什么是数据科学与大数据技术？
“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。
“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向
分析类岗位
分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
研发类岗位
架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。
开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。
运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。
管理类岗位
产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。
运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。
“数据科学与大数据技术”专业的就业前景
人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。
在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。
数据科学与大数据技术怎么样
我是天津大学的一名本科生，目前的专业是数学类，当时是大类招生，现在还没有进行专业分流，不过日后分流的专业就有数据科学与大数据技术。数据科学与大数据技术是一门交叉学科。以统计学，数学，计算机为三大基础学科，并以生物、医学、社会学、管理学等为拓展性学科。如果能学好的话，将成为一名复合型人才。前景还是相当不错的。毕业后能从事数据科学研究与各行业大数据的智能分析、处理、挖掘和应用等工作。但是呢，你必须要认识到，大学的数学是非常难得相对于其他的科目来说，你必须对自己的能力有足够清晰的认识以及把握，而且不要说高中的时候数学学得多么多么好，到了大学也能学好，这就是一种非常错误的想法，因为中学时期的初等数学和数学专业学得真的丝毫没有可比性，学习的方法也不一样。（我现在学着就挺吃力的，但是也说实话，如果你肯努力，别挂太多科，也是能有毕业证的，另外呢，数学学院也是的学业也是挺忙挺累的）而且我还要提醒的是，数学专业的题目大多都是证明题。我们的基础课程有数学分析、高等代数、拓扑学、复变函数、实变函数、抽象代数、数理统计、概率论等，感兴趣的话可以提前了解一下。学科基础
现代信息传播的特点？
答：一、现代信息传播的特点 1、传播速度快 2、距离远 3、信息量大 二、信息传播的内涵 信息传播是个人、组织和团体通过符号和媒介交流信息，向其他个人或团体传递信息、观念、态度或情意，以期发生相应变化的活动。 三、信息的传播途径 形态多样是信息传播的多媒体形式，不论文字、声音、影像、图片或数据，无所不包。
信息技术改变着我们的生活的资料
《信息传递改变着我们的生活》是肥东黄栗学校提供的微课课程，主讲教师是李尚华。通过观看教学录像自学，了解从古至今信息传递的方式发生的变化；了解信息传播的主要方式，能正确利用媒体，学会选择信息，趋利避害；初步养成留心信息的好习惯，逐步学会搜集信息，处理信息，运用信息，善于和别人交流信息。信息技术简介：信息技术（IT）使用计算机来存储、检索、传输和操作数据或信息，通常用在商业或其它企业环境中。[2]信息技术被认为是信息和通信技术（ICT）的一个子集。一个信息技术系统（IT系统）通常是一个信息系统、通信系统，或者更具体地说是一个由有限用户群体操作的计算机系统，它包括所有硬件、软件和外围设备。
信息技术给我们生活带来哪些变化
