大数据分析航空安全

A. 飞机出事的概率真的比汽车低吗

对于经常乘飞机旅行的人来说，最意想不到的消息是飞行事故。但对于那些统计出生的人来说，有合理的数据表明，航空是地球上最安全的交通方式。根据国际航空运输协会的统计，只要一个普通乘客乘坐一架西方飞机制造商生产的飞机，他遭遇航空事故的可能性就不到1/5300000。就事故概率而言，飞行时间最长的飞行员一生中飞行困难，难以超过二万架次。

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航空业发生事故的概率很低

即使一个人每天乘飞机，航空事故也要一万四千年。此时，互联网和各种媒体充斥着各种各样的新闻。人的感性会战胜理性，统计知识也会给心灵的感觉让路。关于航空安全，通过对大数据的分析，至少我们可以说出一些我们经常犯的错误：

必须注意

车辆的可能性很难准确地与其他交通工具的可能性进行比较。飞机上有250名乘客和机组人员，其中一辆最多载客五名乘客。结果，一次携带的飞机数量是汽车的五十倍，但比汽车安全六十倍。对于一个乘客来说，飞机的安全性并不比汽车高很多。

总结：但这次飞行数据也是一个问题，这么大的数据，实际的数据比较的比例没有多大的意义，其实这种差异的原因，应该主要是飞行安全管理与区域和国家的关系更密切。

B. 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

C. 大数据是实施“持续安全”战略的重要法宝

大数据是实施“持续安全”战略的重要法宝

9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出“大数据是推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择”。作为民航安全从业人员，笔者不由地思考大数据在实施“持续安全”战略中将发挥哪些作用？

大数据是实施“持续安全”战略的重要法宝。

实施“持续安全”战略，核心是完成对风险隐患的精细化、科学化和系统化管控，基础在于实现安全监管的内容、行为和结果的数据化，对安全形势研判和决策做到“心中有数”。

当前，民航业已经构建了成熟的分层级、分专业、分环节的监管体系。但在部分领域的部分环节，其数据化程度还有待提高，有的没有被完整记录，有的“沉睡”在档案室里，有的隐藏在脑海中，还有的可能模糊在印象中，离实现全行业安全监管大数据目标还有较大差距。

遗失的、“沉睡”的、隐藏的、模糊的数据难以被科学利用并发挥作用。曾有领导干部感慨：“是一年监管6000次，还是监管8000次？6000次未必出事，8000次未必不出事！”

“活着”的大数据，才能完成对安全形势的定量化分析，从而做到“用数据说话，用数据分析，用数据管理，用数据决策，用数据创新”。

因此，大数据是实现风险管控从“定性”到“定量”的跨越，实施“持续安全”战略的重要法宝。

大数据在民航安全监管中

应用的成果和不足

对民航来说，大数据并不陌生。

（一）成果方面。大数据的采集、整合、分析和利用需要信息系统的支撑，而民航作为信息技术应用的典范行业，在行业范围内有民航飞行标准监督管理系统（FSOP）、使用困难报告系统（SDR）、安全管理体系（SMS）、航空安全信息网等；在区域范围内有华东民航安全监管工作平台（ESSP）等监管协作平台，部分监管局也搭建了独立的业务信息平台。部分监管局使用较好的系统，如飞行标准监督管理系统（FSOP），已经完成了由“沉睡的数据”到“数据”，由“数据”到“大数据”的积累过程。

经过深入观察，不难发现这些领域基本实现了大数据与监管工作的相互融合及促进。一方面，日常的监管工作为大数据提供鲜活的素材。通过信息技术将日常监管的内容、动作、成果以数据化形式记录到数据库中，进而形成大数据；另一方面，大数据在为宏观的安全形势分析和决策提供强力支撑的同时，也反作用于日常监管，在促进其实现精细化、科学化、系统化的同时，还实现了业务线管理的扁平化和信息化。

（二）不足方面。主要表现为数据还不够“大”。直接原因是平台的孤立性和数据挖掘的粗线条，更深层次的原因还在于大数据离与全行业、全领域的安全监管工作融合还有较大差距。主要体现在三个方面：一是并非所有领域的监管内容都很精细，都制定了可执行、可追溯的风险清单、监管清单。二是并非对所有的监管行为都进行智能跟踪分析，对监管结果都进行可量化评估。三是并非所有的监管结果都可转化为对企业安全风险状态进行量化评估的依据。

