具有开发和设计数据库的能力，为进一步开发和设计大型信息系统打下坚实基础。 二、课程教学内容、教学形式和教学要求 1、理论教学大纲内容： 第一章绪论 (一)课程内容 1、数据库系统概述 2 、数据模型 3 、数据库系统结构 4 、数据库管理系统 5 、据库技术的研究领域 (二)学习目的和要求 本章阐述了数据库的基本概念，介绍了数据库管理技术的进展情况、数据库技术产生和发展的背景、数据库系统的组成以及数据库技术的主要研究领域。 学习本章的重点在于将注意力放在基本概念和基本知识的把握方面，从而为以后的学习打好扎实的基础。 第二章关系数据库 (一)课程内容 1 、关系模型 2 、关系数据结构 3 、关系的完整性 4、关系代数 (二)学习目的和要求 1、需要了解的：产系统数据库理论产生和发展的过程，关系数据库产品的发展 沿革；关系演算的概念； 2、需要牢固掌握的：关系模型的三个组成部分及各部分所包括的主要内容；牢 固关系数据结构及其形化定义；关系的三类完整性约束的概念。

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

电影神探深度解析

电影神探深度解析标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]

警察A，负责破案X（案情：警察B和警察C在执行追捕犯人南亚裔人D任务过程中，BC丢手枪1，C死，犯人D捡到手枪1。案发之后有三起持枪抢劫，其中两起有枪击：和运钞员；一起无枪击：赌场。）迟迟未果，求助于神探。神探喜欢模拟现场感受犯罪者动机和意图。? 但神探视角会给观众带来两个难题：? 难题1，神探有幻觉，要和幻觉中老婆（镜头给的林熙蕾）对话，而神探之外的人看不到；? 难题2，神探能看穿其观察对象的多重人格和当前主人格（比如，警察B的7个人格，警察A 懦弱的少年人格），而镜头要交待这人格，就以具象（或者说不同的人格用不同的来表现）来表现。难题2在观影过程中会被观众慢慢体会并解决。? ? 神探推断为了破案剧情推演之需要，也是为了把某些事件交待清楚。案件X在真实发生时，漆黑一片，根本看不清楚（当时看得一阵抱怨）。神探推断过程中，把这一事件重复交待了一下，不然编剧得被骂死。? ? 最后的关键，是枪的轮转。结局的时候：南亚裔人手里拿的是警察B的枪，警察B手里拿的是警察C的枪，神探手里拿的是警察A的枪，警察A手里拿的是A女友OR老婆的枪。? 根据剧情总结以及神探的推断，两起有枪击的抢劫，应该是警察B所为；一起无枪击的抢劫，应该是南亚裔人所为。? 结局部分设置不合理，再神的探也经不起你们这种乱枪啊亲！警察B试图缴械免死，但神探毕竟不是一般人，重伤之下一枪爆头，不是甩狙，是枪口顶着脑门。其实，那握抢的手，已经变成了观众本人。? ?

看到有影评人士写7个人格就是七宗罪，还是忍不住喷一下。电影这东西，不怕观众看不懂，就怕影评的时候瞎演绎。书评这东西，不怕写得长，就怕照抄某某名人说云云。抄一句也就算了，因为大家都抄，但你TM整段整段复制实在让人无法忍受啊？乐评这东西，不怕青涩和愤怒，就怕开篇离题万里，先是大时代然后某某音乐流派然后八卦没完没了。音乐要是能用文字替代，还有人听么？? ? 我喜欢看的，是你自己写的东西。? 神探

