大數據與信息資源管理

A. 大數據對企業信息管理產生什麼影響

大數據能夠促進對消費者需求的預測。

新一代基於互聯網DNA企業的核心能夠專在與利屬用雲模式和大數據技術更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息並做出預判。所有傳統的產品公司都只能淪為這種新型用戶平台級公司的附庸。明智的選擇是，傳統的產品型公司架構互聯網平台或是借力互聯網公司的數據資源，因為「獲取用戶的真實需求」是互聯網的基因——通過網路購物（電商平台）或受網路社交（社會化SNS等）影響消費決定的用戶不是通過語言告訴需求，而是在一系列的行為中，不經意地透露了需求，這一系列的行為必須能夠相關參照、關聯、才能得出答案。解決這個問題的技術就是「大數據」。

B. 大數據時代下，如何做好數據管理工作

進入新的歷史時期以來，收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務，一旦企業不能收集范圍更廣的信息，那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作，保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一，進入大數據時代以來，由於涌現出數不勝空穗纖數的數據信息，因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用，所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體，才能推動大數據的普遍應用。第二，由於數據信息的海量出現，因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力，要保證及時處理與加工斗仿得到的各種數據信息，要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性，但因為不擁有先進的技術措施，各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三，在企業管理決策過程中，雖然大數據發揮著不可替代的作用，但同時也需重視數據碎片的作用，一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用，才能使二種數據相互協調，保證數據分析具有更高的科學性，進一步簡化分析過程，減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理，要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中，知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時，知識族銀提取是一個不可缺少的過程，只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響，人們日益意識到知識的重要性，很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置，高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用，而忽略了主觀決策的重要性，要保證二者相互協調、相互促進，才能幫助企業做出正確。

C. 信息資源管理專業課程有哪些

信息資源管理專業需要學習的課程有管理學原理、信息管理導論、元數據、信息檢索、計算機網路、程序設計、數據結構、信息組織碼液毀、信息分析、大數據技術等必修課，還有面向對象程序設計、信息系統分析與設計、搜索引擎與推薦系統、智能決策支持系統、信息資源建設、信息服務與用戶研究、信息咨詢等專業方向課。

信息資源管理專業就業前景

信息資源管理專業培養具有系統的信息資源管理理論知識，掌握現代管理知識、信息技術和信息資源管理專業技能，能夠在政府機構、公共部門、企事業單位、高等院校等各類機構以及信息資源開發和咨詢服務等專門機構中從事信息資源管理即信息收集、信息分析、信息利用和信息服務等復合型、應用型專門人才。

因此，信息資源管理專業畢業生大多在高校、企事業單位、信息服務機構等從事遲備知識管理、信息分析、信息利用和知識服務等埋如工作。比如，企事業單位的綜合辦公部門、文件管理部門、檔案管理部門、信息管理部門、知識管理部門、人事管理部門；互聯網公司的互聯網產品策劃及運營，咨詢公司的信息分析；國家各級檔案行政管理機構，各級各類檔案館；各類型圖書館等。

D. 大數據時代企業須打好信息資源整合攻堅戰

大數據時代企業須打好信息資源整合攻堅戰

數據被認為是新時期的基礎生活資料與市場要素，重要程度不亞於物質資產和人力資本。

近年來，企業產生的數據量呈指數級增長，信息資源爆炸式激增，其中非結構化的數據信息達到85%左右，傳統的信息資源管理技術已經無法應對大數據時代的挑戰。

Hadoop等大數據技術和其他大數據工具和設備的出現以及雲計算數據處理與應用模式的廣泛運用，為企業處理日益增長的海量非結構化數據提供了高效、可擴展的低成本解決方案，彌補了傳統關系型資料庫或數據倉庫處理非結構化數據方面的不足，深化和拓展了企業商業智能和知識服務能力，形成了數據驅動的決策機制，提高了決策水平。

因此，大數據時代，企業應轉變信息資源管理工作模式和利用方式，以價值創造為核心，以新一代信息技術深度應用為抓手，加強信息資源整合，精準、快速地提取增值性的有效信息，打響信息資源整合攻堅戰。

信息資源難題

大數據時代，物聯網、雲計算、移動互聯網等新一代信息技術在企業產品研發、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理、決策支持等環節的應用逐步深入，具有「大量（Volume）、多樣（Variety）、快速（Velocity）、價值（Value）」特性的信息被大量創造出來。這些信息資源在統一標准規范、實時精準管控和深層價值挖掘上難度較大，企業面臨信息資源管理的巨大挑戰。