实施持续安全战略，不仅要在意识层面上采用科学的思维方式和思想方法，还要在工作层面上从盯人、盯事件、盯岗位的传统监管模式转变到盯系统、盯组织上来。然而 ，系统、组织毕竟不同于有形的监管对象，它看不见、摸不着。在无迹可循的摸索中，如果没有大数据的支撑，我们容易陷入传统监管模式的依赖惯性和“心中无数”的纠结中。

促进大数据与监管融合

是实施“持续安全”战略的重要途径

将大数据与监管融合，也许是找到症结，促进监管转型的有益尝试。

（一）以大数据的精细化，促进制定各领域的精细的风险清单、监管清单。一方面，梳理法律、规章、政策文件、内部制度中已找到界定的风险点，另一方面，充分挖掘经验数据，梳理历年监管数据和事件、事故数据，交流总结各地监管经验，制定针对不同企业主体的风险清单和监管清单。以清单为依据，结合监察计划和监管目的，科学计算并编制监管任务，以实现对风险隐患的网状覆盖。

（二）以大数据的科学化，促进建立科学的监管效能评估模型。一方面，建立记录全流程执法行为的数据库，按照每个环节是否均有章可循，有据可查、有人负责、有人监督为标准，智能跟踪并科学评估执法行为的规范性，避免因执法标准不统一、程序不规范引发的后续问题；另一方面，进行监察工作量化评估和过错责任追究制，科学评估考核监管工作成效，防范因监管水平、能力、状态等因素造成的监管质量的起伏波动。

（三）以数据的系统化，促进建立系统的企业风险指数数据模型。一是实现对安全形势持续进行量化分析。充分利用“沉睡”在档案中历年不同企业主体的检查、整改、处罚等数据，科学建模，形成可量化、可分析的各环节的企业风险指数。二是依据风险指数，优化监管资源分配。根据风险指数的高低和变化情况，科学调配监管资源投放，并有针对性地加大监管力度，把好钢用在刀刃上。三是以指数合理性体现安全工作的经济效益。安全工作之所以难做，很重要的原因在于安全的经济效益具有天然的隐匿性，其在财务报表中并无体现。将企业风险指数与企业经营挂钩，对风险指数高的企业进行航班时刻和生产运行等方面的限制，促使生产运行主体充分认识并协调好“安全与发展、安全与效益、安全与服务、安全与正常”的关系。