Access数据库课程标准.docx

《 Access 数据库》课程标准 一、课程性质： 本课程是中职计算机网络技术专业学生的专业必修课。本课程的主要任务是：随着计算机技术和数 据库技术的迅速发展，数据库技术已经应用到社会的各个领域。其后续课程为电子商务网站建设、数据 库应用（ SQL Server）等。数据库基础教学总时数为38 学时（其中理论学时为20 学时，实践学时为18学时），共分12 章。 二、课程理念： 通过本门课程的开设，培养学生掌握基本的数据库理论知识、一定的实用技术和实际的计算机数据库问 题的基本能力，能够使用Access 软件进行中小型数据库应用系统的开发。建成以课堂教学和网络教室资 源全面整合的优良的教学环境，支持学生的自主性、研究性学习。注重全体学生的发展，改变学科本位 的观念；注重科学探究，提倡学习方式多样化；注重学生能力培养，构建新的评价体系。 三、课程目标： （一）课程总体目标 《Accesss 数据库程序设计》课程培养学生对数据库、关系型数据库的相关概念以及数据库设计方法的理解， 对表、查询、窗体、报表、数据访问页、宏、模块等概念的理解，并掌握数据库、表、查询、窗体、 VBA 语言报表、数据访问页、宏、模块的创建方法，深入理解数据库中各个对象之间的关系，掌握使用 编程的基本方法，最终能够灵活使用Access 数据库管理系统创建一般复杂的数据库应用系统。 本课程是一个实践性非常强的课程，要求学生要打好理论基础，注重上机实践。 （二）具体目标 １ .素质目标 了解我国的信息化发展、资源利用状况，培养爱祖国、爱家乡的情感，增强振兴祖国和改变祖国面貌的 使命感与责任感。 乐于探索美的真蒂，具有实事求是的科学态度、一定的探索精神和创新意识。 关注与信息有关的社会问题，初步形成主动参与社会决策的意识。 ２ .能力目标 培训学生掌握一定的实用技术和实际的计算机数据库问题的基本能力，能够使用Access 软件进行中小型 数据库应用系统的开发，初步学会运用所学的知识分析和解决某些生活、生产或社会实际问题。 ３ .知识目标 通过对数据库基本理论知识的学习，能够使用Access 软件进行中小型数据库应用系统的开发。 四、课程内容与基本要求： 本课程属数据库技术基础性教学，基于Access 环境，重点介绍图形用户界面下数据库和表的建立、索引 和关系的定义、记录的基本操作等，引入必要的关系数据库理论知识，以培养学生分析和设计小型数据 库结构的能力。 本课程分为掌握、理解、了解三种层次要求；“掌握”的内容要求理解透彻，能在本学科和相关学科的学习 工作中熟练、灵活运用其基本理论和基本概念；“理解”的内容要求能熟知其相关内容的概念及有关理论， 并能适当应用；“了解”的内容要求对其中的概念和相关内容有所了解。 附课内总学时讲授主要知识点及课内学时分配表：

数据库技术的发展(一)

数据库技术的发展(一) (总分：15.00，做题时间：90分钟) 一、{{B}}选择题{{/B}}(总题数：5，分数：5.00) 1.采用扩展关系数据模型的方法建立的数据库系统，称做 ______。 （分数：1.00） A.对象-关系数据库系统√ B.扩展关系数据库系统 C.拓展关系数据库系统 D.以上都不正确 解析： 2.下列哪一种结构是支持并行数据库系统最好的结构? ______。 （分数：1.00） A.共享内存 B.共享磁盘 C.无共享√ D.层次模式 解析： 3.下面属于并行数据库系统目标的是 ______。Ⅰ．高性能Ⅱ．高可用性Ⅲ．高扩充性 （分数：1.00） A.Ⅰ和Ⅱ B.Ⅱ和Ⅲ C.Ⅰ和Ⅲ D.Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ√ 解析： 4.下列属于粗粒度并行机特点的是 ______。 （分数：1.00） A.拥有大量的处理器 B.共享一个主存√ C.单个事务运行得更快 D.数据库一般将一个查询分配到多个处理器上 解析： 5.操作型数据和分析型数据具有不同的特征，下列哪一个是操作型数据的特征? ______。 （分数：1.00） A.可更新的√ B.历史的(包括过去数据) C.支持管理决策的 D.面向主题的 解析： 二、{{B}}填空题{{/B}}(总题数：5，分数：10.00) 6.在客户机/服务器工作模式中，客户机可以使用{{U}} 【1】 {{/U}}向数据库服务器发送查询命令。（分数：2.00） 填空项1:__________________ （正确答案：结构化查询语言/SQL） 解析： 7.分布式数据库系统与集中式数据库系统最大的区别是分布式数据库中的数据{{U}} 【2】 {{/U}} 存储在多个场地。 （分数：2.00）