結構復雜多樣，統一標准規范難。大數據時代，信息資源在組織上表現為非線性化，超文本、超媒體信息逐漸成為主要的方式；同一伺服器上的信息資源也可能在數據結構、字元集、處理方式等方面存在差異。大數據這一結構復雜多樣的特性給信息資源統一標准和規范的建立帶來麻煩，使得體量龐大的結構化和非結構化的信息資源處於無序組織狀態。標准化、規范化企業信息資源是未來企業信息化建設的重點和難點之一。

動態性與交互性並存，實時精準管控難。大數據時代，互聯網信息是企業信息資源的重要組成部分，豐富的網路信息資源為企業數據獲取提供了便利，這些資源為企業進行大規模、精準化的消費者行為研究提供了機會，而互聯網信息的動態性是顯而易見的，具有很大的自由度和隨意性。同時，交互性是網路信息傳播的最大特點，互聯網形成了企業與用戶溝通的橋梁，企業和用戶共同參與，使得信息雙向流動。企業對自由靈活的且互動性強的信息資源實時精準控制難度越來越大。

數量龐大且內容多樣，深層價值挖掘難。大數據時代企業信息資源包羅萬象，一方面是與外部的客戶、合作夥伴通過文本信息、社交網路、移動應用等形式進行互動時產生大量的數據；一方面，企業內部生產研發、綜合辦公、視頻監控等日常經營管理活動產生的大量信息。這些信息資源在形式上表現為文本、圖像、音頻、視頻等，是多媒體、多語種、多類型信息的混合體。

研究表明，中國捕獲和產生的數字信息量有望在2012年至2020年間增至8.5ZB，實現22倍的增長，或保持50%的年復合增長率。企業在PB級甚至EB級的數據中尋找相關信息無異於大海撈針，利用信息驅動決策的成本和復雜性與日俱增。

不對稱發展

傳統粗放式信息資源管理的整合度不高。企業信息資源長期處於粗放式管理狀態。企業對內部產生和外部反饋的大量數據信息僅僅是存儲下來，缺少信息的甄別、分類、整合和加工，很少利用信息進行管理決策，信息資源的利用率非常低。大多數企業缺乏有效的方法、手段和機制對信息資源進行管理，無法及時有效的對信息資源進行提取、集成和分析，整合度非常低。

信息資源管理缺乏對大數據的深度認知。就企業而言，信息資源管理的核心目標就是確保信息資源的有效利用，做到正確決策。企業只有深度認知大數據特徵以及大數據給企業信息資源管理帶來的難點，才能有序組織和管理結構復雜、大量、實時且潛在價值高的數據信息，才能及時、准確地挖掘分析出海量數據信息的潛在價值，才能確保信息資源的有效利用。然而，多數企業在信息資源管理過程中，對大數據的認知還只留於表面，導致信息資源的有效利用率偏低。

信息資源管理缺乏數據治理體系化建設。數據治理尚屬比較新興的、發展中的概念，隨著「大（大數據）雲（雲計算）平（平台）移（移動互聯網）」等新一代信息技術的飛速發展，對企業數據質量的要求越來越高，企業亟需數據治理（Data Governance）來輸出規則的可信度高的數據。

然而，目前國內大多數企業在數據治理方面還處於初級階段，只是做了簡單的數據質量檢查、數據歸檔、數據安全等分散性的數據處理工作，沒有形成數據治理方法論，數據作為企業核心資產來運作的理念尚未形成，完整的數據治理體系建設缺失。

整合資源

統一信息資源模式，強化數據標准建設。大數據時代，企業信息資源整合的關鍵是依託企業主數據管理（MDM，Master Data Management），強化數據標准化建設，實現信息資源模式的統一。企業主數據管理就是將企業的多個業務系統中整合最核心的、最需要共享的數據（主數據），集中進行數據的清洗和豐富，並且以服務的方式把統一的、完整的、准確的、具有權威性的主數據分發給企業內需要使用這些數據的應用。

總結多年企業信息化規劃經驗，結合大數據時代企業信息資源管理的要求，提出了識別、診斷、規劃、實施、維護5個階段實現企業主數據管理的方法論。

推進結構化和非結構化數據的融合發展。大數據時代，實現企業海量復雜數據信息的科學有效管理是保障大數據技術能夠充分挖掘企業信息資源的潛在價值的前提。紙質信息與數字化的視頻、音頻、郵件、圖片等非結構化數據在企業信息資源中的比重的逐步攀升，蘊含了豐富的潛在價值。這些非結構化數據的構造方法重復率高、冗餘存儲明顯，且不同對象之間可能存在復雜的關系。然而，傳統的面向對象的數據模型無法實現對非結構化數據的組織和管理。

