大数据时代下软件工程关键技术分析
对软件工程学科的认识
对软件工程学科的认识软件工程学科简介软件工程是一门涉及设计、开发和维护软件系统的学科。
随着信息技术的快速发展和广泛应用，软件工程在现代社会中变得越来越重要。
它关注软件开发的各个方面，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试和维护等环节。
软件工程的目标是以一种系统化和可持续的方式开发高质量的软件产品。
软件工程的重要性在当今数字化时代，软件工程的重要性不言而喻。
几乎所有行业都依赖于各种各样的软件系统来提高效率、管理数据和解决问题。
无论是企业管理系统、金融交易平台还是医疗信息系统，软件工程都扮演着关键角色。
它可以帮助组织更好地组织和管理资源，提高工作流程的效率，降低错误和风险，并为用户提供优质的体验。
软件工程的关键阶段1. 需求分析软件工程的第一个关键阶段是需求分析。
在这个阶段，软件工程师与客户合作，详细了解他们的需求和期望。
通过与客户交流和分析，工程师能够确定软件系统的功能、性能和界面要求。
需求分析是软件工程过程中至关重要的一环。
在这个阶段，软件工程师需要与客户充分沟通，确保对需求的准确理解，并将其转化为可行的软件方案。
2. 系统设计在需求分析完成后，软件工程师开始进行系统设计。
系统设计是软件工程的核心环节之一，它确定了软件系统的整体结构和组成。
在这个阶段，工程师根据需求规格说明书，设计出软件系统的详细架构和模块结构。
系统设计需要考虑多个因素，包括系统的可扩展性、可靠性、安全性和性能等。
通过系统设计，软件工程师能够为后续的编码实现提供清晰的指导和依据。
3. 编码实现系统设计完成后，软件工程师将开始编写代码来实现软件系统的各个模块。
编码实现是软件工程的核心环节，需要使用适当的编程语言和工具，遵循规范和最佳实践，以确保代码的可读性、可维护性和可测试性。
编码实现的质量直接影响着最终软件系统的稳定性和性能。
为了编写高质量的代码，软件工程师需要具备扎实的编程技巧和良好的逻辑思维能力。
同时，团队合作和代码审查也是确保编码实现质量的重要手段。
软件危机与软件工程解析
软件危机与软件工程解析在当今数字化的时代，软件已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机中的各种应用程序，到企业的管理系统，再到医疗、交通等关键领域的控制软件。
然而，在软件的发展历程中，并非一帆风顺，曾经出现过被称为“软件危机”的困境。
与此同时，软件工程作为应对软件危机的解决方案应运而生。
要理解软件危机，我们首先得明确它的表现。
在过去，软件开发常常面临着严重的超期、超预算问题。
项目规划时预计几个月能完成的软件，可能拖到一两年还无法交付；原本预算几十万的项目，最终可能花费数百万还达不到预期效果。
这不仅给开发者带来巨大压力，也让用户和投资方感到失望。
软件质量的不可靠是软件危机的另一个突出问题。
许多软件在交付使用后频繁出现故障、错误，甚至导致系统崩溃，严重影响了用户的正常使用和工作效率。
比如，一些金融软件出现错误可能会导致巨大的经济损失，医疗软件的故障甚至可能危及患者的生命。
软件的维护难度大也是一大难题。
随着业务需求的变化和技术的更新，软件需要不断进行修改和升级。
但由于早期开发过程中的不规范和缺乏良好的设计，使得软件的维护变得异常困难，成本高昂。
那么，是什么导致了软件危机的产生呢？首先，软件开发的复杂性是一个重要因素。
软件系统的规模和功能日益增长，涉及的技术和领域越来越多，这使得开发过程变得异常复杂，难以掌控。
用户需求的不断变化也是一个关键原因。
在开发过程中，用户可能会提出新的需求或者改变原有的需求，这导致开发团队需要不断调整和修改软件，增加了开发的难度和成本。
软件开发人员之间的沟通不畅也会引发问题。
在一个大型软件开发项目中，涉及多个部门和不同专业的人员，如果沟通不顺畅，就容易出现理解偏差，导致开发工作出现错误和延误。
缺乏有效的管理和规范同样是导致软件危机的原因之一。
在软件开发过程中，如果没有明确的流程和规范，开发人员就可能随意编写代码，不注重软件的可维护性和可扩展性，从而导致软件质量下降。
为了解决软件危机，软件工程应运而生。
大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用分析
工艺与技术1162021年第1期熊 亿（上饶幼儿师范高等专科学校，江西 上饶 334000）摘 要：在大数据时代背景下，计算机技术、通信技术等迅速发展，人工智能应用程度也不断加深，给人们的日常工作和生活带来了诸多影响。
随着数据信息的急剧增多，人们对信息处理的速度和安全性等提出了更高的要求。
为能够更加迅速地处理各类信息，有效避免计算机系统崩溃现象的发生，提高计算机系统问题的处理效率，需将人工智能有效应用到计算机网络技术中。