数据库课程作业

课程设计任务详细说明 一、基本界面及功能说明（参考） 系统需具有基本界面及功能如图A： 图A 注意： 图A中描述界面与示例文件中界面仅供参考，各位同学课程设计过程中只需实现上述基本功能，可根据具体情况增加功能模块，但不可删减。对具体界面设计不作要求，但不可全部原样照搬示例程序中界面。

二、系统所需数据库说明 1、数据库名称：自定义（要求为有意义的名称） 2、数据库基本表包括： （1）管理员信息表 基本字段包括：姓名、密码 （2）学生基本信息表 基本字段包括：学号、姓名、性别、出生日期、班级、专业、系别。 （3）课程信息表 基本字段包括：序号、课程号、课程名、学时、学分。 （4）成绩信息表 基本字段包括：学号、课程号、课程名、成绩、补考成绩。 注意： 1）上述各表及表中字段均为最基本要求，个人可根据需要任意增加表及字段，但不可删减。2）上述各表中字段：数据类型及长度、可否为空等按照现实情况自定义； 3）各表中数据可按照所在班学生基本信息填写，涉及隐私的字段（如：出生日期）可在保证数据有意义的前提下杜撰。数据也可在保证数据有意义的前提下随意杜撰，要求每个表的记录数不少于30条。 三、课程设计报告要求 （一）课程设计报告格式要求如下： 1）纸张大小为A4纸。 2）正文汉字为宋体，英文及数字为Times New Roman，大小均为五号。 3）正文行距：多倍行距值为：1.15 。 4）目录：楷体四号字，左对齐。 4）一级标题形式如下： 第一章( 标题，2号宋体左对齐，上下空一行，空行行距为单倍行距)。 5）二级标题形式如下： 1.1(标题，3号黑体左对齐，上下空一行，空行行距为单倍行距)。 6）三级标题形式如下： 1.1.1 (标题，4号黑体左对齐，下空一行，空行行距为单倍行距)。 7）涉及到的表与图的名称均为小5号黑体，居中，形式如“表1-1 表名\图名”。

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

普罗米修斯深度解析

这是一部极好的片子，但是看了一连串的影评，多数是骂娘的，骂娘的都是没看懂，觉得导演糊弄观众了。也有少数影评是在捧，在分析的，但又捧的地方又不对，分析也全不在点上。索性自己写一篇，给自己理思路，也给大家理思路，并请诸位冷静等待斯科特的导演剪辑版。 1. 楔子 一直很好奇中国古典小说的写法。现代小说的写法是要注意结构的，如同砌墙造屋，严丝合缝，首尾相应，不多一条梁，不少一只角。但古典小说却如同一片荒原，四野茫茫。从最遥远处的一星墨点开始勾绘宏大的框架。 西游记的开头是“混沌未分天地乱，茫茫渺渺无人见。”封神榜从盘古开始说起，红楼梦的开头是女娲补天，多出了块石头，故名《石头记》。镜花缘从王母过生日说起；三国和水浒算是写实派，一个从周朝说起，一个从本朝说起 此类楔子几乎成了小说必备，一番长长的叙述，但与之后要开始的故事完全脱节，往往要到了结局时分，才知道楔子的作用。就好似佛所说的因缘，楔子的存在就是为了证因果，讲道理。旧时茶馆里的说书人，讲到结局时，惊堂木一拍，听众恍然大悟，原来中心思想在这里等着你呢！ 但最初故事的产生并非为了宣扬枯燥的伦理道德，而是为了纯娱乐。在那个文字还没建立的远古，无书可读，没有电影，没有电视，没有非诚勿扰和原始好声音。夜晚野兽出没，整个部落的人只能点起火堆，围坐在一起，讲天花乱坠的故事，这是消遣，也是一种安全感。 在人类文明发展之后，依然很流行讲故事，只是讲故事这件事开始变得低俗。古人说“文以载道”，但在古人说这句话时，“文”并不包括小说。文是八股文，修身治国平天下。写小说是要被人看不起的（写黄色小说更是被人看不起，至今无人知晓写出《金瓶梅》的兰陵笑笑生的真实身份）所以，小说是不负责“载道”的，要写得跌宕起伏，吸人眼球才是正经事。 到了近一百年，五四运动，中国的小说越写越开始讲道理。于是，鲁迅就开始指责起那些只讲故事而不启民智的鸳鸯蝴蝶派来------这是题外话。 回过来说“载道”。想要“载道”又必须会讲故事，孔孟都是讲故事的好手，诸子百家在各地游说诸侯王，都是要先说段故事，然后才讲道理，于是王信服。《圣经》里全是故事，教人信仰主的奇迹，教人信仰末日审判，教人信仰信主得拯救。 故事载道，这是人类伦理的构成。 就此由言，西方伦理两个重要的来源，一个是希腊神话，一个是《圣经》。 古希腊是西方文明的源头。公元前323年，亚历山大大帝突然病逝，帝国崩坏，四分五裂，希腊逐渐势微，罗马崛起。希腊文化，多神崇拜却一路由罗马延续了下来。公元前27年，在彻底并吞了由希腊人统治的埃及后，屋大维建立了罗马帝国，那些希腊众神，只不过换了个罗马名字，继续供于庙堂中受人膜拜。

