ccf大數據專家委員

❶ 太原理工大學有哪些教授的課是必須要去蹭的

要說到太原理工大學有那些教授的課是必須要去蹭的，我覺得還是有相當多的，因為學長是軟體學院的，所以可能對於軟體學院的很多的老師還是比較熟悉的，接下來就讓我給大家了來說一下在軟體學院有哪些課程是一定需要去的。

最後我想說的一位老師他更是一位有意思的老師，他就是郭浩，郭浩老師更是一個充滿才華的老師，而且這個老師上課是非常有意思，是不是地會跟大家開一些玩笑，這些玩笑又是相當的高級的一些「笑話」，雖然他講的內容很簡單，但是他確實全軟體學院最後歡迎的老師之一，並且他所做的很多的項目也是非常的有名。

❷ 中國大數據六大技術變遷記

中國大數據六大技術變遷記_數據分析師考試

集「Hadoop中國雲計算大會」與「CSDN大數據技術大會」精華之大成， 歷屆的中國大數據技術大會（BDTC） 已發展成為國內事實上的行業頂尖技術盛會。從2008年的60人Hadoop沙龍到當下的數千人技術盛宴，作為業內極具實戰價值的專業交流平台，每一屆的中國大數據技術大會都忠實地描繪了大數據領域內的技術熱點，沉澱了行業實戰經驗，見證了整個大數據生態圈技術的發展與演變。
2014年12月12-14日，由中國計算機學會（CCF）主辦，CCF大數據專家委員會協辦，中科院計算所與CSDN共同承辦的 2014中國大數據技術大會(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 將在北京新雲南皇冠假日酒店拉開帷幕。大會為期三天，以推進行業應用中的大數據技術發展為主旨，擬設立「大數據基礎設施」、「大數據生態系統」、「大數據技術」、「大數據應用」、「大數據互聯網金融技術」、「智能信息處理」等多場主題論壇與行業峰會。由中國計算機學會主辦，CCF大數據專家委員會承辦，南京大學與復旦大學協辦的「2014年第二屆CCF大數據學術會議」也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。
本次大會將邀請近100位國外大數據技術領域頂尖專家與一線實踐者，深入討論Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等開源軟體的最新進展，NoSQL/NewSQL、內存計算、流計算和圖計算技術的發展趨勢，OpenStack生態系統對於大數據計算需求的思考，以及大數據下的可視化、機器學習/深度學習、商業智能、數據分析等的最新業界應用，分享實際生產系統中的技術特色和實踐經驗。

