信息管理与信息系统专业(云计算与大数据技术方向)介绍分析
信息管理与信息系统就业方向
信息管理与信息系统就业方向随着计算机技术的发展和互联网的普及，信息管理与信息系统的专业逐渐成为国内外高校热门专业之一。
随着人工智能等技术的不断发展，信息管理与信息系统就业方向也得到了不断深化和扩展。
本篇文章将为大家详细介绍信息管理与信息系统的就业方向及其发展趋势。
信息管理与信息系统的就业方向信息管理与信息系统的就业方向主要分为以下几类：1. 系统开发与维护系统开发与维护是信息管理与信息系统中就业方向非常广泛的一种职业。
主要包括软件工程师、系统集成工程师、网络工程师等岗位。
这类岗位的主要职责是设计、开发、测试、部署和维护企业内部和外部的网络、应用程序和软件系统，以满足企业各部门间的信息整合与共享需要；同时，也需要与业务部门紧密配合，为企业业务提供技术支持。
这类岗位通常需要具备扎实的计算机基础、良好的编程技能和团队协作能力。
2. 数据分析与挖掘近年来，随着大数据技术的快速发展，数据分析与挖掘在信息管理与信息系统领域中的就业前景越来越受到人们的关注。
数据分析师、数据挖掘工程师等职业因此成为了信息管理与信息系统领域中的热门职业。
主要的职责是通过对企业的数据分析、建模和挖掘，为企业决策提供数据支撑和分析报告；同时，也需要对现有的数据维护和管理，以确保数据的稳定性和可靠性。
这类岗位需要具备扎实的数学、统计学基础，同时对大数据技术和数据挖掘工具有深入的理解。
3. 信息安全与网络安全随着互联网的快速普及，信息安全与网络安全成为企业面对的新的挑战，其也成为了信息管理与信息系统领域中的一个热门就业方向。
信息安全工程师、网络安全工程师、安全测试工程师等岗位因此受到高度关注。
这类岗位的主要职责是研究并实施网络安全策略，保护企业的网络和信息资产的安全，同时需要对电子计算机安全、加密技术、防火墙等技术有深入的了解。
4. 信息技术咨询信息技术咨询在信息管理与信息系统领域中也是一个值得关注的就业方向。
信息技术咨询顾问通常是企业的技术顾问，主要为企业提供技术方案咨询、系统规划、业务流程重组等服务。
云计算与大数据精品PPT课件
• 云计算身边案例
我们常用的云盘
金山快盘、联想网盘、华为网盘 （原DBanT盘（金山网络出品）、 云诺（YUNIO）、 EverBox（盛大网盘）、微软skydrive、迅载网盘、网丫场 、PocketDisk启明网盘、抽屉网盘、 网易网盘、iBoxFile、WebDisk、126网 盘、139邮箱网盘、网盘卡卡网盘、16密盘、永硕E盘、 QQ随身盘、265网 络硬盘vdisk、纳米盘、同步盘、TOM网盘、uc网盘、51网盘、99盘、速度盘 、 凯备份等。 有些是完全免费的，有些是收费兼免费的，用户可根据需要选用。提供下载 收益 的：珍宝网盘，千军万马网盘、城通网盘。用户在选用网盘时应当慎重 ，因为一些免费网盘的存活期比较短。用户重要的文件资料最好不要放在网 盘里，以免网盘提供商停止服务后，造成用户文件永久性的丢失。
云计算和大数据
云计算
• 什么是云计算
云计算（英语：Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方 式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。 云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用 来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算是继1980年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一种巨变。用户不再需要了解“云”中基础设施的细节，不 必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制。 云计算描述了一种基于互联网的新的IT服务增加、使用和交付模式，通常涉及通过 互联网来提供动态易扩展而且经常是虚拟化的资源，它意味着计算能力也可作为一 种商品通过互联网进行流通。
云计算和大数据
大数据
• 什么是大数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力 和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔· 舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查） 的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