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

《数据库应用》课程教学大纲

《数据库应用》课程教学大纲 课程类别：专业核心课 适用专业：经济信息管理/工商企业管理/会计/市场营销 适用层次：高起专 适用教育形式：网络教育/成人教育 考核形式：考试 所属学院：经济管理学院 先修课程：无 一、课程简介 本课程是一门专业课程。主要讲述数据处理的方法和相关技术。具体包括数据库的概念、关系的结构、表的形成、表单的制作和数据的分析管理。 二、课程学习目标 数据库应用领域已从数据处理、事务处理、信息管理扩大到计算机辅助设计、人工智能、信息系统等更广阔的应用领域。本课程面向实际应用，研究如何存储、使用和管理数据，有较强的理论性和实用性。本课程旨在介绍数据库系统以及关系数据库系统的基本概念、基础理论以及相关知识，同时，系统讲述数据库设计理论和数据库系统的安全性、完整性、并发控制等相关概念和技术，为学生全面了解数据库技术在管理信息系统中的应用，运用数据库技术从事信息管理，开发、运行和维护管理信息系统打下坚实的基础。 三、课程的主要内容及基本要求 （一）理论学时部分 第一章数据库系统基础 『知识点』 数据库基本概念；数据库技术的产生和发展；数据库管理系统的功能；数据库管理系统的组成；数据库应用系统的体系结构；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模

型。 『重点』 数据库管理系统的功能和组成；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模型。 『难点』 三级数据模式；概念模型与数据模型。 『基本要求』 1、识记：数据库、DBMS、数据模型。 2、领会：DBMS的功能与组成；三级模式结构如何保证数据与程序的独立性；建立数据模型的意义。 3、简单应用：要求学生能正确认识管理需求，并用概念模型表达。 第二章关系数据库 『知识点』 关系数据结构及性质；关系的完整性；关系代数。 『重点』 关系数据结构。 『难点』 关系数据结构；主键约束、外键约束。 『基本要求』 1、识记：关系数据结构的定义和相关基本概念；关系的性质；完整性约束；关系代数运算。 2、领会：关系模型与集合代数的关系；关系操作语言。 3、简单应用：要求学生正确认识关系的候选键、主码、外码、主属性。

数据库系统原理课程教学大纲

《数据库系统原理A》课程教学大纲 课程名称：数据库系统原理A (Database System Theorem A) 课程编号：052057 总学时数：64学时讲课学时：56学时上机学时：8学时 学分：4学分 先修课程：《离散数学》、《数据结构》 教材：《数据库系统概论》（第三版），萨师煊、王珊，高等教育出版社，2000．2 参考书目： 《数据库系统导论》，C.J.Date，孟小峰译，机械工业出版社，2000．10 《Microsoft SQL Server 2000数据库管理》，微软公司，北京希望电子出版社，2001．5 课程内容简介： 数据库系统是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。数据库技术是计算机技术中发展最快的领域之一。数据库技术已成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要技术基础。本课程主要介绍数据库的基本知识、基本原理和基本技术。 一、课程性质、目的和要求 《数据库系统原理A》是计算机科学与技术专业的一门专业课。设置本课程是为了使学生熟悉数据库的基本知识、基本原理和基本应用。要求是以数据库技术的实际应用为目标，掌握数据库的基本知识、基本原理和基本技术。 二、教学内容、要点和课时安排 本课程的教学内容共分8章。 第一章数据库概论

