大数据和计算机

A. 大数据专业和计算机专业有什么区别

一、课程设置不同

1、大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。

包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

2、计算机专业：计算机应用基础、应用文写作、数学、英哪指语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windows server 2008操作系统。

局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术（主要学习思科、华为公司设备的配置、管理、调试）、SQL Server、网络综合布线技术、CAD绘图等。

二、专业定位不同

1、计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练，培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。

2、大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

三、培养目标芦蔽不同

计算机专业：

1、掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能，能从事计算机硬件系统开发与设计。

2、掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

3、掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能，具有计算机应用和开发的能力。

4、掌握计算机科学的基本理论，具有从事计算机科学研究的坚实基础。

大数据专业：

1、掌握大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

2、掌握关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

3、掌握分布式数据处理。详细介绍分析Map/Rece计算模型和Hadoop Map/Rece技术的原理与应用。

4、掌握海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法_Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法_聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

(1)大数据和计算机扩展阅读：

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发陪缓州类人才和大数据分析类人才。

十大职位：

一、ETL研发；

二、Hadoop开发；

三、可视化（前端展现）工具开发；

四、信息架构开发；

五、数据仓库研究；

六、OLAP开发；

七、数据科学研究；

八、数据预测（数据挖掘）分析；

九、企业数据管理；

十、数据安全研究。

B. 大数据专业和计算机专业哪个比较好

大数据专业前景更好，是风口。计算机专业是大类，涵盖的知识比较多，比较深，就业范围更广

C. 学计算机好还是大数据好 哪个更吃香

学大数据好一些。首先，当前计算机科学与技术和大数据这两个专业的热度都比较高，这两个专业本身也没有所谓的好坏之分，而且这两个专业本身也有非常紧密的联系，当前计算机专业也是培养大数据研究生的主要专业之一。

计算机和大数据专业哪个更好

不少同学纠结到底是选计敬察算机还是大数据，这两个专业之间有联系也有区别，选哪个好还是看个人的取舍。

计算机专业我们一般把它看成一个大类领域，具体到二级学科有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网技术等等。

而大数据是符合现在趋势的新兴技术学科，全称是数据科学与大数据技术，属于交叉学科，有的学校把它归类在计算机专业里面，有的学校则把它放在数学专业里面。

大数据专业学习的内容涉及到计算机、数学、统计学等多个学科的知识综合运用，包括但不限于JavaSE核心技术、Python爬虫、云平台的开发技术等等。

有人担心学大数据专业，未来会不陪碧会热度过去了就芦稿举不好找工作了。这里要肯定一点，现在人工智能正在一点一滴的进入我们的生活，大数据起码在十年内都还是红利期。而十年后的世界会怎样谁也不知道，大数据有可能被新的技术更新换代也不一定。

相对而言，计算机专业则显得更传统，毕竟计算机的网络技术是大数据发展的基础，怎么也不至于失业。在本科阶段选择偏重打基础的计算机专业，对同学们未来的职业发展未必不是一件好事。

大数据和计算机的区别

计算机科学与技术专业主要针对计算机领域的知识来设置课程体系，整体的知识面比较广，学生未来的选择空间也相对比较大，不论选择读研还是参加工作，选择计算机科学与技术专业都是比较稳妥的选择。另外，由于计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一，课程体系和实践场景都比较完善，学生也会有一个比较好的学习体验。

大数据专业是新设立的专业之一，而且未来大数据领域的人才需求潜力也比较大，所以选择大数据专业也是顺应时代发展的选择。大数据专业是一个典型的交叉学科专业，涉及到数学、统计学和计算机三大块内容，所以大数据专业的学习压力往往要大一些，而且大数据专业对于数学基础的要求更高一些，这一点要引起足够的重视。

大数据专业对于实践场景的要求比较高，通常需要数据中心的支撑，这对于教育资源整合能力相对较弱的高校来说，是一个不小的挑战。从当前的人才需求情况来看，目前大数据技术依然处在落地应用的初期，行业人才需求往往更注重高端人才，所以当前选择大数据专业，最好读一下研究生。

D. 浅谈计算机与大数据的相关论文

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!