信息技术对我们生活的影响带来的变化有：一、好处：1、促进工作效率生活方式的转变。由定点定时上课上班转到家里办公，缩短了时间和距离，而网络通讯，网上授课，网上购物，网上娱乐，移动支付等新兴方式提高了生活质量。2、促进学习方式的转变，满足“时时学习，处处学习”的需求。一部移动电子设备，相当于一座“数字化图书馆”，不用像传统一样跑去图书馆查找资料，既费时又费力。3、促进了思维方式的转变。从“人具合一”转变到“人机合一”。比如信息化下的移动学习，交互式学习，虚拟化的学习。4、实现了资源共享，获取信息的渠道多样化和快捷化，缩短了时空距离。相比于过去的烽火，驿站，以及报纸等纸质媒体，电子信息媒体的报道从身边的新闻到国外的新闻更加广泛，更加准确。二、坏处：1、对消费者的弊端如大数据、人工智能的兴起侵犯了消费者隐私，个人数据安全面临威胁；企业掌握信息优势后，侵犯消费者权益；使消费者接触的信息窄化。2、对市场的弊端越早掌握信息技术优势的企业，越容易形成垄断优势，企业滥用市场支配权力严重影响了市场公平竞争，阻碍了市场持续创新；3、对社会的弊端新一代信息技术是思想、权力、资源与财富的载体，它的无序发展会造成社会的割裂与分化；智能社会的发展依赖大数据，同时也因为社会的关联程度提高，在遭遇故障、攻击时，损失也变得巨大；信息技术涵盖国计民生的方方面面，在安全上面临的风险也会影响国家安全。
物联网的关键技术有哪些，这些技术的主要思想，主要特点及应用
最初在1999年提出：即通过射频识别（RFID）(RFID+互联网）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网”。
中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
国际电信联盟( ITU) 发布的ITU 互联网报告，对物联网做了如下定义：通过二维码识读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
在物联网应用中有三项关键技术
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
用途范围
物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
国际电信联盟于2005年的报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。物联网在物流领域内的应用则比如：一家物流公司应用了物联网系统的货车，当装载超重时，汽车会自动告诉你超载了，并且超载多少，但空间还有剩余，告诉你轻重货怎样搭配；当搬运人员卸货时，一只货物包装可能会大叫“你扔疼我了”，或者说“亲爱的，请你不要太野蛮，可以吗？”；当司机在和别人扯闲话，货车会装作老板的声音怒吼“笨蛋，该发车了！”
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
运营商如何运用大数据转型升级
首先是传统运营商所提供的服务类型已经从单一的话音结合少量的数据通讯，向多媒体、iptv等多业务叠加模式演变；其次，是价值链的改变，运营商不得不面对为数众多的、并且在逐步壮大的互联网服务提供商和应用提供商，想自己直接经营显然不太现实。但是，以腾讯、百度、新浪等为首的传统互联网巨头认为，三大电信运营商并不会对传统互联网公司以及新兴的移动互联网企业构成威胁，通过合作，互联网公司将与电信运营商实现共赢。如何处理与新兴互联网公司的关系？公司化运作、新的it技术的利用是否是其转型的救命稻草？云、管、端三线布局能否解决管道化的忧虑？这是移动互联网时代，摆在中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商面前的难题。电信运营商必须深化战略转型，否则将难以应对移动互联网时代的各项挑战据赛迪顾问数据显示，2012年中国已有超过4亿用户尝试用手机访问互联网，微信用户突破3亿，手机用户上网的频率全面提高。随着未来以智能手机、平板电脑为代表的新式移动互联网终端的不断推出，人们对于移动互联网业务的需求将呈现爆炸式增长趋势。显而易见，移动互联网正在孕育着一个巨大的市场商机。移动互联网产业生态价值链还在重塑过程中，但机遇大于挑战，关键是如何调整商业模式、战略、策略、渠道。然而，当电信运营商从被动转主动开始拥抱移动互联网所造就的数据时代时，其最强劲的竞争对手互联网巨头已经成为近年来发展最为迅速、灵活、并且创意无限的角色。当前，即便是世界优秀的电信运营商也面临着艰巨的业务转型需要和巨大的发展瓶颈。