主要内容： 1．数据库系统概述 2．数据模型 3．数据系统结构 基本要求：了解数据管理技术的发展阶段，数据描述的定义，数据模型的概念，数据库的体系结构，数据库管理系统的功能及组成，数据库系统的组成及全局结构。本章的重点和难点是实体之间的联系、数据模型。 第二章关系数据库 主要内容： 1．关系模型概述 2．关系数据结构 3．关系代数 基本要求：了解关系模型的基本概念；深刻理解关系的运算。 本章的重点和难点是关系模型的完整性约束和专门的关系代数运算（选择、投影、连接）。 第三章关系数据库标准语言SQL 主要内容： 1．SQL概述 2．SQL的数据定义 3．SQL的数据查询 4．SQL的数据更新 5．视图 6. 嵌入式SQL 基本要求：SQL语言是关系数据库的标准语言，是本课程的一个重点。 要求掌握的是：SQL定义语句、SQL更新语句、视图的操作、数据控制。 要求熟练掌握的是：SQL单表查询和多表查询语句。 第四章关系系统及其查询优化 主要内容： 1．关系系统 2．查询优化 基本要求：理解关系系统的定义及分类。 熟练掌握关系查询优化的必要性、一般准则及步骤（实例和语法树）。 第五章关系数据理论 主要内容：

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

Haldane大叔的猜想诺奖深度解析(之三)

图1: S=1 的AKLT 模型基态。每个S=1 的自旋（图中的椭圆）可以拆成两个S=1/2 （图中的黑点），两个S=1/2 又可以组合成一个自旋单态。系统在体内是自旋单态的直积，在左右边界上各有一个S=1/2 的边界态。 Haldane这个猜想为什么如此有名呢？原因有三。其一，80年代以前，人们还沉浸在 Landau的对称破缺理论中，还是习惯于从对称性破缺和长程序来区分物质的不同形态或者相，而 Haldane的猜想犹如一声惊雷，让人们开始关注没有对称破缺的物质形态，里面有一个很大的未开垦的王国，即拓扑物质形态，或拓扑相；其二，整数和半整数自旋的区别完全是量子力学的效应，是量子的威力在宏观的强关联多体系统中的体现，没有经典的物理对应；其三，Haldane预言的量子相在实验上被实现，其猜想的正确性也被大量研究所证实。 Haldane还研究了海森堡相互作用中存在各向异性的情况，阐明能隙的存在是很稳定的，不受 XXZ类型或单离子或其他类型的各项异性项的影响。由于整数自旋（特别是S=1）的反铁磁链中的能隙不受微扰的影响，这个稳定存在的有能隙的量子态构成一个非平庸的量子相（其基态没有对称破缺，但因为存在边界态，而与平庸的有能隙的直积态有本质区别），后来被称为 Haldane phase。 Haldane有着过人的计算能力和良好的物理直觉。其猜想是从准经典的角度，在磁有序的经典基态上考虑量子涨落，并在大的时间和空间尺度下取连续极限，通过场论的分析而得到的。由于其理论相对比较晦涩，这些我们放到本文后半部分讲解，这里先说说 Haldane猜想对后来研究产生的影响。 在 Haldane大叔提出 conjecture之后不久，Affleck-Kennedy-Lieb-Tasaki四位大佬提出了后来以其名字命名的 AKLT模型Affleck et al. [1987]（其基态可以严格的得到，如图1所示），简洁而漂亮阐述了S=1的自旋反铁磁链的基态，即 Haldane phase，并证明了其（1）没有反铁磁长程序；（2）具有有限的能隙；（3）具有自旋S=1/2的边界态。其中第三条是 Haldane phase最异乎寻常也最引人注意的地方。可惜的是 Haldane本人没有意识到整数自旋链具有半整数自旋边界态这个奇特性质，后来才被 Tai-Kai Ng从场论角度解释清楚Ng [1994]。看来 Nobel奖级的大人物的思维也有断电的时候:-)；亦或是 Haldane大叔宅心仁厚，给后人分一杯羹。