计算机与大数据的相关论文篇一
浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术

[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。

[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术

在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。

一、大数据时代信息及其传播特点

自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。

大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。

二、大数据时代的计算机信息处理技术

(一)数据收集和传播技术

现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。

(二)信息存储技术

在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。

(三)信息安全技术

大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、传输技术

在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。

结语：

在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。

参考文献

[1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107.

[2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110
计算机与大数据的相关论文篇二
试谈计算机软件技术在大数据时代的应用

摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。

关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案

1 概述

自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。

大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。

2 大数据时代的数据整合应用

自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。

企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。

2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。

3 企业信息解决方案在大数据时代的应用

企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。

3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。

3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。

3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。

3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。

在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。

如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。

在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。

4 结束语

在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。

参考文献：

[1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009.

[2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007.

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[5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000.

[6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊.

[7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02).

[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01).
计算机与大数据的相关论文篇三
浅谈利用大数据推进计算机审计的策略

[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。

[关键词]大数据 计算机审计 影响

前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。

一、初探大数据于CAT影响

1.1影响之机遇

大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。

1.2影响之挑战

大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。

二、探析依托于大数据良好推进CAT措施

2.1数据质量的有效保障

依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。

2.2公共数据平台的建立

依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。

2.3审计人员的强化培训

依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。

三、结论

综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。

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E. 计算机大数据是学什么的

大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业。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、处孙缺理软件，学习数学则神辩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）。

就业方向：

1、数据工程方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的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，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类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，也可在IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数瞎举据分析、大数据挖掘等相关工作，可在IT领域从事计算机应用工作。

F. 计算机大数据方向就业前景

一、计算机大数据方向就业前景

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是

大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大

数据开始全面落地应用的必然结果。大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要

研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而

且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学

生来说，如空态果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生 。

G. 计算机大数据是什么

问题一：计算机(大数据方向)是做什么的 10分 计算机网络技术分，开发，维护，运营，产品经理。
至于移动互联网的方向好不好，我只能说，
未来的十年是移动互联网的十年。

问题二：在哪年部分计算机专家提出大数据概念 2008年八月中旬

问题三：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学消滚弊家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，备竖他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

一：大数据的定义。拿族
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新......>>

问题四：计算机网络应用和大数据有关系吗 计算机网络和云计算的发展促进了计算机向更高层次的发展，对处理大数据计算等问题提供了可能，数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代已经来临。利用计算机网络应用技术带来的大数据，将成为下一代信息技术的核心所在。大数据本身量大、结构复杂、变化快、价值大。这样给大数据的管理、计算、存储、呈现、挖掘、安全等环节带来挑战。而伴随着大数据时代来临的序幕和大数据处理时代的到来，对计算机网络应用处理技术也提出了更高的要求。

问题五：计算机应用技术 (大数据技术应用) 和 计算机应用技术 有什么区别吗...... 有区别： 前者：主要是针对硬件使用以及软件安装调试和实用 后者：为今后从事软件开发，写代码编程序打基础！ ------------------------我是计算机专业的

问题六：电脑学校里面的大数据是啥？ 大数据的定义：
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯
大数据的特点：
数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

问题七：云计算机与大数据有什么应用特点 率先提出“云计算机”概念的紫光股份将其定义为：采用与个人计算机和超级计算机完全不同的分布式体系架构，借助于云计算的虚拟化技术，由多个成本相对较低的计算资源融合而成的一台具有强大计算能力的计算机。它可高效支持大数据处理、高吞吐率和高安全信息服务等多类应用需求，其计算能力和存储能力可动态伸缩并无限扩展。
1.分布式新型体系结构，多种廉价计算资源并行计算，大幅度提高IT基础设施的计算速度和存储能力；
2.支持海量结构化和非结构化的数据处理；
3.计算能力动态可伸缩，可满足用户业务需求的变化；
4.超强容错能力，在节点计算资源发生故障的情况下仍能继续正确完成指定任务，并可在不切断云计算机电源的情况下取出和更换损坏的节点计算单元或存储单元，从而提高整机的扩展性、灵活性以及对灾难的及时恢复能力等；
5.协同快速部署技术，大幅度提高大数据用户的部署速度、效率和质量。