因此，企業需推進結構化和非結構化數據的融合式發展，將超文本、超媒體數據模型和面向對象數據模型進行融合，構建適合結構化和非結構數據統一組織和管理的數據模型。

積極部署大數據應用，驅動信息資源的有效利用。大數據時代，企業信息資源整合的最終目標是利用大數據分析與挖掘技術實現信息資源的高效利用。應用系統是大數據的根基，企業應加大大數據技術的應用部署力度，綜合運用雲計算、分布式計算、數據交換、數據倉庫、數據挖掘以及非結構化的數據處理等多層次的大數據技術搭建大數據平台。

重視數據安全管理，確保大數據生態圈信息安全。大數據時代，信息系統之間互聯是必然的，他們會形成一個息息相關的生態圈。在這一生態圈裡，存儲和管理的大量數據信息是企業市場競爭力的核心，需要對數據安全問題進行控制和管理。因此，企業在信息資源整合過程中應以數據安全管理為前提，需要與上下游企業以及安全管理機構、評測機構等第三方機構開展廣泛合作，從企業管理制度、流程和技術手段等多方面協作確保大數據生態圈的數據信息安全。

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E. 大數據專業和信息管理的區別

1.信息與計算科學

目的是培養具有良好的數學基礎和計算機基礎，掌握信息科學與計算機科學的基本理論和方法，具備系統分析、建模、數據挖掘、信息處理與應用軟體開發能力。著重培養學生解決科學計算、軟體開發和設計、信息處理與編碼等實際問題的能力，培養能勝任信息處理、科學與工程計算部門工作的高級專門人才。

2.信息管理與信息系統

掌握管理信息系統的分析方法、設計方法和實現技術，具有信息收集、組織、分析研究、傳播與綜合利用的基本能力，具有綜合運用所學知識分析和解決問題的基本能力。

3.數據科學與大數據技術

在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。主要從事數據管理、系統開發和數據的提取、挖掘與分析等方面的工作。



丨數據科學與大數據技術專業更偏向技術，而信息管理專業則偏向管理。從知識結構上來看，大數據技術專業以計算機、數學、統計學為主要基礎內容，輔助社會學、經濟學、醫學等學科的內容。

主要的課程有：C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。所以，數據科學與大數據技術的學習內容還是比較多的，側重於計算機方面的知識，而且也有一定的難度。相比較而言信息管理專業的內容則要相對少一些，主要課程集中在管理信息系統、信息資源管理、經濟學原理、運籌學、信息系統開發與管理、生產運作與管理、計算機網路等，主要集中在管理學領域，所學計算機科學與技術的內容更側重於應用。

丨信息與計算科學開設的課程有：高等代數、數學分析、面向對象程序設計、概率論、數理統計、信息與編碼、大數據技術實踐、數據倉庫與數據挖掘、python數據分析基礎、cuda應用設計與開發、數學實驗、數學模型等，是數學與應用數學與計算機科學與技術的結合，畢業後可做數據處理方面的工作，也可做程序的開發方面的工作，學習內容更偏向於數學。而大數據技術更多的要學習計算機科學與技術和軟體工程的知識，工作時更側重於數據的處理。
從就業的角度來說，大數據行業目前的人才缺口比較大，所以從就業趨勢來說，大數據專業無疑具有較大的優勢。信息管理與信息系統和信息與計算科學專業的畢業生也可做大數據處理方面的工作。

F. 同為「大數據在職研究生」到底有何不同

中國人民大學大數據在職研究生專業分別是：大數據與應用統計、大數據分析與應用、大數據與雲計算。

大數據與應用統計在職研究生

大數據與應用統計專業所屬院系為統計學院，中國人民大學的統計學院始建於1950年，兩年後成立統計學系，是新中國經濟學科中最早設立的統計學系。

統計學院的大數據偏向從事數理統計與概率論、科研和應用工作。設立大數據在職研修班是為了培養從事數理統計與概率論方向的人才。

大數據與應用統計的學費為22000元/2年，結業後可申請:理學碩士學位。

大數據分析與應用在職研究生

大數據分析與應用屬於信息資源管理學院，信息資源管理學院是中國人民大學專門從事信息資源管理學科教學與科研的機構，是我國信息化人才培養的重要基地。大數據分析與應用專業意在提高在職人員的數據分析能力。主要針對數據進行專業化處理，通過分析數據提取有利的價值。