信息管理与信息系统专业导论教程
信息管理与信息系统专业导论教程一、引言信息管理与信息系统专业是一个涉及信息技术、数据管理和业务流程的领域。
本教程将向读者介绍信息管理与信息系统专业的基本概念、发展历程、相关技术和应用实践。
二、信息管理的定义与作用信息管理是指通过规划、组织、控制和协调等管理活动，实现对信息资源的收集、加工、存储和传递，以支持组织目标的实现。
信息管理的作用主要体现在以下几个方面：1. 改善决策：信息管理通过提供准确、及时的信息，帮助管理者做出更好的决策。
2. 优化业务流程：信息管理可以对业务流程进行分析和优化，提高工作效率和质量。
3. 提高资源利用率：信息管理可以帮助组织更好地利用信息资源，提高资源的利用效率。
4. 促进组织创新：信息管理可以为组织提供创新思路和工具，推动组织创新和发展。
三、信息系统的定义与分类信息系统是指通过计算机技术和通信技术，对信息进行采集、存储、处理和传递的系统。
信息系统可以分为以下几类：1. 管理信息系统（MIS）：主要用于组织内部管理活动的信息处理和决策支持。
2. 决策支持系统（DSS）：用于辅助管理者进行决策的信息系统，提供模拟、优化、预测等功能。
3. 专家系统（ES）：模拟人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。
4. 企业资源计划系统（ERP）：集成企业各个部门的信息，实现信息的共享和流通。
5. 客户关系管理系统（CRM）：用于管理与客户相关的信息，提供个性化的服务和营销。
四、信息管理与信息系统专业的发展历程信息管理与信息系统专业的发展可以分为以下几个阶段：1. 机械化阶段：20世纪50年代-70年代，主要以机械设备为基础，进行数据处理和存储。
2. 自动化阶段：20世纪70年代-80年代，计算机技术的应用逐渐普及，信息管理开始实现自动化。
3. 信息化阶段：20世纪80年代-90年代，计算机网络的发展和互联网的普及，推动了信息管理的发展和应用。
4. 数字化阶段：21世纪以来，信息管理与信息系统专业逐渐向数字化、智能化方向发展，涉及到大数据、云计算、人工智能等新技术和新应用。
信息管理与信息系统专业培养方案
信息管理与信息系统专业培养方案嘿，各位准大学生们，准备迎接一场全新的知识冒险吧！今天咱们就来聊聊信息管理与信息系统专业的培养方案，这个专业可是信息时代的小甜甜，前景一片光明哦！一、专业定位与培养目标咱们得明确一下专业定位。
信息管理与信息系统专业，顾名思义，就是研究如何运用信息技术来管理企业和组织的信息资源，提高效率和竞争力。
那么，我们的培养目标呢？很简单，就是培养具备扎实的信息管理理论基础、熟练的信息技术应用能力和创新精神的高级应用型人才。
二、课程设置1.公共基础课程这部分课程主要包括思想政治、英语、数学、物理、化学等，这些都是基础中的基础，为后续的专业课程打下坚实基础。
2.专业基础课程信息管理与信息系统专业的基础课程有计算机科学基础、数据结构、数据库原理与应用、计算机网络、操作系统、信息系统分析与设计等。
这些课程让你对计算机和信息系统有个全面的认识。
3.专业核心课程这可是重头戏！主要包括信息管理学、管理信息系统、企业资源规划（ERP）、供应链管理、电子商务、决策支持系统、信息系统项目管理等。
这些课程将帮助你掌握信息管理的核心技术和方法。
4.实践课程实践出真知！这部分课程包括计算机实验、课程设计、实习、毕业设计等。
通过这些课程，你可以将所学知识运用到实际项目中，提高自己的动手能力和创新能力。
三、能力培养1.技术能力这个专业最看重的就是技术能力，包括编程、数据库设计、网络应用、项目管理等。
这些技能可是找工作的敲门砖，一定要掌握牢固。
2.分析与解决问题的能力信息管理与信息系统专业不仅要会技术，还要会分析问题、解决问题。
这就需要你具备较强的逻辑思维、数据分析、决策能力等。
3.团队协作与沟通能力在这个专业里，团队合作可是家常便饭。
要学会与人沟通、协作，共同完成项目任务。
四、就业前景信息管理与信息系统专业的毕业生，就业前景可是相当广阔。
可以从事IT行业、金融、企业信息化、电子商务等领域的工作。
随着信息技术的不断发展，这个专业的毕业生需求量只会越来越大。
信息管理与信息系统毕业设计题目关于大数据