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D. 大数据时代背景下航空领域的思考

大数据时代背景下航空领域的思考
据美国《航空周刊》网站报道，飞机的线上连接可能成为航空产业历史上一项重大的变革。飞机提供的大量数据对于飞行操作、飞机可靠性、飞机维修以及安全等方面大有裨益。
但是，我们面临的问题是如何利用技术对海量数据进行分析。我们才刚刚开始了解飞机上的“大数据”能够做什么。就如同我们有一片花海却不知道到底应该采摘哪些花来筹备一场宴会。如何将现代化飞机能够提供的所有信息和操作指南、可靠性信息、培训等其他信息源相结合是我们亟待解决的问题。
当然，大数据能带给我们的好处是很诱人的。我们必须防止使当前法规、传统阻碍大数据的发展。但是，在我们开始享受大数据带来的好处之前我们必须对以下关键问题作出回答。
l、我们应该连接什么？这是首要问题。我们可以想到很多可以相连接的东西，但是我们连接的目的是什么呢？“将飞机所有的操作数据都下载下来”，这个说起来好像很容易，但是这些海量数据中只有少部分是有用的。数据实在太多，但是能够为我们所用的的确有限。
2、我们应该上传些什么东西为飞机上的数据提供背景资料？我们必须明白哪些是有用的，哪些是可以被直接忽视的。
3、我们具备收集有价值分析信息的能力吗？数据的好处是我们可以将其转化为有价值的信息。那么这部分的工作由谁负责呢？各大航空公司拥有合格员工对所有数据进行分析吗？如果没有，是否应该让原始设备制造商（OEM）等第三方介入？或者将其分配给其它独立的责任方？这又引发了诸多和控制、法规、分析标准、监管、保密等相关的一系列问题。
我们应该分步骤来解决问题。首先，尽管飞机可以给我们提供很多有用的信息，但是大部分数据都是和飞机的实时飞行操作有关。刚开始我们可以着手解决当前的功能失效，但是只有通过飞机上的数据才能了解飞机的真实状况。分析尽可能多的飞行日志、对设备进行实时追踪、发动机检测等是不错的开端。
除了以上3个问题之外，我们必须加深对飞机配置在以下3个领域的了解：
l、首先，我们应该通过零部件序列号来对飞机上的关键零部件进行追踪。这些数据是地面控制记录而非飞机本身能提供的。
2、其次，我们要了解这些关键部件的可靠性状况，例如拆装历史、更换次数等等诸如此类。我们需要有关飞机维修的所有信息。这些数据的上传再加上飞机自身的飞行数据记录能为租赁公司、维修部门及监管部门提供帮助。
3、最后，所有的数据并非都要通过飞机卫星系统相连，但是这些数据必须通过更简单的地面系统相连。之后我们通过分析就可以得到很多有用信息。这才是大数据将发挥的作用。
我们急需探索新的方法来对数据、分析、可靠性项目的负责人进行监管。按照目前的操作惯例，航空公司既是数据的保存方，同时又负责对数据进行监管、分析，这个明显已经不符合当前打造高可靠性飞机的这一现实。我们必须对信息的透明及信息获取、技术能力等进行重新定义。
随着大数据时代的到来，我们面临着新的机遇，当前的挑战是如何更好地利用技术来提高航空飞行的安全性、可靠性以及效率。这个追求永无止境！

E. 飞机多大会死吗，会咋样

空铁管家提示您：
按照国际航空运输协会的统计，只要一名普通乘客乘坐的是西方飞机制造商生产的飞机，那么他遭遇航空事故的几率低于五百三十万分之一。从事故发生的几率而言，就算是飞行时间最长的飞行员用一辈子的时间进行氏举迹飞行，也很难超过两万架次。航空业事故发生几率非常低——即便是一个人天天坐飞机，也要一万四千年才有可能遇上一个航空事故。
关于航空安全，通过大数据的分析，至少可以告诉我们几个我们往往会误认的真理：
1、数据统计的结论毫无疑问的告诉我们，飞机是目前地球上最安全的旅行交通工具，比汽车、火车等等的安全级别高太多；
飞机重大事故发生，造成多人伤亡的事故率约为三百万分之一。航空是远程交通最安全的方式，而且它变得越来越安全。 30年前，重大事故的发生率为每飞行一亿四千万英里一次。如今是 14亿英里才发生一起重大事故，安全性提高了十倍。 据美国全国安委会对 1993～ 1995年间所发生的伤亡事故的比较研究，坐飞机比坐汽车要安全 22倍。事实上，在美国过去的 60年里，飞机失事所造成的死亡人数比在有代表性的 3个月里汽车事故所造成的死亡人数还要少。
2、对于单个人来说，飞机、火车或者汽车，安全出行的概率其实差不多。
从行驶的距离和死亡人数的关系而言，乘飞机旅行是最安全的旅行方式；但要是按照死亡人数和单次旅行时间的关系来看，火车与飞机一样安全，而乘汽车旅行的危险几率只是飞机的四倍；如果从死亡人数和旅行次数的关系来看，汽车要比飞机安全三倍，火车要比飞机安全六倍。
但人们必须注意到一种交通工具的可能性很难准确地与另一种交通工具的可能性相比较。飞机一次就有250名乘客和机组人员，而一辆汽车最多运载五名乘客。由此看来，飞机一次运载的人数是汽车的五十倍，但安全性却是汽车的六十倍（以行驶的距离为衡量依据）。对于单个乘客而言，飞机的安全性并不比汽车高出多少。
3、飞机事故造成的社会影响却比其他事故更大，原因是事故少但严重程歼并度高，受关注度大；
4、美国的大数据专家通过对全球航空公司的运营数据的分析，揭示出，各国的航空安全指数实际上相差无几，并不是说发达国家的飞机就更加安全，当然，那些被制裁和处在混乱状态的非正常国家除外；
5、国外专家确实也得到了数据的结论答举，国际航班往往比国内航班出事故的概率要低，所有的国家都一样，并不是发达国家的国际航班就更安全；