大數據分析與應用的費用同樣為22000元/2年，結業後可申請:管理學碩士學位。

大數據與雲計算在職研究生

大數據與雲計算所屬院系為信息學院，中國人民大學信息學院計算機應用技術專業二十多年來始終立足學科前沿，跟蹤國際先進技術，是國內最早開展資料庫和信息系統研究的團隊之一。

大數據與雲計算專業偏向技術領域，主要的招生對象為：負責信息化建設和軟體開發、資料庫系統管理等的人員；IT企業的各類技術人員（系統分析設計人員、程序員、系統管理員、測試人員等）。培養出能夠從事計算機軟體系統和應用系統的開發與管理人才。

大數據與雲計算的學費稍貴些25000元/2年，結業後可申請：工學碩士學位。

三個專業雖然同屬大數據類，但不僅所屬院系不同，學費同，所學的方向、以及可申請的碩士學位都不盡相同。所以，想學習大數據的同學，要根據自己的需要選擇不同的大數據專業。

G. 大數據管理與應用這個專業怎麼樣真的好嗎

大數據管理與應用這個專業挺好的。值得大家考慮。

本專業主要是以互聯網和大數據為背景，主要研究大數據分析理論和方法，在經濟管理中的應用，以及大數據管理與治理的方法。

大數據管理與應用課程包括，數學分析，高等代數，普通物理數學以信息科學概論，數據結論，數學科學導論，程序設計導論，程序設計實踐，離散數學概論與統計，演算法分析與設計，數據計算智能資料庫系統概論，計算機系統基礎，並行體系結構與編程，非結構化大數據分析，演算法導論，，經濟管理。等等方面開展課程，從我以上列出的課程就不難發現這門專業的課程是繁多的。

要是學好本專業就業市場和前景出路很多，選擇這個專業是要對數學要求比較高的，要有一定的邏輯思維的能力，還要具備細心，耐心以及語言包裝能力。

最後希望大家都能選擇好自己適合的專業哦。

H. 信息資源管理的方式除了手工管理方式外還有

信息資源橘羨銀管理的方式除了手工管理方式外還有文件管理和數據管理圓宴。文件管理以文件和文件夾為信息單位，方便了信息的整理、加工和檢索，派碼但需要人與計算機的高度交互。資料庫管理便於信息的分類、排序、檢索、統計等，處理速度快，效率高，但對計算機硬體和軟體要求較高，適合於大數據量、專門化的信息資源管理。

I. 哪些高校考研有信息資源管理與大數據專業

高校考研的話，有信息資源管理與大數據專業，其實目前信息資源管理與大數據專業的就業前景是比較好的，所以很多高校會開這種考研的。嗯，專業也很難說的，因為很多學校的專業都會根據社會的需求而進行調整。

J. 軍校有什麼專業

軍校專業如下：

核工程與核技術：

主要學習數學、物理學等系列基礎課程以及反應堆原理、核武器物理與效應、核輻射探測技術等專業課程，掌握核武器、核動力等基本原理和核輻射與探測、核裝置維護等方面的基本方法和專業技術，具備從事國防尖端科學研究、生產試驗、裝備使用、維護以及訓練組織和部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

物理學：

主要學習數學、基礎物理學和理論物理等系列課程，通過認識物質結構及其運動的基本規律，掌握應用力、熱、光、電、磁等知識指導設計、試驗、評估等方面的基本方法和專業技術，具備從事教學、裝備試驗設計、儀器檢測評估、使用維護以及部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

量子信息科學：

主要學習數學、量子物理、資訊理論、量子信息學等基礎理論知識，通過認識量子體系及信息技術的基本規律，掌握量子通信、量子計算、量子感知與探測等方面的基礎理論、基本方法與專業技術，具備從事教學與科學研究、量子信息技術需求分析、應用系統設計、關鍵技術研發、量子信息裝備使用維護及培訓等工作的初步能力。

應用統計學：

主要學習分析、代數等系列基礎數學理論知識和統計、優化決策等統計學基礎理論知識，掌握數學建模、數據統計處理、決策支持等方面的基本方法和專業技術，具備從事數據的採集、處理、分析、決策以及部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

數學類：

主要學習分析、代數、幾何優化等系列的基礎數學理論知識，掌握數學建模、高效模擬和計算、數據分析處理、運籌等方面的基本方法和專業技能，具備從事教學、任務規劃、計算分析、數據處理、密碼編碼、部隊管理等方面的實際工作能力和科學研究的初步能力。