大會召開前期，特別梳理了歷屆大會亮點以記錄中國大數據技術領域發展歷程，並立足當下生態圈現狀對即將召開的BDTC 2014進行展望：
追本溯源，悉大數據六大技術變遷
伴隨著大數據技術大會的發展，我們親歷了中國大數據技術與應用時代的到來，也見證了整個大數據生態圈技術的發展與衍變：
1. 計算資源的分布化——從網格計算到雲計算。 回顧歷屆BDTC大會，我們不難發現，自2009年，資源的組織和調度方式已逐漸從跨域分布的網格計算向本地分布的雲計算轉變。而時至今日，雲計算已成為大數據資源保障的不二平台。
2. 數據存儲變更——HDFS、NoSQL應運而生。 隨著數據格式越來越多樣化，傳統關系型存儲已然無法滿足新時代的應用程序需求，HDFS、NoSQL等新技術應運而生，並成為當下許多大型應用架構不可或缺的一環，也帶動了定製計算機/伺服器的發展，同時也成為大數據生態圈中最熱門的技術之一。
3. 計算模式改變——Hadoop計算框成主流。 為了更好和更廉價地支撐其搜索服務，Google創建了Map/Rece和GFS。而在Google論文的啟發下，原雅虎工程師Doug Cutting開創了與高性能計算模式迥異的，計算向數據靠攏的Hadoop軟體生態系統。Hadoop天生高貴，時至今日已成為Apache基金會最「Hot」的開源項目，更被公認為大數據處理的事實標准。Hadoop以低廉的成本在分布式環境下提供了海量數據的處理能力。因此，Hadoop技術研討與實踐分享也一直是歷屆中國大數據技術大會最亮眼的特色之一。
4. 流計算技術引入——滿足應用的低延遲數據處理需求。 隨著業務需求擴展，大數據逐漸走出離線批處理的范疇，Storm、Kafka等將實時性、擴展性、容錯性和靈活性發揮得淋漓盡致的流處理框架，使得舊有消息中間件技術得以重生。成為歷屆BDTC上一道亮麗的風景線。
5. 內存計算初露端倪——新貴Spark敢與老將叫板。 Spark發源於美國加州大學伯克利分校AMPLab的集群計算平台，它立足於內存計算，從多迭代批量處理出發，兼容並蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式，是罕見的全能選手。在短短4年，Spark已發展為Apache軟體基金會的頂級項目，擁有30個Committers，其用戶更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、網路、阿里、騰訊等多家知名公司，還包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多個相關項目。毫無疑問，Spark已站穩腳跟。
6. 關系資料庫技術進化—NewSQL改寫資料庫歷史。 關系資料庫系統的研發並沒有停下腳步，在橫向擴展、高可用和高性能方面也在不斷進步。實際應用對面向聯機分析處理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）資料庫的需求最迫切，包括MPP資料庫學習和採用大數據領域的新技術，如多副本技術、列存儲技術等。而面向聯機事務處理（OLTP）的資料庫則向著高性能演進，其目標是高吞吐率、低延遲，技術發展趨勢包括全內存化、無鎖化等。
立足揚帆，看2014大數據生態圈發展
時光荏苒，轉眼間第2014中國大數據技術大會將如期舉行。在技術日新月異的當下，2014年的BDTC上又可以洞察些什麼？這里我們不妨著眼當下技術發展趨勢：
1. MapRece已成頹勢，YARN/Tez是否可以再創輝煌？ 對於Hadoop來說，2014是歡欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等眾多巨頭都加大了Hadoop方面的投入。然而對於眾多機構來說，這一年卻並不輕松：基於MapRece的實時性短板以及機構對更通用大數據處理平台的需求，Hadoop 2.0轉型已勢在必行。那麼，在轉型中，機構究竟會遭遇什麼樣的挑戰？各個機構如何才能更好地利用YARN所帶來的新特性？Hadoop未來的發展又會有什麼重大變化？為此，BDTC 2014特邀請了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成員Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等國際頂尖Hadoop專家，我們不妨當面探討。
2. 時過境遷，Storm、Kafka等流計算框架前途未卜。 如果說MapRece的緩慢給眾多流計算框架帶來了可乘之機，那麼當Hadoop生態圈組件越發成熟，Spark更加易用，迎接這些流計算框架的又是什麼？這里我們不妨根據BDTC 2014近百場的實踐分享進行一個側面的了解，亦或是與專家們當面交流。
3. Spark，是顛覆還是補充？ 與Hadoop生態圈的兼容，讓Spark的發展日新月異。然而根據近日Sort Benchmark公布的排序結果，在海量（100TB）離線數據排序上，對比上屆冠軍Hadoop，Spark以不到十分之一的機器，只使用三分之一的時間就完成了同樣數據量的排序。毫無疑問，當下Spark已不止步於實時計算，目標直指通用大數據處理平台，而終止Shark，開啟Spark SQL或許已經初見端倪。那麼，當Spark愈加成熟，更加原生的支持離線計算後，開源大數據標准處理平台這個榮譽又將花落誰家？這里我們一起期待。
4. 基礎設施層，用什麼來提升我們的網路？ 時至今日，網路已成為眾多大數據處理平台的攻堅對象。比如，為了克服網路瓶頸，Spark使用新的基於Netty的網路模塊取代了原有的NIO網路模塊，從而提高了對網路帶寬的利用。那麼，在基礎設施層我們又該如何克服網路這個瓶頸？直接使用更高效的網路設備，比如Infiniband能夠帶來多少性能提升？建立一個更智能網路，通過計算的每個階段，自適應來調整拆分/合並階段中的數據傳輸要求，不僅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我們可以從Infiniband/RDMA技術及應用演講，以及數場SDN實戰上吸取寶貴的經驗。
5. 數據挖掘的靈魂——機器學習。 近年來，機器學習領域的人才搶奪已進入白熱化，類似Google、IBM、微軟、網路、阿里、騰訊對機器學習領域的投入也是愈來愈高，囊括了晶元設計、系統結構（異構計算）、軟體系統、模型演算法和深度應用各個方面。大數據標志一個新時代的到來，PB數據讓人們坐擁金山，然而缺少了智能演算法，機器學習這個靈魂，價值的提取無疑變得鏡花水月。而在本屆會議上，我們同樣為大家准備了數場機器學習相關分享，靜候諸位參與。
而在技術分享之外，2014年第二屆CCF大數據學術會議也將同時召開，並與技術大會共享主題報告。屆時，我們同樣可以斬獲許多來自學術領域的最新科研成果。

以上是小編為大家分享的關於中國大數據六大技術變遷記的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❸ 中國計算機學會的組織機構