信息管理与信息系统毕业设计题目关于大数据（中英文实用版）随着互联网的迅猛发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术应运而生，成为了新一代信息技术的热点。
大数据以其海量的数据存储、高效的数据处理和分析能力，为各个行业带来了巨大的变革。
在这个背景下，信息管理与信息系统专业的学生如何利用大数据技术，将理论知识与实际应用相结合，成为毕业设计的重要课题。
一、大数据背景及意义大数据作为一种新兴技术，已逐渐渗透到各个领域。
从国家战略层面，大数据被视为国家新兴产业，具有重要的战略地位。
在国际竞争中，拥有大数据技术的国家将在科技创新、产业升级、国家安全等方面占据优势。
对于企业而言，大数据技术可以帮助企业优化管理、提高效益、降低成本，实现产业的转型升级。
对于个人来说，大数据带来了更加智能、便捷的生活服务。
二、信息管理与信息系统毕业设计选题方向1.大数据存储与处理技术：研究分布式存储、高性能计算、数据分析等关键技术，实现海量数据的高效处理。
2.大数据安全与隐私保护：探讨大数据环境下，如何保障数据安全、隐私不受侵犯的问题。
3.大数据分析与应用：利用大数据技术，对各类数据进行挖掘、分析，为政府、企业、个人提供决策支持。
4.大数据与人工智能融合：研究大数据技术与人工智能技术的结合，实现智能化决策、智能管理与服务。
5.大数据在各行业应用案例：分析大数据技术在金融、医疗、教育、智慧城市等行业的实际应用案例，探讨其对行业发展的影响。
三、大数据技术在信息管理与信息系统中的应用1.数据采集与存储：通过分布式存储技术，实现海量数据的集中管理和高效存储。
2.数据处理与分析：利用高性能计算、云计算等技术，对数据进行实时处理和分析。
3.数据挖掘与应用：通过对数据进行挖掘，发现数据背后的规律和价值，为决策提供支持。
4.数据可视化：借助数据可视化技术，将复杂的数据以直观的方式呈现，便于理解和分析。
5.数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，保障数据安全和隐私。
关于云计算与大数据在信息系统中的应用研究
关于云计算与大数据在信息系统中的应用研究摘要：随着信息技术的迅猛发展，云计算和大数据作为当今信息系统中的两大重要技术应用，正日益受到广泛关注。
云计算架构提供了弹性、可扩展的计算资源，并能够满足不同规模的企业需求；而大数据技术则允许组织收集、管理和分析大量的数据信息，从中筛选出有价值的信息。
本文将对云计算与大数据在信息系统中的应用进行深入研究，并探讨它们对企业和社会的重要意义。
关键词：云计算、大数据、信息系统引言云计算技术是当今信息技术领域中备受关注的热门话题，它为各行各业提供了强大的数据存储、处理和分析能力。
1、云计算技术的基本概念和关键特性：1.1云计算的基本概念：1.1.1云计算的基本概念：云计算是一种通过网络提供服务的模式，使用远程服务器资源来处理、储存和管理数据，而非使用本地电脑中的服务器或个人电脑。
它允许用户通过互联网访问应用程序和存储空间，实现信息的高效共享和利用。
1.1.2云计算技术的历史发展历程：从云计算技术的概念提出到如今已有五十年的发展历程，其中经历了不断的技术创新和市场变化。
云计算技术在Web2.0时代开始迅速发展，逐渐成为企业和个人用户的首选技术。
1.1.3云计算的服务模式：云计算服务模式包括基础设施即服务、平台即服务和软件即服务，每种模式都满足了不同层次的需求。
1.2云计算技术的关键特性：1.2.1弹性伸缩：云计算技术可以根据实际需求动态调整资源规模，实现计算和存储资源的弹性伸缩，提高系统的响应能力和灵活性。
1.2.2虚拟化技术：通过虚拟化技术，云计算可以将物理服务器资源进行有效管理和分配，提高硬件资源的利用率，降低IT成本。
1.2.3自服务性：云计算技术允许用户自行管理和配置所需的计算资源，从而实现自助式的服务性，提高了工作效率和资源利用率。
1.2.4 多租户支持：云计算平台可支持多个用户共享相同的基础设施和应用服务，确保资源的高效利用和成本的降低。
1.2.5安全性与可靠性：云计算技术采用了一系列安全机制来确保用户数据和隐私的安全，同时也具备高可靠性的特点，避免因硬件故障导致的业务中断。
管理信息系统的发展方向及实现技术
管理信息系统的发展方向及实现技术随着信息技术的不断发展，管理信息系统在企业管理中的作用越来越重要。
管理信息系统（Management Information System, 简称MIS）是指为组织中的管理层提供所需信息，帮助管理层进行决策和管理活动的一种信息系统。