生物技術：

主要學習生物化學、分子生物學、細胞生物學、微生物學、免疫學、生物信息學等系列課程，從分子、細胞、個體、生態系統等多層次認識生命的本質和規律，掌握現代生物學和生物技術的基本理論和專業技能，熟悉生物交叉技術相關業務要求，具備從事教學、國防尖端科學研究、生物安全防護、部隊管理的初步能力。

化學：

主要學習高等數學、物質結構、化學反應規律和技術等方面的基礎理論和基礎知識，掌握面向軍事、材料、信息、環境、生命科學應用的重要物質的組成、性質、合成與表徵方面的基本方法和專業技能，具備在國防軍事領域從事物質的結構和功能設計、合成、表徵和檢測、防護等實際工作能力和科學研究的初步能力，以及一定的技術管理、組織指揮的能力。

軟體工程：

主要學習軟體工程的基礎理論、基本知識，掌握軟體系統需求分析、輪褲設計、構造、測試、維護、管理等方面的基本技能、方法和相關知識，具有在軍事領域從事軟體系統的定義、開發、部署、維護、保障、管理、信息裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

物聯網工程：

主要學習計算機軟硬體技術、租銀感測器技術、計算機網路、通信技術、大數據分析等基礎理論和專業知識，掌握物理對象及其信息化、數據採集與傳輸、海量數據存儲與分析、應用系統集成與優化的基本方法和基本技能，具有從事物聯網需求分析、應用系統設計、關鍵技術研發和解決復雜工程問題的初步能力。

信息安全：

主要學習計算機、電子、網路通信和密碼學等方面的基礎理論、基本知識，掌握密碼學、數據安全、網路安全、信息系統安全的基本技能、方法和相關知識，具有從事弊桐宴信息系統與網路安全需求分析、防護體系設計、應用開發以及安全保密管理、裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

計算機科學與技術：

主要學習計算機科學與技術的基礎理論和基本知識，掌握計算機科學、計算機工程與技術、網路信息系統等方面的基本技能、方法和相關知識，具有在軍事領域從事計算機系統設計與開發、維護與管理以及信息裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

集成電路設計與集成系統：

主要學習集成電路設計與集成系統的基礎理論、基本知識，掌握集成電路、集成系統、微電子科學與工程、計算機科學等方面的基本技能、方法和相關知識，具有在軍事領域從事大規模集成電路系統、集成系統的開發、維護與管理以及電子裝備使用維護、訓練組織等工作的初步能力。

網路工程：

主要學習計算機軟硬體技術、計算機網路技術、通信技術等方面的基礎理論、基本知識，掌握計算機網路技術和網路應用開發的基本技能、方法和相關知識。能運用多學科知識對軍用網路進行綜合分析，具備軍用網路設計、開發、管理與安全維護、關鍵技術研發和解決復雜工程問題的初步能力。

網路空間安全：

主要學習計算機軟硬體技術、計算機網路技術、通信技術、信息安全的基礎理論、基本知識，掌握密碼應用與分析、軟體安全分析、網路信息系統安全、內容安全、應用安全的基本技能、方法和相關知識，具有從事網路空間安全數據分析、技術開發、工程實現、裝備應用維護與管理等工作的初步能力。

數據科學與大數據技術:

主要學習面向大數據獲取、處理、挖掘和應用的數學理論與方法、計算機科學基礎理論和專門技術,掌握數據建模、數據挖掘、知識發現的基本理論、方法和技能, 熟悉情報分析、決策指揮等軍事領域大數據挖掘與應用的業務要求，具備軍事大數據挖掘方法設計、大數據應用系統開發的初步能力。

智能科學與技術：

主要學習面向智能科學與技術的數學理論、計算機技術、智能系統技術，掌握人工智慧、機器學習、智能感知、智能決策等智能科學的基本理論、方法和技能，熟悉智能系統與裝備的演算法設計和系統構建的業務要求，具備智能演算法研究和智能系統設計、開發、運用的初步能力。

微電子科學與工程：

主要學習微電子學基礎理論和專業知識，掌握半導體集成電路及其它新型半導體器件的設計方法和製造工藝，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力。能在雷達、通信、電子戰、精確制導、導航與測控等領域從事專用集成電路的設計、研製、測試、系統集成、使用維護或管理的初步能力。

通信工程：

學習通信基礎理論和專業知識，掌握現代通信技術，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在新體制傳輸技術、認知與協同網路、軟體無線電、抗干擾通信以及新型軍事通信裝備等領域從事設計、研製、訓練組織、使用維護或管理工作的初步能力。

