课程结业论文题目:大数据技术对应用统计的深远影响

课程结业论文题目:大数据技术对应用统计的深远影响

回答 （1）有效提升了信息的准确度，极大提高了会计工作的效率大数据时代的来临，不仅增加了会计信息的准确度，还提升了会计人员的工作效率和工作质量，更多的基础工作被简化，为会计职能的发挥提供了一个新的契机。（2）大数据侧重于对数据的收集与整理，通过运算和对数据的分析，可以找出人工统计中出现的失误，还能找出实际应用中的缺陷加以调整。通过大数据进行会计统计，可以运用云计算把较长时期的数据进行汇总、对比、整合，节省了时间的同时还能够确保数据的准确，为鉴定人工运算的准确性和确保统计数据的正确性提供保障。（3）全面促进财务人员角色转化图新的复合型财会专业人士简单的数据整合已经不能满足会计信息使用者的需求。有助于财务人员紧跟时代，促进角色转化，对财务信息和数据应用技术有更加明确的认识。 上面有利影响 不利影响就是：虽然会计专业可以利用大数据提高工作和减少失误，但是相比于以前的白纸黑字，数据是很容易被人家掌控和窃取的。 公司都用大数据计算财务了，那会计人员怎么办？[左捂脸]不就失业了 更多2条 

经济学界追求 causal inference 和 大数据追求的 predictive modeling 被广大经济学家认为有天壤之别， 所以大数据 (或者准确的说 statistical learning方法) 对目前经济学研究， 公共政策指定还没有实质性的帮助 但是提供了不少实证方面的新思路新方法， 也对计量经济学提出新挑战 ( 社交网络数据 ) 未来障碍一个个突破后， 会有很大的应用

只要这个学校要求考计算机方面的内容，基本都会有考数据结构的知识。这个你可以去看你中意的几个学校的招生简章和目录。有的学校就把数据结构作为参考教材之一，有的只是擦边考一点数据结构的知识，基本都是很简单的。

大数据技术与应用结课论文

大数据课程啊，其实就是说那一些观察可能，比如说你上淘宝，你淘宝的时候浏览一个衣服，那么当你在浏览下一次的淘宝时候，他会自动给你推荐这个衣服，这个就是大数据

大数据的关键技术 分布式存储系统(HDFS)。MapReduce分布式计算框架。YARN资源管理平台。Sqoop数据迁移工具。Mahout数据挖掘算法库。HBase分布式数据库。Zookeeper分布式协调服务。Hive基于Hadoop的数据仓库。Flume日志收集工具。

我是来自农村的一名很普通的女孩，17年大学毕业，现在在杭州一家大数据公司做分析师。想跟大家分享一下，我是如何从刚毕业的一张白纸，成长为一名大数据分析师的，希望我的学习成长心路历程，能够给到现在想往大数据分析行业发展的小伙伴一些参考。我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面试20来家，有3家成功的，但是开的工资最高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，电话费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要电话面试，我当时就怀疑是不是骗人的，在电话面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了，当时就蒙圈了，这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间，我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是骗人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚，最后一天选择了这个训练营，其实心里非常忐忑不安。集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间，经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径，仅供大家参考；1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python，现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、最优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。9、 其实在学习的过程中要想学得快，最好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是第一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。最后感谢阿里云和决明数据科技的老师，同时也推荐想学大数据分析的学弟学妹们去九道门商业大数据分析实训中心，因为专业所以认同。

阶段一：静态网页基础(主要学习HTM和CSS)阶段二： JavaSe+ javaW阶段三：JAVA高阶应用阶段四： javaEE阶段五：Linux和Hadoop阶段六：大数据数据库阶段七：实时数据采集阶段八： Spark数据分析从上面的课程内容看，大数开发学习要掌握ava、 linux、 hadoop、 storm、fume、hive、Hbase、 spark等基础知识。

大数据对会计行业的影响论文

什么是大数据　　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、管理和处理的数据集合，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。　　麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。　　从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。　　随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。

随着大数据时代的到来，企业更注重数据的挖掘与深入分析。对于财务而言，大数据时代与小数据时代的区别在于：1 是数据的突然增多， 且多为非结构性的业务数据;2 是面对这些海量数据，要求会计从业人员的反应 时间短，反应速度快。因此如何收集数据、整理数据、分析数据、利用数据，并 将这些有效数据进行整合、资源配置，是企业目前所需要面对的难题之一。 诚然，数据本身并不能提供任何信息，在大数据时代，如若企业不能将数据 充分收集、分析、利用，也不能对数据进行整合，会导致企业处于不利局面，不 能有效的防范和化解风险。