在移动互联网时代，运营商缺乏互联网运营经验、对终端掌控力度不足、业务创新能力落后、缺乏标准开发能力以及资源使用与管理运营支撑效率低已经成为了运营商全面增长的几个主要的劣势所在。从最新公布的中国移动、2013年一季度财报来看，利润增长几乎停滞，增长显现出疲态。运营商的转型之门若干年后又将重新打开，而不管是“流量经营”和“去电信化”等运营商转型思路，赛迪顾问认为，面临移动互联网带来的庞大的数据挑战，电信运营商的转型之路必须要围绕海量数据所带来的商机作深度挖掘和分析。海量数据的出现、数据结构变化给运营商的数据管理及分析带来高度挑战尽管移动互联网时代给电信运营商带来前所未有的机遇，然而正如硬币的两面，这个时代的到来同样也给电信运营商带来了无限的挑战，特别是大数据的挑战。这个挑战主要表现在以下两个方面：其一、传统数据仓库难以满足日益增长的业务数据所带来的存储、计算需求。随着业务发展数据量的增加，应用复杂导致的数据量增加，这些数据量导致了数据存储和处理压力； 数据仓库无法线性扩容，管理难度加大，成本高扩容压力大，效率下降等。其二、传统数据仓库难以满足非结构化数据的处理要求。移动互联网和物联网业务带来的非结构化数据、半结构化数据（如网页、聊天记录）对分析系统提出了不同以往的处理要求，如自然语言处理、网页分类等。下图描述了运营商针对不同业务所应具备的大数据处理模型特征，是运营商急需提升的应用处理能力模型。图1 电信运营商大数据处理应用模型从上图看，准实时处理、非实时处理以及oltp/在线事务处理以及在线分析应用四个方向的能力将是电信运营商在主要大数据应用所应具备的能力，也是未来运营商大数据的重要竞争优势的角逐。利用大数据转型，运营商在行动其实，各大运营商在面向移动互联时代已经做好了部分准备，而且在应对大数据挑战上逐步提高了竞争意识。中国电信很早就已经意识到移动互联网时代的到来，并于2005年提出了战略转型的构想，主要目的就是为了应对移动互联网时代的挑战。而当前，中国电信已经提出了“智慧城市”发展战略，其中很重要的技术结合点就是物联网和大数据。基于以上战略，中国电信定位成为智能管道的主导者、综合平台的提供者、内容应用的参与者。而在“流量经营”方面，中国电信从“话务经营”向“流量经营”转型。结合大数据技术，中国电信也将深入idc服务以及智慧城市建设，并发掘移动互联与之结合的商机，重塑转型之路。中国移动数据部认为，在移动互联网时代，电信运营商需要转型，要以开放的姿态获取更多的合作，而中国移动的阅读、游戏、动漫、音乐等业务都将通过开放合作的方式来寻求发展。通过开放合作平台，中国移动从“移动通信专家”到“移动信息专家”的策略转变，就是为顺应移动互联网时代潮流而做出的改变。这一战略的发展基础就是中国移动针对大数据和云计算研究所获得的应用发展方向。中国移动在大云1.5平台上部署了分析型paas产品，利用bc-hadoop构建大数据处理平台，同时建设了并行数据挖掘系统（bc-pdm&etl）以及商务智能平台（bi-paas）等大数据应用平台，为将来在大数据应用和服务市场做了充分准备。中国联通对大数据的探索源自于2010年中国联通数据大集中策略的提出。2009年，中国联通3g业务正式商用，提出“统一品牌、统一业务、统一包装、统一资费、统一终端政策、统一服务标准”的“六个统一”策略。这意味着中国联通要走一条数据大集中的路线。2012年底，中国联通就已经成功将大数据和hadoop技术引入到移动通信用户上网记录集中查询与分析支撑系统。当前，中国联通已经新增100亿投资重庆大数据计划，显现了其发展大数据，转型自身业务的决心。总体来看，运营商利用大数据来推动业务转型将是未来电信市场的一个重要方向。电信运营商如果能够通过技术的进步，不断释放其管道中庞大数据的潜在力量，将会成为未来移动互联时代中最大的赢家。
如何为传统企业转型升级插上大数据的翅膀