数据库课程设计要求

数据库系统课程设计 广东工业大学计算机学院软件工程系 2014年9月

一、课程设计题目 学习使用某个RDBMS，利用合适的应用系统开发工具为某个应用背景设计和开发一个数据库应用系统。 二、课程设计内容 完成一个数据库应用系统的设计全过程：需求分析、数据库设计、数据库建立、数据输入、应用系统的设计和开发、用户界面的设计和实现等。 课程设计步骤及每个步骤的内容如下： 1、需求分析 业务流程分析、功能需求分析、信息需求分析、安全性和完整性需求分析，给出数据字典。 2、概念结构设计 生成基本E-R图，涉及的实体至少三个以上。 功能模块概要设计，给出功能模块图。 3、逻辑结构设计 逻辑模型设计及范式分析：表、视图、数据库触发子、存储过程等数据库对象的设计，要求至少5个表，有视图的定义与使用； 数据库完整性设计：用到如触发器、存储过程等技术实现比较复杂的数据库完整性约束； 功能模块详细设计：模块之间的关系，模块的功能、主要功能实现的方法等。功能要求有增、删、改、查功能，输入、输出功能；合理设计和使用分组排序聚集函数等进行查询,实现基本统计、报表功能；有多表连接查询、自身连接查询、嵌套查询，字符串匹配查询、模糊查询、分组查询等。 4、物理结构设计 选择建立索引； 确定数据的存放位置； 确定系统配置； 5、数据库实施 创建数据库及数据库对象； 设计数据库备份和恢复方案（给出具体方案）； 功能模块实现、集成及调试（应用系统的设计和开发、用户界面的设计和实现等）； 输入测试数据，系统试运行。 6、数据库运行与维护 设计系统测试方案，进行系统测试并给出测试报告。 7、撰写课程设计报告；准备系统演示和大便；整理课程设计文件，刻录光盘。 三、课程设计要求 1、设计环境 不限制DBMS，即可以选择任意大、小型RDBMS：Oracle，Sybase，SQL Server，Access，MySQL…… 不限制应用开发环境和工具：Delphi，PowerBuilder，C++ Builder、J Builderr、.NET、J2EE等。 2、系统结构及相关技术

大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料

大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

尽职调查深度解析

尽职调查深度解析 （一）尽职调查概念 1、概念 尽职调查又称谨慎性调查，是指投资人在与目标企业达成初步合作意向后，经协商一致，投资人对目标企业一切与本次投资有关的事项进行现场调查、资料分析的一系列活动。 财务尽职调查即由财务专业人员针对目标企业与投资有关财务状况的审阅、分析、核查等专业调查。 2、种类 尽职调查的种类包括四类：法律尽职调查、财务尽职调查、业务尽职调查、 其他尽职调查。 （二）尽职调查的目的 尽职调查就是要搞清楚： 1、他是谁？即交易对手实际控制人的底细和管理团队 2、他在做什么，即产品或服务的类别和市场竞争力 3、他做得如何，即经营数据和财务数据收集，尤其是财务报表反映的财务状况、经营成果、现金流量及纵向、横向（同业）比较 4、别人如何看，包括银行同业和竞争对手的态度

Tips: （1）在做企业尽职调查时，可以以估值模型为线索进行调查；（2）不要忽视目标公司董事会会议记录以及决策等法律文件，里面会包含公司业务的信息，特别是公司战略。 2、财务 （1）历史数据的真实性、可靠性 （2）预测财务数据偏于保守？偏于乐观？预测的依据是什么？ （3）是否有表外负债？ （4）内控制度的健全性（审计师的内控审计报告） （5）税务问题（除公司自身税务情况外，还需关注收购方案所涉及的税务问题） Tips:在做财务尽职调查时，需与审计师充分沟通，并且与业务尽职调查紧密联系。 3、法律 （1）公司自身的法律情况：重大诉讼和法律纠纷、房产土地的权属问题等 （2）交易所涉及的法律问题：股权结构（类别股权安排，优先股东、期权等问题）、行业监管规定、交易涉及的其他监管规则等。 Tips: 法律尽职调查可以分为两部分，一部分是公司本身的法律情况，需要依赖律师去尽职调查，投行需要关注未来的风险所在；另一部分是交易所涉及的法律问题，此部分投行要充分组织和积极参与讨论，具体的工作可以以律师为主。 4、人力资源