问题八：现在马云提出的大数据时代,需要用到哪些计算机方面的技术 5分 网络工程的知识，各种编程语言，各种脚本语言，云计算，数据库，算法等等，其实所谓的大数据就是大流量，巨大的数据量在网络上流来流去，研究大数据就是在研究如何用最小的空间来保存大数据，用最短的时间在大数据中找到小数据，最短的路径从别人的电脑流到你的电脑之类，这些是十分复杂的……其实我也不是十分清楚……

问题九：什么时间,部分计算机专家首次提出大数据概念 大数据 （巨量数据 *** （IT行业术语）） 编辑
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1] 在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[3]

问题十：大数据、数据分析和数据挖掘的区别 100分 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。
按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。
数据分析处于数据处理的最末端，是最后阶段。
大部分企业比较侧重数据分析。
数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。
大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

H. 大数据专业和计算机专业那个比较好

其实无论是哪两种专业比较，都没有孰好孰坏，它们都有各自的优劣势。因此，我们分别来看看大数据专业和计算机专业的主要特点。
1、计算机科学与技术
计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学性和工程性相结合的计算机专业高水平工程技术人才。
作为计算机类专业中最老牌的一个专业，计算机科学与技术专业无论是在教育方面还是在行业内都已经发展得相当成熟了。成熟的培养体系能够更好的帮助在校学生的成长，这是计算机专业的优点之一。此外，计算机科学与技术是一门学习内容非常广泛的专业，主要分为三个方面：网络、硬件、软件。学得多，应用面自然也广，所以计算机专业的就业面非常广。此外，近年来政府机构和事业单位对计算机人才的需求量也大大增加，所以女生如果选择计算机专业对于未来进入体制内工作还是比较有优势的。
不过，也正因为有如此多的优点，报考计算机科学与技术的人数非常多，作为一个大热门专业，必定会存在就业竞争，想要获得好工作，一定要出类拔萃。
2、数据科学与大数据技术专业
数据科学与大数据技术专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，以统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科。
相较于计算机科学与技术，大数据专业是一个比较“年轻”的专业。也正是因为它是个新专业，所以行业内人才缺口很大。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。这也表明，大数据专业的就业前景还是非常不错的。此外，对于女生来说大数据专业还有一个优势，大数据专业不会设计太深的算法，进可做大数据开发，退也可做大数据分析，女生可以选择更贴近业务方面的工作。
当然，由于这个专业2016年才刚刚开始在高校设置，在培养方面还不算特别成熟，行业发展也处于刚刚起步的阶段，这也是选择大数据专业的挑战之一。

I. 大数据和计箅机都属于手艺类型吗

大数据和计箅机属于手艺类型
大数据属于计算带首启机一类的专业蠢如类别。大数据指的主要是数据科学与大数据技术，数芹搭据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决

J. 计算机网络应用和大数据有关系吗

计算机网络和云计算的发展促进了计算机向更高层次的发展，对处理大数据计算等桥胡问题提供了可能，数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代已经来临；利用计算机网络应用技术带来的大数据，将成为下一代信运樱息技术的核心所在；大数据本身量大、结构复杂、变化快、价值大。这样给大数据的管理、计算、存储、呈现、挖掘、安全等环节带来挑战。而伴随着大数据时代来敏悄拦临的序幕和大数据处理时代的到来，对计算机网络应用处理技术也提出了更高的要求。