近年来，我国工程机械企业在行业调整中苦练内功提升品质、布局创新，在产业升级过程中，落实“走出去”战略取得不俗成绩，中国工程机械品牌的国际影响力不断提升。面对挑战与机遇，工程机械行业战略转型也迫在眉睫，而当传统行业与互联网碰撞是否又能擦出新的火花？国联资源网首席执行官钱晓钧表示，这是潮流，挡也挡不住。因为山东八达工程机械城是一个上升品牌，所以它主要是营销模式的创新，服务体系的创新，如果真正把交易支付，还有供应链金融，甚至是产品、售后、保险、承诺，这些都做好的话，这种体验就非常好，这种价值是非常好的。那对今后来讲，能够代表很好的发展前景。咱们现在老讲互联网思维，其中一个很核心的就是用户经济，体验价值交互。这种价值交互，它服务只有他们才能抓住，售后的每一个环节，二手设备怎么弄，租赁怎么搞，这个事情，我们的2B平台上，每一个工程机械的垂直，但为什么做不好，就是它很难垂直进去。不是能够了解到每一个环节和细节，用户的体验，用户的消费习惯，它就是通过一点一滴细小环节的这种复合体培养起来，非常舒服，非常便捷，非常快，也非常好，都还好使，才愿意来用。所以这个线上，说到底只是他的一个平台之内，并不是说有了线上，它就能活了，或者能好了，完全不是这么回事。所以我们说，未来一定是属于懂互联网，并且能够愿意接近应用互联网的传统企业，未来是属于他们的。黑蜘蛛www.bsicms.com电子商务为您解答
简述支持物联网的最新热门信息技术有哪些,并作简单描述。(列举五项以上)
最新的热门技术有：
1、物联网通信协议：主要解决设备的联网、互联互通，安全传输等，包括CoAP、MQTT、NB-IOT、LORA，sigfox等协议。
2、边缘计算：主要解决设备管理和数据分析、汇聚的边缘化，主要解决未来海量设备联网对带宽的冲击，对传输时延的要求，对数据隐私的保护要求。
3、雾计算：边缘各个物联网设备计算节点相互配合，完成复杂计算任务。解决设备资源的重复利用等问题。
4、大数据：分析海量设备的数据分析，支撑快速和精准决策。
5、人工智能：综合利用设备所产生的数据，应用人工智能技术，产生一些列的智能化应用，让物联网的价值充分发挥。物联网的终极目标是智能，大量的智能应用的实现依赖于物联网。
在移动互联网和物联网的发展过程中，将会面临哪些挑战
移动互联网面临的挑战：
首先，移动互联网用户增长呈现两极化，用户年龄分布在拉平；其次，用户对应类目的需求在拉宽；最后，用户对内容和服务的要求更加垂直。
物联网的面临的挑战：
首先，设备间的协同性和统一连接层的缺失就是无法忽视的重要问题；
第二个挑战在于数据的流入规模，这涉及到数据收集、采集和分析等多方面问题；
缺乏能够避开数据中心，在设备间直接实现信息和指令实时传递的中介是第三个挑战。
让大家普遍认为最严峻，也最让人头痛的第四个挑战便是安全问题。
信息技术发展对征信的主要影响有
信息技术对征信的发展起着巨大的促进作用。信息采集更有效率。在早期，征信采集信息都是依靠手工操作的方式。而现在，征信机构与商业银行等报送数据的机构有专线连接，征信数据借助网络快速传送。现在的信息采集方式与过去的手工操作方式不可同而语。信息价值被充分利用。在数据库技术的帮助下，一些大型征信机构建立了庞大的数据库，采集、储存了数亿人规模的信息。在现代数理分析技术的支持下，征信机构能够从海量信息中发现有价值的个人行为规律，开发出信用评分、欺诈监测等一系列高技术含量的增值产品，使信息得到深度的开发和利用。信息服务水平实现了飞跃。有了信息技术的支持，征信的网络大大延伸，突破了传统意义上的地域限制。征信机构能够在全国范围采集信用信息，能够向全国范围的商业银行等机构提供快捷的信息服务。这在靠信函或口头传播信息的-代里几乎是不可想象的。个人征信的对象是个人，也就是您。作为数据主体，您拥有以下权利：知情权。您有权知道征信机构掌握的关于您自己的所有信息，知晓的途径是到征信机构去查询您的信用报告。很多国家的法律都明确规定个人拥有知情权，部分国家的法律还规定，个人每-至少可以从征信机构免费获得一份自己的信用报告。异议权。如果您对自己信用报告中的信息有不同意见，可以向征信机构提出来，由征信机构按程序进行处理。纠错权。如果经-证实，您的信用报告中所记载的信息存在错误，您有权要求数据报送机构和征信机构对错误信息进行修改。司法救济权。如果您认为征信机构提供的信用报告中的信息有误，损害了您的利益，而且在您向征信机构提出异议后问题仍不能得到满意解决，您还可以向法院提出起诉，用法律手段维护您个人的权益。此外，任何人都有重新开始建立信用记录的机会。逾期还款等负面信息不是永远记录在个人的信用报告中的，在国外，大部分负面记录保存7-，破产记录保存10-，查询记录保存两-。因此，即使个人由于种种原-因确实无法偿还债务，这些负面记录也不会跟随一辈子。因此，永远不要气馁，任何人都可以重新开始建立信用记录，从头再来。