它可以有效地帮助企业提高经营效率、优化资源配置、降低成本，并为企业的发展提供有力的支持。
本文将探讨。
一、管理信息系统的发展方向1. 数据集成与共享：随着企业业务数据的增加和分散，数据集成和共享成为管理信息系统发展的重要方向。
通过建立统一的数据仓库和数据集成平台，将企业各个部门的数据整合起来，实现数据共享和跨部门协同工作，提高信息资源的利用效率，增强管理决策的准确性。
2. 智能化与自动化：未来的管理信息系统将更加注重智能化和自动化的发展。
通过引入人工智能、大数据分析等技术，实现对数据的智能分析和处理，为管理者提供更准确、实用的决策支持。
同时，通过自动化的技术手段，减少人为操作的错误和时间成本，提高工作效率。
3. 移动化与云计算：移动互联网和云计算的发展为管理信息系统的应用提供了新的机遇。
未来的管理信息系统将更加注重移动化的发展，将企业的管理系统与移动设备相连接，实现随时随地的信息获取和业务操作。
同时，云计算技术的应用可以降低企业的IT成本，提高系统可用性和灵活性，提供更加稳定和可靠的信息服务。
4. 数据安全与隐私保护：随着信息化程度的提高和网络威胁的增加，数据安全和隐私保护成为管理信息系统发展的重要方向。
未来的管理信息系统将更加注重数据安全管理和隐私保护技术的研发和应用，采取多层次、全方位的安全防护措施，确保数据的完整性、机密性和可用性，提高企业的信息安全水平。
二、管理信息系统的实现技术1. 数据分析与挖掘技术：数据分析与挖掘技术是管理信息系统中的关键技术之一。
通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以发现其中的规律和趋势，帮助管理者做出更准确的决策。
北京邮电大学经济管理学院信息管理与信息系统专业介绍
北京邮电大学经济管理学院信息管理与信息系统专业介绍
培养目标：
信息管理与信息系统专业培养具备现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法，具备信息管理方面的知识与技能，了解信息技术发展前沿如云计算、物联网等，能在信息通信企业或政府部门从事信息管理以及信息系统分析、设计、实施和评价等工作的高级专门人才。
培养要求：
本专业主要学习信息资源管理、信息系统和通信系统、数量分析方法、管理、经济方面的基本理论和基本知识，接受系统理论、系统分析、系统设计方法以及信息管理方法的基本训练，具备综合运用所学知识进行分析和解决信息化建设方面问题的基本能力。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力：
掌握信息管理和信息系统的基本理论、基本知识；
掌握信息系统的分析方法、设计方法和实现技术；
了解本专业相关领域的发展动态；
了解信息领域的国家政策与法规，以及知识产权的有关法律；
具备基本的管理沟通、协同合作和组织实施的工作能力；
掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有初步的科学研究和实际工作能力。
专业特色：
为工业与信息通信企业信息化培养既懂信息技术又懂管理的高级复合人才。
依托学科：
管理科学与工程、计算机科学与技术。
核心课程：
数据管理与数据库、决策分析、信息系统分析与设计、IT服务管理、信息系统安全与管理、信息管理学、人工智能与数据挖掘、信息系统项目管理、信息化与信息技术应用。
学制与学位：
学制四年，管理学学士学位
毕业要求：
最低完成175学分，其中理论教学140学分；实践教学31学分；创新实践与课
外活动4学分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
信息管理与信息系统专业（云计算与大数据技术方向）介绍一、培养目标本专业培养能够服务区域经济和社会发展需要，理想信念坚定，德、智、体、美全面发展，具有良好的科学素养和人文素质，基础知识扎实、实践能力突出、综合素质较强，掌握管理学、经济学和大数据科学的基本理论知识，熟练掌握大数据采集、存储、分析与挖掘、可视化的相关方法和技术，具备大数据工程项目的系统实施和运维能力、数据分析与数据挖掘能力，具有一定的创新精神和自主学习能力，能够在企事业单位从事大数据系统管理维护和大数据处理分析的应用型高级专门人才。
二、云计算与大数据技术方向分析“云计算”在2006年8月搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上由Google 首席执行官埃里克•施密特（Eric Schmidt）首次提出，是指基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