回答 （1）有效提升了信息的准确度，极大提高了会计工作的效率大数据时代的来临，不仅增加了会计信息的准确度，还提升了会计人员的工作效率和工作质量，更多的基础工作被简化，为会计职能的发挥提供了一个新的契机。（2）大数据侧重于对数据的收集与整理，通过运算和对数据的分析，可以找出人工统计中出现的失误，还能找出实际应用中的缺陷加以调整。通过大数据进行会计统计，可以运用云计算把较长时期的数据进行汇总、对比、整合，节省了时间的同时还能够确保数据的准确，为鉴定人工运算的准确性和确保统计数据的正确性提供保障。（3）全面促进财务人员角色转化图新的复合型财会专业人士简单的数据整合已经不能满足会计信息使用者的需求。有助于财务人员紧跟时代，促进角色转化，对财务信息和数据应用技术有更加明确的认识。 上面有利影响 不利影响就是：虽然会计专业可以利用大数据提高工作和减少失误，但是相比于以前的白纸黑字，数据是很容易被人家掌控和窃取的。 公司都用大数据计算财务了，那会计人员怎么办？[左捂脸]不就失业了 更多2条 

5g技术对网络应用的影响论文

1、5G网络是基于第五代移动通信技术的网络。5G，全称是第五代移动电话行动通信标准。2、目前中国联通已经获得3500MHz-3600MHz共100MHz带宽的5G试验频率资源。3、中国联通已在多个城市开展5G试点网络测试和创新业务示范。（1）区域涵盖京津冀、长三角、珠三角、中部城市群等各重要经济区域内的重点城市。（2）示范业务包括智慧冬奥、智慧医疗、智慧安防、5G车联网、智慧制造、智慧教育、智慧足迹、大视频等众多5G创新业务领域，为全面试商用奠定了坚实基础。

5G具有更高的速率、更宽的带宽，预计5G网速将比4G提高10倍左右，只需要几秒即可下载一部高清电影，能够满足消费者对虚拟现实、超高清视频等更高的网络体验需求。而且5G具有更高的可靠性，更低的时延，能够满足智能制造、自动驾驶等行业应用的特定需求，拓宽融合产业的发展空间，支撑经济社会创新发展。和4G相比，5G的提升是全方位的，5G将给用户带来更快，更便捷的体验。

5g主要是无线终端设备接入网络带宽变高了，延迟变小了。对计算机网络技术发展有啥影响，最主要是更多的智能终端应用会发生变化吧！比如手机可以看超高清视频，可以把超高清的监控画面、4k视频会议，通过5g网络不会变卡。

5G时代的重点在于「万物互联」，因此在互联网行业的影响应该是蛮大的，从两个方面来看，一个从整体的互联网行业上来看，一个从互联网从业者来看。一、先看一下互联网行业会有哪些演变不可否认的是，5G时代，互联网行业将会从消费互联网向着产业互联网发展。一方面5G呈现出高带宽、低延迟的特性，大型的自动化设备联网成为可能，大量数据存储、处理的速度都会更快，云技术的发展在5G支持下会有进一步发展。此外，无人驾驶、VR等技术都会有很大的技术进步。 对于互联网从业者来说，5G技术进步，未来将会有更多机会，也会有更大竞争。二、对于互联网从业者来说5G带来产业互联，但是这些产业基本是存在一定门槛的，不再是消费互联网时代，人人都是产品经理，互联网从业者既要掌握互联网相关知识，也要学习新的产业知识，在这个过程中，难保没有行业人才跳出，学习互联网知识。再一个，产业互联网的要求往往比消费互联网要高，C端和B端比起来，往往是B端的产品更难一些，C端只要做好内容、运营，用户大部分都会买账，但是B端产品所涉及的环节要更复杂，也更加讲究实用性，在产业互联网时代，出现bug可能直接影响生产效率。再则，5G时代，大数据是风口，有数据意识或者说有数据观的互联网从业者可能会更加好发展一些。其实，对于互联网从业者来说，5G的出现是一件好事，因为目前互联网行业已经进入存量市场了，增长放缓，而5G在某种程度上为互联网的发展带来了一片新的未知蓝海。

数据库应用课程设计论文题目

设计一个图书馆管理系统：以下功能使用表单实现：具体功能是：可以查看在库图书（书号、书名、出版社、作者、是否在库），可以查看读者信息（读者号、读者名、性别、年龄、家庭地址、罚款、借书数目），可以查看借阅信息（书号、书名、读者号、读者名、借书日期、还书日期），图书入库功能（可使新书入库，实体属性为图书属性），新增读者功能（可增加新的读者，实体属性为读者属性）。信息打印功能（可将查阅到的信息打印输出）。

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