征信不仅会征信用和基本信息，还会征其他方面的信息
参与金融的消费者经常使用征信，可能从来没有想过征信到底是征的什么信？有些消费者会认为这种问题很无聊，征信征得肯定是信用，这都不用思考。其实这种想法是不对的。征信要征消费者的很多方面，例如：你是谁？你借了多少钱？你按时还钱了吗？你有没有遵纪守法？
你是谁，指的是个人征信报告中的个人基本信息，包括消费者的姓名、住址、家庭关系、联系方式等。在社交活动中，首先要自报家门，所以征信首先征的就是消费者的个人基本信息。
你借了多少钱，指的是个人征信报告中的信贷信息，也就是消费者的整体负债情况，包括消费者在哪家银行贷了多少钱，办了几张信用卡，每张信用卡的信用额度是多少。信贷信息也是个人征信报告中的核心部分，很多的商业银行都会着重查看信贷信息。如果信贷信息一团糟，那么银行就会将贷款和信用卡的大门关上，窗户也不留给消费者。
你按时还钱了吗，指的是消费者在什么时候还了哪些钱，是不是按照规定还款的，有没有超过还款期限还款的情况，是不是少还了，包括各种贷款，还包括信用卡、电信等先消费后付款的各种公用事业费用等。
你遵纪守法了吗，指的是消费者有没有遵守经济活动中的相关法律法规，以及法院民事经济案件的判决信息、已经公告的欠税信息等。
这么一看，征信征得东西还真不少，那么自己岂不是完全没有秘密了？不！个人征信报告中不会记载消费者有多少存款，绝对不给消费者炫富的机会。而且个人征信报告中也不会记载个人宗教信仰等信息，这些秘密留给消费者自己保管。
什么是大数据，大数据时代怎么理解？
大数据的定义大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，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，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据时代的影响越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。大数据的意义和前景大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。大数据分析的目的大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
大数据是什么概念？
大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链、语音识别等。1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。3、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)。AR增强现实(Augmented Reality)技术是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。4、区块链。区块链是一个分布式的共享账本和数据库。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。5、语音识别。其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。想了解更多有关大数据的详情，推荐选择【达内教育】。该机构是引领行业的职业教育公司，致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、系统管理员、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有强大的师资力量，实战讲师对实战经验倾囊相授，部分讲师曾就职于IBM、微软、Oracle-Sun、华为、亚信等企业，其教研团队更是有独家26大课程体系，助力学生系统化学习，同时还与各大高校进行合作，助力学生职业方向的发展。→感兴趣的话点击此处，免费学习一下