Oracle数据库技术课程报告

课程报告（20 15 -20 16 学年第 1 学期）

报告题目（与Oracle有关的某一方面知识介绍，一级标题，三号字，宋体，居中，加粗） 一、目的与要求（二级标题，四号字，宋体，顶格，加粗） （正文小四号字，宋体） 二、设计内容等（字数3000字以上） 1、（三级标题，小四号字，宋体，顶格，加粗） （正文小四号字，宋体） 参考文献（至少列出三个，标题五号，宋体，加粗，居中） 参考文献内容（五号、宋体；英文用五号，Times New Roman） 其他格式要求： （A4纸）：左边距：25mm，右边距：25mm，上边距：30mm，下边距：25mm，页眉边距：23mm，页脚边距：18mm 字符间距：标准 行距：1.25倍 左侧装订 可加附页。此处要求写报告时删去。 上交时间：12月4日。

oracle数据库性能优化 一、目的与要求： oracle数据库性能优化对于保证系统安全，信息安全，业务正常运作具有重要影响。全文首先简要介绍了oracle数据库及特点，然后对数据库性能的评价指标做出一般性概述。随后从CPU利用和内存分配这两方面阐述了数据库性能优化的主要方向。最后介绍了oracle数据库应用系统性能优化技术，即sql语句优化，oracle内存调整，oracle 表空间调整。 信息化系统都基于数据库而运行，而数据库系统性能又最大程度的决定着应用系统的性能。大多数数据库系统在运行一段时间后都会存在一定的性能问题，主要涉及数据库硬件、数据库服务器、数据库内存、应用程序、操作系统、数据库参数等方面。因此，基于数据库系统的性能调整与优化对于整个系统的正常运行起着至关重要的作用。 二、设计内容: 1 oracle数据库及特点 oracle是一个功能极其强大的数据库系统。它起始于七十年代末的关系型数据库技术。这种类型数据库的关键是怎样理解数据间的关系，然后构造反映这些关系的信息库。oracle成功的将关系型数据库转移到桌面计算机上，提供了一个完整的客户/服务器体系结构的商用DBMs。同时它利用SQL*NET软件层，与多种操作系统支持通信协议相配合，为oracle关系型数据库提供分布式环境，可以实现单点更新，多点查询。Oracle数据库已经被用于各种大型信息系统中，特别是诸如银行，保险，烟草，石油等大数据量，对安全性要求较高的企业。其特点主要体现在： 1）支持大数据库、多用户的高性能事务处理Oracle支持最大数据库（几百TB），可充分利用硬件设备。支持大量用户同时在同一数据上执行各种应用，并使数据争用最小，保证数据的一致性[1]。 2）硬件环境独立。Oracle具有良好的硬件环境独立性，支持各种类型的大型，中型，小型和微机系统。 3）遵守数据存取语言、操作系统、用户接口和网络通信协议的工业标准。 4）较好的安全性和完整控制。Oracle有用户鉴别、特权)、角色、触发器、日志、后备等功能，有效地保证了数据存取的安全性和完整性以及并发控制和数据的回复。 5）具有可移植性、可兼容性与可连接性oracle不仅可以在不同型号的机器上运行，而且可以在同一厂家的不同操作系统支持下运行。具有操作系统的独立性。 2 数据库系统性能评价指标 主要从以下几个方面进行： 1）系统吞吐量。吞吐量是指单位时间内数据库完成的SQL语句数目，以每秒钟的事务量(tps)表示。提高系统吞吐量可以通过减少服务时间在同样的资源环境下做更多的工作或通过减少总的响应时间使工作做得更快这两种方法来实现。 2）用户响应时间。响应时间是指用户从提交SQL语句开始到获得结果集的第一行所需要的时间，是应用做出反应的时间，以毫秒或秒表示。响应时间可以分为系统服务时间（CPU时间）和用户等待时间两项。也就是说，要获得满意的用户响应时间有两个