電子信息工程：

學習現代電子技術理論，掌握先進電子信息系統設計原理與方法，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在雷達、電子戰、精確制導、導航與測控等領域從事設計、研製、試驗評估、模擬訓練、作戰運用或管理工作的初步能力。

電子科學與技術：

學習電子科學與技術理論，掌握電子系統設計原理與方法，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在電磁場與微波、電子材料與器件、電磁兼容等領域從事設計、研製、試驗評估、模擬訓練、作戰運用或管理工作的初步能力。

信息工程：

學習信息獲取、傳輸、處理、應用等基礎理論和專業知識，掌握現代信息技術，具有較強的數理基礎、計算機、外語、工程技術應用能力以及在本專業領域跟蹤新理論、新知識、新技術的能力，能在信息系統分析設計、時空大數據管理、空間信息處理、信息智能分析、電子信息系統裝備研發等領域從事設計、研製、訓練組織、使用維護或管理工作的初步能力。

光電信息科學與工程：

主要學習數學、物理學、光學、電子學、機械及計算機科學等方面的基礎理論及專業知識，掌握光電探測、光電信息處理、光通信、光存儲、光電顯示、光電信息應用以及激光技術等光電子工程領域的基礎知識和基本技能，具有在國防軍事領域從事光電信息科學與工程研究、高技術武器裝備使用維護的能力和一定的技術管理、組織指揮能力。

納米材料與技術：

主要學習數學、物理、納米技術、光電信息、材料科學等方面的基礎理論，掌握納米材料制備、納米結構及性能表徵、微納加工技術和應用等方面的專業知識與實踐能力，初步具有從事微電子和光電子材料與器件、新型功能材料、先進結構材料、新型集成電路、集成光電子晶元等的設計、開發、測試和維護的能力和一定的技術管理、組織指揮能力。

導航工程：

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、自動控制、慣性導航、衛星導航等方面的基礎理論、基本知識，掌握軍用導航系統的分析、設計及綜合應用的基本技能，具備從事軍用導航系統集成應用、使用維護、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

無人系統工程：

主要學習數理與力學、智能感知、自主控制、信息處理、決策規劃、指揮控制等方面的基礎理論、基本知識，掌握無人系統分析與綜合應用的基本技能，具備從事無人系統運用與指揮控制、訓練組織和部隊管理等工作的初步能力。

無人裝備工程：

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、自動控制、人工智慧、無人裝備設計、武器裝備機電一體化等方面的基礎理論、基本知識，掌握無人裝備的分析、設計及綜合應用的基本技能，具備從事典型無人裝備集成應用、使用維護、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

機械工程:

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、機械設計、機械製造、機電測控、機電一體化等方面的基礎理論、基本知識，具有從事武器裝備機電系統研製與開發應用、高技術裝備使用維護、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

測控技術與儀器：

主要學習數理與力學、測控電子與計算機、感測與測量、測試計量、智能儀器等方面的基礎理論、基本知識，掌握裝備測控系統、智能儀器的分析、設計及綜合應用基本技能，具備從事武器裝備測控系統設計、檢測與計量、測試與評估、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

指揮信息系統工程：

主要學習指揮控制的基礎理論、基本知識以及指揮信息系統分析、設計、優化與集成等技術，掌握信息化作戰、指揮控制、系統工程、運籌優化等方面的知識，掌握指揮信息系統開發關鍵技術；具備指揮信息系統需求分析、頂層設計能力，具備信息化作戰策劃、組織、實施和戰場信息綜合管理能力，能夠開發、建設、維護指揮信息系統。

運籌與任務規劃：

主要學習數理與力學、電工電子與計算機、人工智慧、軍事運籌、任務規劃、聯合作戰等方面的基礎理論、基本知識，掌握作戰運籌、任務規劃的基本原理和方法，具備從事聯合任務規劃、戰術任務規劃、武器作戰任務規劃、訓練組織和部隊管理等相關工作的初步能力。

模擬工程：

主要學習模擬系列、控制系列、電工電子與計算機系列、數理與力學等系列課程，接受課程實驗實踐及選修實踐環節鍛煉，具有對作戰模擬系統、武器裝備模擬系統和訓練模擬系統進行分析、設計、開發與運用、高技術裝備使用維護、訓練組織和部隊管理等工作的初步能力。

目標工程：

主要學習運籌、系統工程、指揮控制以及人工智慧等系列課程，初步掌握目標數據處理、綜合分析、優化選擇、毀傷預測和效果評估的方法和技術,具有在軍事領域從事目標決策支持系統的分析、設計、管理與集成、高技術裝備使用維護、訓練組織和部隊管理等工作的初步能力。