金融如何创造价值
一、消除信息不对称，降低信息成本。在经济知学中有一个理论，如果没有交易成本，资源配置可以实现最优。金融中介的产生，原因是市场交易中存在信息成本，需要金融中介发挥作用。在互联网道金融之下，借助互联网的力量，金融中介依然在起作用，但它的作用更为有效和直接，可以最大程度降低信息成本和信息。二、更加便捷。三、为用户提供个性化服务。互联网金融包含的属多种运行模式，悄然向传统银行务发起挑战，为用户提供个性化服务成为吸引用户最有力的手段之一。【拓展资料】金融（Finaunce， Finance）的内容概括为货币的发行与回笼，存款的吸收与付出，贷款的发放与回收，金银、外汇的买卖，有价证券的发行与转让，保险、信托、国内、国际的货币结算等。从事金融活动的机构主要有银行、信托投资公司、保险公司、证券公司、投资基金，还有信用合作社、财务公司、金融资产管理公司、邮政储蓄机构、金融租赁公司以及证券、金银、外汇交易所等。一、金融是信用货币出现以后形成的一个经济范畴，它和信用是两个不同的概念。（一）金融不包括实物借贷而专指货币资金的融通（狭义金融），人们除了通过借贷货币融通资金之外，还以发行股票的方式来融通资金。（二）信用指一切货币的借贷，金融（狭义）专指信用货币的融通。人们之所以要在“信用”之外创造一个新的概念来专指信用货币的融通，是为了概括一种新的经济现象；信用与货币流通这两个经济过程已紧密地结合在一起。最能表明金融特征的是可以创造和消减货币的银行信用，银行信用被认为是金融的核心。二、金融是信用交易。（一）信用。经济学上的信用，是一种商品交易的形式，对应于现货交易（即时清结的交易）。信用是金融的基础，金融最能体现信用的原则与特性。在发达的商品经济中，信用已与货币流通融为一体。（二）信用交易的应有特点。1.一方以对方偿还为条件，向对方先行移转商品（包括货币）的所有权，或者部分权能；2.一方对商品所有权或其权能的先行移转与另一方的相对偿还之间，存在一定的时间差；3.先行交付的一方需要承担一定的信用风险，信用交易的发生是基于给予对方信任。4.金融原则上必须以货币为对象。5.金融交易可以发生在各种经济成分之间。
互联网金融价值在哪
首先，互联网的环境创造了新的金融需求。互联网金融解决了资源配置的问题，还解决了投融资之间包括理财之间桥梁的问题。可以说互联网金融创造了新的金融需求，特别是在消费金融和保险两方面。无论是在乘坐交通工具出行，还是跟团旅游，几乎票价都已包含意外险的成分。马云一手打造的淘宝，给祖国人民送上一个璀璨的网上购物时代，但是没有实体店的实际体验我们还要承担“图物不符”的风险，因此我们通常顺手就买了运费险。通过和环境的结合，原本无法实现的金融服务，变得触手可及。
其次，大数据在互联网金融的广泛应用，可以逐步做到通过数据的收集、整理，对用户进行精准分析。也就是说可以分析用户个人的喜好和习性，并以此为基准为其提供个性化的保险、理财、贷款等金融服务。同时拥有了大数据的技术，我们的每一笔消费都会纪录在案，我们的社交、阅读和个人习惯会通过大数据得到一个模型。以此我们在传统的财务数据之外又有了更为精准的大数据模型，这种全方位的测定，可以提高风险测定的精度。
此外移动支付对众多线上的商业模式形成了支撑，拓宽了金融服务的渠道和范围。互联网本身就是信息传播最快的途径，互联网的开放模式也在加快着优胜劣汰的良性竞争。互联网产品强调的是用户的体验，因此互联网人更懂用户。在传统金融还停留在功能性的满足上，互联网的进入将产品体验提升了一个层次。这一点对比一下新型理财 App 和传统银行的 App 就一目了然了。
就互联网金融的价值之所在，业内专业人士认为，金融的一个基本功能就是提升资源配置的效率，各行各业都离不开资金的融通。金融和互联网的结合，将产生乘数的效应，以几何倍数提升配置的效率。而互联网金融平台因其信息获取的便利性从而减少经济活动中的信息不对称，覆盖长尾市场，提升小微企业和个人金融服务的“可获得性”。
边缘计算技术如何实现万物互联，推动产业发展？
