数据警务有哪些

『壹』 数据警务技术专业主要学什么

院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：083111TK

培养目标

培养目标

培养目标：本专业培养具有自然科学、人文科学和信息科学基础知识，掌握数据科学领域基本理论、基本技术和应用知识，熟悉相关法律法规知识，具备大数据技术及智能技术科学研究、技术开发和应用工作能力，能在司法行政机关尤其是监狱、戒毒机关及相关部门从事智慧监所平台设计、安全架构与运维、警务裂拦数据分析与预测、警务数据管理与决策等工作的高素质应用型专门人才。 主要专业基础课和专业课：大数据编程基础、警务大数据导论、警务数据分析与决策、大数据管理、数据安全技术、警务数据可视化、数据库原理、警务信息化侍宏与大数据应用、操作系统原理、分肆谈胡布式系统与云计算、人工智能与警务应用、数据恢复技术等。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

暂无数据

专业（技能）方向

专业（技能）方向

暂无数据

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

『贰』 数据警务技术专业就业方向

可以在公安机关从事公安信息化平台架构与运维、警务数据分析与预测、警务数据管理与决策。

数据警务技术，是2019年我国高校设置的本科专业，专业代码为083111TK，学位授予门类为工学，修业年限为四年。

在现在大数据、云计算的时代，应该说相当稀缺、需求旺盛的专业，前途无量。各大学的数据分析专业的招生非常火爆，由此可见一般！即使不当警察，可以选择的行业和职业是宽广的。比如，交通运输系统、商业贸易系统、销售营业行业等。

属于交通运输系统的高速公路，目前是实行一省一张网，联网收费。但真正懂数据收集、数据分析及运用的人才，非常少，各单位各公司求贤若渴。按交通运输部的规划，下步将实现以ETC为核心的自由流收费，全国实现联网收费，全国一张网，这对数据收集、分析和运用，客观上提出了更高的要求。

再则，无论数据警务技术，还是一般性数据技术，其原理、方法和手段，都是相通的，运用于各行业各岗位，关键在实践中用理论指导实践，把理论联系实际。所以，数据技术专业，不愁前途无知己，不愁钱路无知己，只有你有数据技术的精钢钻！

『叁』 数据警务技术专业好不好

据我一个这个专业的朋友说，这个专业很好就业，以后在公安内部的发展空间也很大，是个很好的专业。

个人感受

无论数据警务技术，还是一般性数据技术，其原理、方法和手段，都是相通的，运用于各行业各岗位，关键在实践中用理论指导实践，把理论联系实际。

所以，数据技术专业，不愁前途无知己，不愁钱路无知己，只有你有数据技术的精钢钻。据了解四川省成立的大数据中心，眼下就在招聘人才，岗位多达36人之多。

• 推荐这个专业，主要是觉得这个专业是真正能学到知识的，不过对编程不感兴趣，以及想在学校躺平混日子的同学不推荐，毕竟课程还是有一定难度。

『肆』 从事公安数据分析工作是什么

从事公安数据分析工作内容如下：
1、数据整理：负责对各类犯罪数据、案件资料等信息进行整理、扮烂录入、祥神统谨缺亏计和更新，建立完备的数据资料库。
2、数据挖掘和分析：运用各类数据库、数据挖掘、数据分析工具和技术，对大量复杂的犯罪数据进行深入挖掘和分析，发现隐藏的规律和趋势，提供有效的侦查线索和治安预警。
3、研判分析：基于数据分析结果和专业知识，进行犯罪情况研判分析，推断犯罪背后的动机、手法和特征，进一步指导侦查和打击工作。
4、技术支持和培训：提供数据分析技术支持和培训，为公安机关人员提供相关技能和知识的传授，提高公安机关的数据分析能力和水平。

『伍』 大数据在公安领域的应用有哪些

大数据在公安领域的应用方式，可以分为以下3个方面：

1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。

2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。

3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。

大数据结构介绍：

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。