大數據工程：

主要學習信息科學、數據科學與管理科學的基礎理論、基本知識與基本技能，掌握計算機、統計學、信息管理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握數據採集、存儲、管理、處理、分析與應用等技術，具備數據工程師崗位的基本能力與素質，具有一定的數據工程項目的設計開發、系統集成和工程實施能力以及數據科學研究能力。

管理科學與工程類：

主要學習領導管理、統計決策、體系工程、建模優化、綜合保障等方面的理論和方法，掌握軍隊建設和管理中的人、財、物、信息等要素的計劃、組織、領導、控制、決策等相關知識和基本技能，具有從事聯合作戰保障中的裝備管理、人員管理、後勤管理、訓練管理和信息管理等相關工作的初步能力。

大數據管理與應用：

主要學習信息科學、數據科學、復雜系統科學和管理科學的基礎理論和知識，掌握軍隊信息化建設中大數據分析理論方法，熟練掌握大數據管理與治理方法技術，具備大數據建設設計管理、大數據組織運用、數據分析、信息資源管理等能力，具有從事聯合作戰保障中數據保障和軍事信息化建設中大數據建設管理運用的初步能力。

材料科學與工程：

主要學習數學、物理、力學、化學、材料科學與工程方面的基礎理論和基礎知識，掌握軍用材料的組織成分、成型加工、性能和使用等方面的專業知識，具備從事新材料研發和武器裝備用材料設計、論證、成型加工、評測、試驗、維護等研究管理的初步能力。

飛行器設計與工程：

主要學習數學、力學、控制與信息技術、計算機與電子技術等方面的基礎理論、基本知識，掌握飛行器總體設計、氣動設計、結構分析、飛行動力學與控制、空天推進技術、試驗與評估技術、作戰應用等專業知識和專業技能，具備從事空天飛行器論證、設計、試驗、使用與技術維護等方面科學研究與組織管理的初步能力。

導彈工程：

主要學習數學、力學、控制與信息技術、航空宇航等領域的基礎理論、基本知識，掌握導彈與火箭總體、氣動、結構、推進、控制、測控等方面設計、分析的基本方法和專業技能，具備從事導彈與火箭論證、總體設計、使用、管理等方面的實際工作能力和科學研究初步能力。

飛行器動力工程：

瞄準我國未來高超聲速飛行器、空天飛行器動力系統的人才需求，培養具備過硬的思想政治素質、深厚科學文化基礎、良好身心素質和開闊國際視野的拔尖創新型人才。主要學習飛行器動力工程專業領域的基礎理論、基本知識、基本方法和基本技能，培養形成較強的創新實踐能力、溝通表達能力、團隊協作能力和自主學習能力，在高超聲速飛行器和空天飛行器動力領域掌握完全自主的核心關鍵技術。

理論與應用力學：

主要學習數學、物理、計算機與數值計算、彈性力學、流體力學、氣動與結構、動力學與控制、空天飛行器總體等方面的基礎理論和專業知識，掌握力學建模、計算分析、實驗和數值模擬等力學研究的基本方法和專業技能，具備發現、提出、分析和解決與力學相關的空天飛行器設計與使用中的相關問題的初步能力。

智能飛行器技術：

主要學習數學、力學、航空宇航、控制與信息技術、計算機與電子技術等方面的基礎理論、基本知識，掌握飛行器總體設計、空氣動力學與結構、飛行動力學與控制、人工智慧、通信系統與網路、載荷系統與應用等領域的專業知識和技能，具備在無人飛行器、新概念飛行器、飛行器集群作戰等領域從事裝備論證、設計、管理、試驗和應用的實際工作能力和初步科學研究能力。

國際事務與國際關系：

主要學習英語、國際關系、國際政治、國際戰略、國際法、涉外事務、軍事情報等方面的基礎理論和基本知識，系統了解國際戰略形勢、國家對外政策、世界各國國情軍情以及國家、地域間的交往活動，掌握國際問題研究、戰略形勢研判、國際文化交流、對外交際和談判、對外文化傳播、情報搜集分析的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維、情報意識以及高水平的英語應用技能，具備從事軍事調研、軍事外交和部隊管理的初步能力。