F. 航空物流管理专业与计算机有什么关联

航空物流管理专业与计算机有很大的关联，主要体现在以下几个方面：

• 物流信息系统：随着物流行业的数字化和信息化趋势，物流企业需要建立完善的物流信息系统，对于航空物流管理专业的学生来说，掌握计算机技术和粗手信息系统的知识是必不可少的。

• 大数据分析：随着数据的不断积累，航空物流企业需要利用大数据技术进行数据挖掘和分析，以提高物流效率和准确性，为此需要具备数据处团凳游理和分析的能力。

• 物流仿真技术：物流仿真技术是指利用计算机技术对物流系统进行仿真，以测试各种物流方案的可行性和优化物流流程，对于航空物流管理专业的学生来说，掌握物流仿真技术是一种优势。

• 航空安全管理：航空物流企业需要对其物流系统进行安全管理，包括安全规划、安全评估、安全监测等，这需要具备计算机技术和信息安全方面的知识。

因此，航空物流管理专业与计算机有着紧密的关联，计算机技术已经塌销成为航空物流管理专业学生必备的技能之一。

G. 如何看待ai技术在航天事业中的应用

探月工程首任首席科学家欧阳自远就AI技术在中国航天的应用发表观点。他在对谈中表示，人工智能以后必然会越来越多的渗透到、利用在航天技术方面，使航天技术拥有更精确的感知能力和更简便的控制能力。而且快速的能够实现目的。我认为中国的深空探索已经取得巨大的成就，未来AI一定会与航天事业深度融合，发挥巨大的作用。

二、总结

总的来说，各个领域都在积极探索AI技术的潜力，并利用人工智能应用于航空领域智能化、保障航空安全、提高运营效率等多个领域之中。虽然目前从技术层到应用端，都存在很多问题和风险，但可以预见，日趋成熟的AI将会为航空事业带来真正意义上的变革。

H. 飞机作为交通工具安全系数有多高

我是蓝色畅想1984，这个问题算是问对了。

一般来讲，速度越高的交通方式危险系数越高。这是因为速度越快就越不好控制，一旦出现紧急情况应变性能就越差。如汽车在行驶中急转弯的动作，尽管有一定的风险，但完全可以顺利完成；而飞机却做不到空中急转弯，只能依靠不断调整飞行姿态和速度来改变航向。

当然，要评价一架民航飞机的安全系数，还得从以下几方面考虑。

第三，民用飞机制造前，都要经过飞机系统安全评估。自上世纪八十年代末至今，为进一步提高民用飞机（实际上包括所有航空航天飞行器）的安全性，在系统安全综合性设计阶段，综合运用人为因素分析、软件安全性、风险管理和定量风险评估等各种先进技术来预防事故发生。从飞机的故障与操作人员的人为因素、设备的硬件与软件、安全性设计与风险管理、定性分析与定量风险评估等各方面对飞行事故进行综合预防。

可见，飞机自作为交通工具起，其安全系数变得越来越高了。

与地面上的交通事故相比，飞行事故的发生概率要小得多，因此才会强烈吸引媒体和公众的注意力。

写了这么多，飘过的也给个苦力赞呗。

I. 中职有哪些专业

专业包括：幼师、种植、养殖、机电、电子电工、汽修、计算机、建筑、旅游、医卫、财会、文秘、商贸、英语、音乐、美术、服装、服饰艺术、表演、烹饪、影视制作、楼宇、印刷、动漫等。
职业高中是高中阶段的一部分，一般简称高中或者高中阶段。一般来说职高和普高（普通高中）并无太大区别。只是职业高中，要求技术性和职业性重要。而普高则要求文化性重要、职业高中简称“职高”。
学习课程：职业高中主要是针对专业技术性的高中，在职业高中里不但要学习高中的基本课程（包括数学、语文、英语、物理、化学、政治、历史等），还要学习一些专业知识（所在专业有关）在社会上职业高中证书在对口专业上更有竞争力，因为职业高中是重点培养技术性人才，所以更有竞争力。