CCF 的組織結構包括理事會、工作委員會和專業委員會。
CCF現任理事長李國傑，秘書長杜子德，另外有24位常務理事，108位理事。
杜子德秘書長在CCF九屆五次常務理事會議上向會議報告了各工作委員會的職能，會議同意了工作委員會的職責分工。CCF工作委員會設置及其職能（2010-2012）如下：
一、學術工作委員會
處理和學術有關的事務： 策劃並編輯出版「CCF計算機科學技術年度發展報告」； 「CCF中國計算機大會」徵文、編輯出版； 審查並發布對學術會議和學術刊物的評價和排名； 制定學會學術會議論文集CCFP（會議錄）出版標准，受理和批准出版CCFP的申請； 負責學會會刊准入審查和年度評估； 負責會員學術道德問題投訴受理和處理。 二、專委工作委員會
處理與專業委員會有關的事務： 負責專業委員會的管理工作，包括提出專委創建、合並、重組或撤銷意見，提交理事會審議；受理和審查創建新專委的申請；審查專業委員會領導機構候選人資格，主持專業委員會換屆選舉； ：組織對專業委員會的評估並向理事會報告評估結果； ：其他與專業委員會有關的工作。 三、會員部
會員發展和服務： 發展會員，完成制定的會員發展指標；推廣和宣傳，建立和拓展會員發展網路； 會員服務、會員關懷，聽取會員意見或建議，受理會員投訴； 建立和管理會員檔案； 組織會員資格審查委員會成員審查高級會員的入會資格； 更新網站中與工委、專委、會員有關的內容。 四、教育工作委員會
從事與高等院校計算機教育有關的工作： 調查了解高等學校計算機人才培養情況，就高校計算機教育的目標定位、課程設置、培養方式、評價手段等寫出報告，向辦學單位和教育行政部門提出建議； 參與計算機工程教育認證。 五、企業和職業發展工作委員會
了解企業的需求，設計針對企業的服務項目： 探討制定計算機職業資格認證標准（如計算機軟體工程師）的可能性，以便將來CCF為專業人士的職業資格認可和企業用人提供專業服務； 搭建會員和企業之間的橋梁，為會員就業提供服務。 六、對外聯絡部
和國際或大陸以外同類學術組織建立聯系，建立合作關系： 和其他境外同類學術組織建立聯系，促進互利合作，拓展學會發展空間； ：出訪或接待來訪的國外同類組織。 七、普及工作委員會
策劃和實施計算機普及工作： 編輯中國計算機發展史、組建計算機虛擬（網上）博物館； 組織開展呂梁計算機普及和教育扶貧活動。 八、青年工作委員會 為青年學者的發展提供幫助，開展適合他們專業發展的活動： 協助、支持和監督YOCSEF及其各分論壇的工作和活動； 負責CCF優秀博士學位論文的初評和中評，將候選名單提交給評獎委員會； 受理和初評CCF青年科學家獎，將候選人提交給評獎委員會； 實施「CCF青年學者訪問計劃」項目及其他有助於青年專家發展的活動或項目。 九、計算機術語審定工作委員會
負責計算機新術語的審定工作。 收集、翻譯、釋義、審定和推薦計算機新術語，將審定過的新術語報全國名詞審定委員會。 審定過的新詞的宣傳和推廣。 十、辦公室（學會秘書處） 學會日常工作的執行機構，是學會的聯絡、服務和信息中心； 學會日常行政與管理工作，組織學會各種工作會議； 和理事、專委、工委、會員、業務主辦單位等保持暢通聯系，為工委、專委提供支撐服務； 會員發展及服務； 策劃和實施學會活動； 融資和財務管理； 負責對外宣傳學會品牌和形象，學術資源的整合和建設，網站更新與管理； 檔案管理和年度報告編寫； 出版會刊《中國計算機學會通訊》，管理其他會刊； 其他所有和學會有關的日常工作。 十一、軟體工程師工作委員會
為來自企業的軟體工程師提供針對性的服務，重點是在企業任職的IT領域專業技術人員，包括軟體工程師，項目經理和技術主管等。 舉辦面向企業軟體工程師需求的（線上、線下）活動； 給予達到一定技術水準和貢獻的軟體工程師給予認可和榮譽，擴大這類從業者的發展機會； 匯集來自一線軟體工程師的智慧，創建高質量的計算技術資源庫，供同業人員分享； ：通過活動為CCF發展更多來自企業的專業會員。 十二、評獎委員會 學會負責評獎的機構： 起草、修訂有關獎項提名、評審規則，提交理事會； 評審有關獎項、批准評獎分委員會報送結果； 向理事會提出設立新獎項的動議、計劃、政策； 平衡各獎項，保證質量。

❹ ccf是什麼意思

中國計算機學會（China Computer Federation，CCF）成立於1978年，是中國科技界最具權威和影響力的學術組織之一。它是由國內外計算機領域的專家、學者、企業及科研機構自願組成的非營利性社會團體。

中國計算機學會目前有40多個分支機構和專業委員會，覆蓋了計算機科學和技術的各個領域，包括計算機體系結構、軟體工程、資料庫、網路與通信、人工智慧、計算機圖形學與多媒體等。它每年都會舉辦多場國際、國內知名的學術會議和研討會，如中國計算機大會（China Computer Conference，螞游簡稱CCC）