厦门工院学业水平大数据技术与应用专业学习的重点内容

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厦门工学院已经建设了一支力量雄厚的师资队伍和素质上乘的教学管理团队。现有专任教师573人，其中自有专任教师具有硕士、博士学位的教师，占比89.07%；具有高级专业技术职务的教师119人，占比33.06%。教师队伍中，双聘院士3人、长江学者2人，享受国务院政府特殊津贴2人，新世纪优秀人才支持计划1人，福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划3人，福建省高校杰出青年科研人才培育计划8人，曾担任博士生导师、硕士生导师的47人。

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大数据就业岗位：OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

大数据技术及行业应用

1，大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。

2，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。

3，麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。

4，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”。

5，随着云时代的临，大数据（Big data）也吸引了越越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用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一样的框架向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

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