云平台大数据综合开发技术目录（云计算大数据平台搭建与维护介绍）

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本文目录一览：

• 1、云计算需要学习哪些课程？
• 2、云计算技术与应用需要学习什么
• 3、大数据专业主要学什么？
• 4、云开发软件工程师需要学些什么？
• 5、如何建设国家大数据综合试验区
• 6、大数据培训课程介绍，大数据学习课程要学习哪些

云计算需要学习哪些课程？

1云计算云平台大数据综合开发技术目录的学习内容是什么云平台大数据综合开发技术目录？本专业主要课程有云平台大数据综合开发技术目录：Linux操作系统应用、虚拟化技术、Java程序设计、OpenStack系统应用、Hadoop分布式应用、数据存储技术、云平台管理系统、云数据中心构建与运维、云存储产品配置与应用、大数据平台和大数据分析、云安全产品配置与应用等。可从事的工作岗位：1.云平台管理、服务架设、数据安全维护、性能优化的云平台运维工程师;2.基于云应用类软件产品的开发、测试、部署、维护等的云服务应用/开发工程师;3.推广销售云计算管理平台和服务器虚拟化软件及云应用软件系统的产品销售工程师;4.处理客户的技术咨询云平台大数据综合开发技术目录，解决常见产品技术问题的技术客服;5.为企业或政府搭建云计算管理平台云平台大数据综合开发技术目录，确保私有云平台顺利上线运行的云平台实施工程师。2云计算前景如何？任何一个行业的存在都需要根据市场的形式。从现代的网络使用来看，市场的形式一片光明。而云计算由于技术更先进，而且在众多内容的摄入上更多，因此在实际的使用中其实更能满足现代的需要。这个云计算能够为很多行业提供服务，即便是我们个人在使用网络的时候也同样需要云计算来辅助。当然云计算能够为各行各业的使用带来适合的形式，因此云计算所概括的行业更多，从前景也更广阔。

云计算技术与应用需要学习什么

早在2015年国家教育部为了适应经济发展新常态促进经济提质增效、转型升级，实施“互联网+”行动、《中国制造2025》等国家战略，对高职院校专业设置和人才培养提出了新要求。
同时为了更加适应现代产业发展要求专门修订了《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录（2015年）》。

围绕推进“互联网+”行动，设置了“移动互联应用技”“分布式发电与微电网技术”“智能交通技术运用”“智能控制技术”“汽车智能技术”“网络新闻与传播”“云计算技术与应用”等专业。云计算技术与应用专业因此诞生，从此有了属于自己的专业代码610213。

云计算技术与应用专业主要课程
普通专业课程：《云计算导论》、《虚拟化技术》、《数据库应用》、《海量存储技术》、《数据通信技术》、《LINUX 系统 应用》、《网络工程项目实施》、《云计算综合案例应用》。

高职专业课程：《服务器原理及选型》、《网络设备配置与管理》、《计算机网络技术》、《云存储技术与应用》、《JAVA 程序设计与开发》、《云计算技术基础》、《网络数据库技术》、《服务器配置与管理》、《虚拟化技术与应用》；

《云平台 系统安装与维护》、《大数据分析技术基础》、《公有云技术与应用》、《Android项目设计与开发》、《智慧城市建设》、 《云数据中心构建与运维》、《云产品销售实务》。

大数据专业主要学什么？

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

扩展资料：

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

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。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