外國語言文學（俄語、緬甸語、朝鮮語、土耳其語）：

主要學習俄語、緬甸語、朝鮮語、土耳其語國家國情軍情、外交學、國際關系、軍事情報等方面的基礎理論和基本知識，掌握國際問題研究、戰略形勢研判、國際文化交流、對外交際和談判、對外文化傳播的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維和情報意識，熟練運用俄語、緬甸語、朝鮮語、土耳其語進行交流、閱讀、翻譯、寫作，具備從事軍事外交和部隊管理的初步能力。

外交學：

主要學習英語、外交學、當代中國外交、軍事外交、軍事情報、國際關系、涉外事務等方面的基礎理論和基本知識，系統了解國際事務、中國外交和國家對外政策，掌握國際問題研究、戰略形勢研判、國際軍事合作、國際文化交流、對外交際和談判、對外文化傳播的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維、情報意識以及高水平的英語應用技能，具備從事軍事外交和部隊管理的初步能力。

偵察情報（情報分析整編、圖像判讀）：

主要學習軍事情報、軍事偵察、航天航空偵察等方面的基礎理論和基本知識，掌握情報搜集處理、情報分析整編、聲像情報處理、圖像情報處理、戰場態勢融合的基本方法和技能，具有全球視野、戰略思維和情報意識，具備從事戰場圖像判讀、情報分析整編、軍事調研和部隊管理的初步能力。

信息對抗技術：

主要學習數學、物理、電子科學與技術方面的基礎理論和基礎知識。掌握信息對抗關鍵技術分析研究、裝備原理及使用維護等方面的基本知識和技能，具備從事信息對抗技術研發、裝備使用維護與管理等工作的初步能力。

網電指揮與工程：

主要學習數學、物理、電子科學與技術、網電指揮與工程方面的基礎理論和基礎知識。掌握網電指揮與工程關鍵技術分析研究、裝備原理及使用維護、作戰指揮等方面的基本知識和技能，具備從事網電技術研發、裝備使用管理、戰法研究、作戰指揮等工作的初步能力。

雷達工程：

主要學習數學、物理、電子科學與技術方面的基礎理論和基礎知識。掌握雷達關鍵技術分析研究、裝備原理及使用維護等方面的基本知識和技能，具備從事雷達技術研發、裝備使用維護與管理等工作的初步能力。

偵察情報（網電情報分析）：

主要學習數學、物理、電子科學與技術、網電情報分析方面的基礎理論和基礎知識。掌握網電情報偵察、網電情報處理、網電目標分析整編等方面的基本知識和技能，具備從事網電偵察技術研發、裝備使用管理、網電情報分析整編等工作的初步能力。

大氣科學：

主要學習高等數學、天氣學、動力氣象學、大氣物理學、流體力學等方面的基礎理論、基本知識，掌握天氣分析預報與軍事氣象保障的基本理論和技術，熟悉聯合作戰對軍事氣象預報保障的業務要求，具備從事軍事氣象預報保障、技術研究與管理籌劃等工作的初步能力。

氣象技術與工程：

主要學習高等數學、大氣物理學、大氣探測學、電子信息技術、遙感與遙測等方面的基礎理論、基本知識，掌握戰場氣象環境探測、信息處理、裝備保障的基本理論和技術，熟悉聯合作戰對軍事大氣探測的業務要求，具備從事軍事大氣探測設備使用維護、技術保障、研製與管理工作的初步能力。

海洋技術：

主要學習高等數學、物理海洋學、海洋技術基礎、海洋聲學等方面的基礎理論和專業知識，掌握海洋觀探測技術、海洋聲學、海洋遙感、海洋信息處理的基本技能和相關知識，熟悉海上聯合作戰對海戰場環境保障和水下預警探測的業務要求，具備從事海洋調查、海洋裝備技術與保障、研究與管理工作的初步能力。

軍事海洋學：

主要學習高等數學、流體力學、物理海洋學、海洋數值預報、海洋環境保障等方面的基礎理論和專業知識，掌握海洋環境要素分析與預報、軍事海洋環境效應評估與保障的基本技能和相關知識，熟悉聯合作戰對軍事海洋環境預報保障的業務要求，具備從事軍事海洋環境預報保障、研究與管理工作的初步能力。

海洋信息工程：

主要學習高等數學、信號與系統、海洋科學、海洋聲學、水下信息融合等方面的基礎理論和專業知識，掌握海洋聲學、海洋電磁、海洋遙感等海洋環境與目標探測信息處理及智能信息融合的基本方法和專業技能，熟悉海上聯合作戰特別是水下作戰中的環境及目標信息保障要求，具備從事水下探測信息保障、海戰場信息融合、研究與管理工作的初步能力。