“云”是网络、互联网的一种比喻说法。
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升能力的新一代信息技术和服务业态。
云计算更多的是在描述一种技术框架和服务交付模式，大数据则是直接向客户提供业务发展的推动力和生产力。
大数据出现以后，云计算并没有因此落幕，作为云计算核心技术的分布式布署和分布式计算也是大数据系统所需要的关键技术。
与许多类似的产业技术革命一样，云计算与大数据正在推动不同产业改变原有的模式。
云计算和大数据对传统业务的改造，使得我们可以构建多元参与、网状关联的产业体系。
新产业体系中引入了更多的参与者，使得产业体系更加的稳健和更加的多元化，更加的有活力；云计算和大数据也让产业体系的分工更加的精细，业务更加的丰富，允许更多的人来共同参与、创造和分享经济效益。
1、云计算与大数据行业市场现状。
在“云服务”一词频繁见诸报端之前，以软件即服务（Software-as-a-Service, 简称SaaS）、平台即服务（Platform-as-a-Service, 简称PaaS）、基础设施即服务（Infrastructure-as-a-Service, 简称IaaS）为代表的云服务已被广泛应用于多层次、多种类的企业级互联网应用中，SaaS如电子邮箱、网盘服务，PaaS 如百度开发者平台、微信开放平台服务，IaaS如阿里云、微软Azure服务等。
根据思科的细分领域预测，至2018年，SaaS具备33%的高复合增长率，市场占比从2013年的41%提升至59%，而IaaS趋于稳定，复合增长率13%。
IDC公布的《中国公有云服务追踪研究（2014 上半年度）》报告显示，2014年至2018年间，中国公有云服务市场规模将从7亿美元增长到 20亿美元，其中IaaS所占份额呈上升趋势，反映了中国企业IT系统建设、管理能力的逐渐增强。
2016 年，全球云计算服务市场规模达到2086 亿美元，增长17.2%。
市场研究机构IDC数据显示，2015～2018年，全球云计算服务市场平均每年将增长26%，而中国将以接近45%的年复合增长率增长。
2014年，中国大数据市场规模约为75.7亿元；2015年，中国大数据市场规模达到98.9亿元；2016 年，我国大数据市场规模达到129 亿元，同比增长30.7%。
预计到2017年中国大数据市场规模将达到221亿元，未来五年(2017-2021)行业年均复合增长率约为42.04%，2021年中国大数据市场规模将达到898亿元。
2014年，全球大数据市场规模达285亿美元，同比增加53.2%；2015年全球大数据市场规模达到384亿美元，同比增长34.7%。
预计，2017年全球大数据市场规模将达到721亿美元，未来五年（2017-2021）行业年均复合增长率约为40.98%，2021年全球大数据市场规模将达到2，847亿美元。
2、行业人才需求现状。
云计算与大数据产业方兴未艾，市场空间急剧扩大，伴随政策的大力支持，云计算与大数据市场即将进入产业规模高速增长阶段，对满足产业发展的人才需求将呈现空前增长态势，尤其是对优质产业人才的需求将不断扩大。
根据compTIA在《云计算发展趋势研究报告》的预测，90%的企业已经使用或计划使用云计算，使得云计算的工作岗位缺口为170万。
据工信部统计预测，未来3年将是我国云计算产业人才需求相对集中的时期，对于云计算产业人才的需求每年将呈现数十万的产业人才缺口。
造成云计算产业人才需求数量迅猛增长的主要原因在于：一是云计算产业市场规模快速增长，使得云计算产业人才的需求数量不断增加；二是相关云计算企业加大了对核心技术的投入，提高了对客户端的服务，因此无论是技术层面，还是运营商层面、集成与服务提供层面，对高精尖人才需求巨大；三是随着云计算新市场、新业务、新应用的不断出现，国内外各大知名软件企业加速占据国内云计算产业高地，在全国加速建立分公司和研发中心。
产业大发展，待遇水涨船高。
应用产业作为云计算发展的重点领域，面对未来云计算产业的飞速发展，企业人才急缺的问题日益显现。
目前云计算类岗位的薪酬已居行业前列。
应届生工资在4000-8000之间，整体工资水平在10000-20000元，远胜行业其它岗位。
云计算的发展也给传统IT人才的知识结构带来了重大挑战，随着人才需求的迅速增加和行业分工越来越细，云计算产业人才的知识体系更新速度越来越快，供应商合同管理、云计算、分析学、网络应用技术、移动应用技术等等，构成了IT从业者未来10年需要重点掌握的知识和技术。