参考资料来源：中国人民大学信息学院-数据科学与大数据技术

参考资料来源：百度百科-大数据采集与管理专业

云开发软件工程师需要学些什么？

软件工程学的主要内容是软件开发技术和软件工程管理。 软件开发技术包含软件工程方法学、软件工具和软件开发环境；软件工程管理学包含软件工程经济学和软件管理学。 专业简介是计算机领域发展最快的学科分支之一，国家非常重视软件行业的发展，对软件人才的培养给予了非常优惠的政策。本专业培养掌握计算机软件基本理论知识，熟悉软件开发和管理技术、能够在计算机软件领域中从事软件设计、开发和管理的高级人才。 主修课程该专业除了学习公共基础课外，还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程，根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。 毕业去向除考取国内外名牌大学研究生外，主要毕业去向是计算机软件专业公司﹑信息咨询公司﹑以及金融等其它独资、合资企业。 培养目标本专业培养适应社会发展需求，德、智、体、美全面发展，具有扎实的计算机应用理论和知识基础，掌握软件工程领域的前沿技术和软件开发方法，具有较强的实践能力和创新精神，具备较强的软件项目的系统分析、设计、开发和测试能力，能够按照工程化的原则和方法从事软件项目开发和管理的应用型人才。 就业方向本专业学生毕业后可以从事各级各类企事单位的业办公自动化处理、计算机安装与维护、网页制作、计算机网络和专业服务器的维护管理和开发工作、动态商务网站开发与管理、软件测试与开发及计算机相关设备的商品贸易等方面的有关工作。 就业前景分析 目前我国的软件行业规模不是很大，有些软件企业在软件制作上，也只是采用了一些软件工程的思想，距离大规模的工业化大生产比较还是有一定的差距；原因有管理体制的问题，市场问题，政策问题，也有软件工程理论不全面和不完善的问题。所以软件工程的研究和应用，以及我国软件行业的进一步发展，都需要一定的既有软件工程的理论基础和研究能力，又有一定的实践经验的软件工程科学技术人员来推动。软件工程的前途是光明的。第一年一般都会学习数学、英语这些公共课。数学和英语对你今后来说是非常重要的！英语别指望课能学到东西，要看你专业的东西。 除了都要学的高数，今后还要学习其他数学，例如线代，离散，概率。如果你不学好数学，你当然也可以写软件，但是当你想更深入的时候就需要这些数学功底了。相对于数学来说，英语是必须的，因为今后基本上所有优秀的教材和技术文章都是英文的。翻译过来的东西，一是陈旧，而是往往翻译的质量差强人意。所以英语是基本功，一定要强，主要是阅读能力。