现阶段的物联网商业体系处于正在发展阶段，物联网基础设施架构还不完善，在这方面想要超过当前的IT数据中心基础设施还很难。为了推动物联网基础设施架构的成型以及在未来几年内跃进相对成熟的发展阶段，物联网相关技术发展需要IoT产业各上下游企业及技术法规制定机构共同推进进程。全球知名市场研究机构 CB Insights 数据预估，在两年内全球几乎每人每天都会产生1．5 GB的数据。这将推动物联网系统服务的支出从2013年的不到500美元增加到2019年的1．7万亿美元。到2022年，预计仅边缘基础设施的支出将超过67亿美元。边缘计算技术包括各种类目和子类目，所有这些都应该赋予各种技术标准和案例 － 从智能家电到智能汽车再到整个智慧城市。利用边缘计算及5G技术实现万物互联，从M2M到云端设备通信以及从客户端到服务器端（C／S）通信等不同连接场景下将产生大量数据包，如何确保各种物联连接环境下数据包的安全加密编解码以及针对其进行有效的大数据快速批处理算法意义重大。另外在人工智能算法方面，神经网络、机器学习、自主分析以及其他应用程序等工具在某些特殊连接场景下，有快速的大数据运算的要求，这些即时的运算事件必须在实时或接近实时的时间进行，例如当自动驾驶汽车在高速公路下行驶或者连接的医疗设备正在为患者提供紧急救生服务时，确保这些特定场景下满足其业务需求，物联网、5G技术的发展速度和进程必须要提前先落地。其次边缘的智能系统必须自己确定哪些数据要在本地处理，哪些数据由物联网基础设施来处理。建立物联网数据中心来治理智慧城市或者为一些物联网企业提供2B端物联网云服务又或者为2C端提供智慧家庭服务是有必要的，因为这可以快速将结果传递给连接的设备，不仅可以提供快速的响应时间，还可以防止集中的计算，存储和网络资源变得不堪重负。所以最好的方式是推动边缘技术持续的发展，建立聚合数据库和自动化预处理机制，同时在数据抽取分析决策方面需要高精度预判，机器自行决策如何在各种情况下进行自动化。从智能边缘过渡到智能网格是边缘技术的一种延伸，在物联网工作负载和系统变得更加复杂的情况下，该体系结构也将更灵活，更灵敏。通过这种方式，物联网将促进边缘资源、M2M设备本身之间的更大连接，最终形成新的多点到多点结构层取代当今的点对点解决方案。 希望能帮到你(*^ω^*)
边缘计算在工业互联网的应用场景
边缘计算在工业互联网中有多种应用场景，主要包括以下几个方面：1. 设备监控与预测维护：通过将边缘设备与传感器相结合，实时监控设备运行状态并预测设备故障，提高设备利用率和生产效率。2. 质量控制与过程优化：通过对生产过程中的数据进行采集、分析和处理，实现生产质量控制与过程优化，提高产品品质。3. 物流管理与供应链优化：通过边缘设备采集物流信息，实现物流实时监控、路径规划和效率提升，同时优化供应链管理，降低成本和提高效率。4. 工业安全监控与预警：通过对工厂生产过程和设备的实时监测，及时预警和防范潜在安全风险，保障工业生产安全。5. 人机协同与智能制造：通过边缘计算平台的数据处理与决策支持，实现人机协同、自动化生产和智能制造，提高生产效率和灵活性。总的来说，边缘计算在工业互联网中的应用场景非常广泛，可以提高生产效率、降低成本、提高产品品质、提高安全性等多个方面。【摘要】
边缘计算在工业互联网的应用场景【提问】
边缘计算在工业互联网中有多种应用场景，主要包括以下几个方面：1. 设备监控与预测维护：通过将边缘设备与传感器相结合，实时监控设备运行状态并预测设备故障，提高设备利用率和生产效率。2. 质量控制与过程优化：通过对生产过程中的数据进行采集、分析和处理，实现生产质量控制与过程优化，提高产品品质。3. 物流管理与供应链优化：通过边缘设备采集物流信息，实现物流实时监控、路径规划和效率提升，同时优化供应链管理，降低成本和提高效率。4. 工业安全监控与预警：通过对工厂生产过程和设备的实时监测，及时预警和防范潜在安全风险，保障工业生产安全。5. 人机协同与智能制造：通过边缘计算平台的数据处理与决策支持，实现人机协同、自动化生产和智能制造，提高生产效率和灵活性。总的来说，边缘计算在工业互联网中的应用场景非常广泛，可以提高生产效率、降低成本、提高产品品质、提高安全性等多个方面。【回答】