同时，随着云计算产业的飞速发展，对云计算核心人才的特质要求也正在逐步发生改变，丰富的想象力、卓越的创新能力、优秀的学习能力和全面的应用能力越来越成为未来云计算核心人才的重要特征。
3、人才就业方向。
云计算与大数据专业人才就业方向主要有以下几个类型：a.理论研究：服务于各类科研院所、高等院校、大型企业中的相关研究机构，从事计算机、信息技术相关理论研究；b.技术开发：服务于提供云计算服务的各种企事业单位，从事相关产品开发；c.管理服务：服务于广大企事业单位和政府部门，这些企业和部门需要建立云计算与大数据管理部门；d.教育培训：服务于高等院校和各种培训机构。
4、专业方向技术特点/业务特点分析。
云计算与大数据是一门新兴的学科，云计算和大数据是当前互联网领域不可或缺的技术，已经深入现代社会的各个领域，包括企业技术运用、社交网络、数据挖掘、办公自动化、智能家居等。
伴随云计算与大数据应用的普及，对大数据技术提出了新的需求和挑战。
云计算是当前IT技术中重点解决超大规模的基础设施的管理和超大规模资源的利用和交付等问题的体系；大数据是重点解决从巨量复杂数据出发来发现新的科学知识的技术和方法。
具体来讲，云计算要解决的是大规模基础设施的管理、大规模计算能力的构建以及资源和服务交付等三大问题。
大数据的核心是如何从数据出发，发现新的知识。
部分科学家认为这是一种新的科学发现的方法。
传统的科学方向的方法学有实验科学、理论科学和计算科学等。
实验科学通过开展可重复的、特定设计的实验来检验和发现事实和规模；理论科学通过设定相应的科学假设以及规则，然后通过逻辑推导和演算等，得到一个完整的科学理论体系；计算科学则依据相关的科学理论和数学模型，通过对数据进行分析和对行为进行仿真、模拟和推演等，来发现相应的科学知识。
大数据与上述科学发现方法不同,其基于数据出发，不做过多的假设，寻找数据所暗示的客观规律和模式。
大数据的科学发现不一定要构建完全正确的科学理论，其更加注重挖掘和发现有用的规律和模型。
大数据比云计算更为落地，大数据不仅仅是“大”，比“大”更重要的是数据的复杂性。
管理大数据“易”，理解大数据“难”。
目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。
云计算与大数据的关键技术有三大点：a.虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它是涵盖整个IT架构的，包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化，它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来，打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现资源集中管理，使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。
b.分布式技术：云计算的云端服务器，往往是以大型计算机集群的方式构建，要让成千上万的计算机协同合作，分布式技术发挥了不可替代的作用。
分布式技术主要包括分布式资源管理技术、分布式存储技术和分布式计算技术。
分布式计算技术可以将一个计算任务分割成许多小的任务，然后把这些小任务分配给许多不同的计算机并行的进行处理，最后再把这些计算结果综合起来得到最终的结果，从而达到提高计算速度、曾强资源使用效率的目的。
C.数据分析技术：广义的数据分析技术，是指所有为了从数据中提取有用信息并形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
它包含了基于传统统计学的统计抽样分析，融合了现代计算机技术的数据挖掘、数据可视化，以及人工智能领域中的模式识别和机器学习技术。
在大数据背景下，海量数据产生并被保存了下来，最终目的还是要从中寻找隐藏信息和规律，以此来指导我们的行为或预测未知信息。
如果说大数据是一个宝藏，那么数据分析便是寻找宝藏的藏宝图、开启宝藏的钥匙，只有将数据分析技术应用到我们生产实践中，才能真正将数据的价值发挥出来。
5.专业建设特色及优势。
校企合作共建专业可加速实现高校向应用型转变的目标，以解决我国现阶段经济结构深刻调整、产业升级加快步伐、社会建设不断推进特别是创新驱动发展形势下高等教育结构性矛盾突出的问题。