如何建设国家大数据综合试验区

首先说明下为何要建设数据资源库，其核心目的还是需要聚合原有分散在各个政务系统中的数据，大家要注意这里不是聚合所有数据，而是需要在多个政务系统共享的数据，在进行大数据分析的时候需要使用到的本身具有相关性的各类数据。这里的数据资源库和传统电子政务建设里面谈到的数据资源中心在业务上目标是一样的，纳入大数据平台后只是在构建过程中会应用到大数据相关技术如分布式存储，流计算等来解决对数据的海量和实时性要求。
数据资源库的建设本身包括了两个方面的内容，从业务上重点是数据标准，数据规范和接口，数据模型的建设，这个以往差别不大，唯一增加的内容是在数据模型建设中需要更多的考虑数据本身之间的相关性。其次是数据平台的建设，这里从技术上讲和传统区别相当比较大，一个是在建设数据平台过程中需要应用到大数据相关技术平台，如Hadoop平台等，这里已经不是一个单纯的数据存储平台，而是必须提供数据存储，数据处理和数据分析能力的完整平台，其次大数据平台建设的最终目标还是希望经过处理和分析后的数据能力能够共享和开发，体现业务价值，因此需要有大数据共享服务能力提供，即大数据平台本身还必须是可开放和共享的数据能力服务平台。
对于大数据平台的建设难点不在技术而是在业务上，这里面涉及到两个层面的数据开放和共享，一个是在政府行业内部各个部门间，工商，税务，质监，交通等各个部门的数据能够共享，这里面涉及到的部门和利益壁垒要想短期解决是很困难的事情；其次是大数据平台最终处理和分析后的能力能否进一步朝外面的企业和公共服务部门共享和开放，这是第二个层面的困难，在这一点上国外类似美国在政府部门大数据资源和数据目录开放程度就远远好于我国。具体可以看下涂子沛的《大数据时代》这本书。
二是加快计算服务能力和应用能力建设。引进公共云服务龙头企业，提供高质量的基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）等公共云服务；引导财政资金支持的信息化项目优先部署在统一的云计算基础设施，促进政务信息系统和信息资源的共享；面向贵州省建设电子政务、智能交通、智能物流、企业管理、智慧城市等方面的需求，发展服务功能强、商业模式新、带动效果大的行业云平台；面向企业研发、产品设计、生产控制、经营管理等方面需求，提供专业化的工业云计算服务；加快研发云计算平台资源管理软件、云安全防护产品、云模式应用软件，发展面向重点行业领域的云计算系统解决方案。
解读：计算服务和应用能力建设
对于这部分内容基本可以看到是常规的云计算平台和智慧城市方面的建设内容。政府很多时候规划往往就是没有了解一件事情的本质而一味的追求大而全的理想化建设模式。从最早的各地圈地大搞特搞云计算中心和产业基地；到智慧城市概念炒作起来的时候又把云计算，SOA，大数据，物联网等所有内容全部涵盖在智慧城市规划里面。而到了大数据时代，我们看到的规划效果又是所有内容似乎都恨不得全部纳入到大数据产业规划里面，搞理想化的大而全建设，结果平台项目建设过程中就夭折点，这个是每个政府部门做大数据规划前必须要考虑的问题，即必须清楚大数据本质是什么？希望通过大数据平台建设来解决什么业务问题，这个都没有想清楚不适宜开始大数据产业规划和建设。
那么是不是大数据平台和云平台完全没有关系？那也不是绝对。对于两者的关系在这里用最通俗的方式来进行下说明和对应。首先大数据本身需要存储，大数据在处理和聚合到数据资源平台过程中需要进行计算，那么就需要资源来提供计算和存储能力，而且这个能力可以弹性扩展，这块能力的提供即是云计算平台IaaS层完成的内容。其次大数据在处理过程中涉及到数据集成，数据采集和聚合，数据并行处理，数据流处理，数据分析，数据服务能力共享和开放，这些能力已经是在资源层上层的能力，即平台层能力，而这些平台层能力都可以纳入到广义的云计算PaaS平台层。
三是加快大数据分析能力和利用能力建设。加强大数据分析关键算法和共性基础技术研发，开发专业化的数据处理分析工具，形成大数据基础技术与产品资源池；发挥大企业平台引领作用和专业大数据服务企业创新优势，加快市场化的大数据应用，发展第三方大数据服务，提供特色化的数据服务；支持数据开放、共享和应用服务，探索商业模式创新，推进大数据的公共应用；选择重点行业领域，开展基于云计算的大数据示范应用，推动专业化的大数据挖掘、分析、应用和服务发展，提高大数据行业应用能力。
解读：数据分析和利用能力建设
再次强调大数据核心是实现了业务价值和公共服务能力提升，如果我们建设的大数据平台和数据资源中心虽然实现了数据的聚合和数据模型的标准化，但是这些海量数据如果不能进行很好的挖掘和相关性分析，如果不能将数据本身的价值和能力通过服务化方式开放出来，那么整个大数据平台将没有任何价值。
贵州大数据产业战略里面谈到的将数据开放和共享出去，发展第三方大数据服务，推荐大数据公共应用并探索新的商业模式是相关关键的点。这仍然是商业模式和业务问题，而非技术问题，经过处理和分析的数据只有能够被使用，能够用于决策，能够为大众提供更加高效的公共数据服务才是最大的价值。
根据大数据本身的海量，异构，实时等特点，可以看到要针对海量异构数据进行数据挖掘和分析，同时有必须满足大数据分析的实时或准实时性要求还是相当有难度的。这一方面涉及到CEP，流处理，MPP，并行计算等各种技术的使用；一方面涉及到数据相关性分析模型的建立，两者缺一不可。
大数据平台建设本身又有两种模式，一种是先构建数据存储平台，再构建处理平台，最后再构建数据分析和挖掘平台；一种是根据业务目标来分析是否涉及到大数据应用场景，根据应用场景来分析究竟涉及到哪些相互关联数据，然后进行数据建模，再来考虑如何高效可扩展的对这些数据进行存储，处理和分析。对于政府部门的大数据我们更加建议第二种方式，即不要一开始就追求大而全，而是有针对性的各个击破，快速的体现出大数据平台应有的商业价值。

大数据培训课程介绍，大数据学习课程要学习哪些

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