对此，文章主要阐述人工智能的应用价值和意义，并提出其在计算机网络技术中的具体应用方法。
关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术中图分类号：TP393.0；TP18 文献标志码：A 文章编号：2096-3092（2021）01-0116-03大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用分析尽管大数据技术让人们的生产生活更加便捷，但是也由此引发了更为复杂的网络安全问题，出现了更加庞大的数据信息，影响数据信息处理的效率。
如今，物联网、大数据及云计算等新兴技术高速发展，我国智能化程度不断加深，计算机网络技术在科学技术领域与人们日常生活中得到有效应用。
为能够更好地满足大众的日常需求，进一步提高信息技术的分析与处理效率，必须注重人工智能与计算机网络技术的有效融合。
1 人工智能及其应用价值人工智能属于计算机学科中的一个关键分支，依托智能实质，生产能够以与人类智能相似的智能化机器，其重点研究对象为模拟、扩展、延伸人类智能的应用系统、技术等。
人工智能技术高度仿真地模拟人类的很多思维过程与智能化行为，为人们日常生活提供了极大的便利，因此深受社会各领域的关注。
基于新兴的技术条件，人工智能的研究对象涵盖了更多的内容，包括自然语言处理、图像识别、语言识别、机器人技术、专家系统等。
当前人工智能的覆盖范围进一步扩大，借助模拟人类思维与意识的信息过程，从而为人类的各项活动提供更好的服务[1]。
大数据技术的迅速发展，推动着人工智能和计算机网络技术的有效融合，可以较好地满足网络数据资源的使用需求，有助于提高网络系统的运行可靠性与安全性，提升信息数据系统推理能力等。
软件工程师的技能要求与职业规划
软件工程师的技能要求与职业规划软件工程师作为现在信息化时代每个企业必不可少的组成部分，对于每个在这个行业中想要长期发展的人而言，都应该具备哪些技能以及如何规划自己的职业生涯，才可以真正的成为一名技术过硬、职业前景广阔的软件工程师呢？一、技能要求1.编程语言能力编程语言能力是一名软件工程师的基本功，只有学好了编程语言，才能真正地掌控编程这一技能。
虽然现在市面上有许多编程语言，且每种语言都有其优势，但常用的编程语言还是Java、C++、Python、PHP、Objective-C等。
掌握这些语言不仅可以增加自己的开发效率，还可以提高自己的市场竞争力。
2.分析与设计能力软件工程师需要能够分析需求和设计方案，因此分析和设计能力是关键。
软件工程师需要了解清楚用户需求并且能够熟练掌握UML (统一建模语言) 这种建模工具。
同时要了解各种设计模式的使用场景，并能够充分运用它们，确保代码的可复用性以及可维护性。
3.测试能力测试是软件开发过程中必不可少的环节，软件工程师需要具备极其细致的测试能力。
在代码写完后，需要对代码进行测试，以确保其符合业务需求以及代码的健壮性。
因此，了解测试理论、熟练掌握测试工具和测试技巧，都是必不可少的技能。
4.团队协作能力软件开发是一个集体行动，团队协作能力也是软件工程师所必备的技能。
在团队中，需要能够分工协作、配合默契，以及与项目经理、测试人员、产品经理等其他成员高效沟通。
二、职业规划1.明确职业发展方向在进行职业规划之前，首先需要明确自己的职业发展方向。
职业发展方向可以是技术路径、管理路径、或者两者兼顾。
无论技术路径还是管理路径，都需要深入了解该领域的技术和市场动态，保持持续学习的态度。
2.准备好技术栈在明确了职业方向后，需要选择相应的技术栈来进行学习和提升。
对于初入行的工程师，就需要从最关键的核心技术开始学习和掌握，例如JAVAEE、Spring、Mybatis、Hibernate等等。
软件工程软件服务工程专业
软件工程软件服务工程专业在当今数字化的时代，软件工程和软件服务工程专业正发挥着越来越重要的作用。
这两个专业虽然有所关联，但也存在着一些差异，共同为信息技术领域的发展贡献着力量。
软件工程，简单来说，就是一门研究如何用系统化、规范化、可度量的方法去开发、运行和维护软件的学科。
它涵盖了软件的整个生命周期，从最初的需求分析、设计，到编码、测试，再到后期的维护和更新。
需求分析是软件工程的第一步，也是至关重要的一步。
这就好比要盖一座大楼，得先搞清楚要盖什么样的楼，有多少房间，每个房间的用途是什么。
在软件领域，开发人员需要与用户或客户进行深入的沟通，了解他们的需求和期望，将这些抽象的想法转化为具体的、可实现的功能描述。
设计阶段则是根据需求分析的结果，规划软件的架构和模块。
这就像为大楼设计框架和布局，决定哪些部分用什么材料，如何连接在一起。
良好的设计能够提高软件的可扩展性、可维护性和性能。
编码就是将设计转化为实际的代码。
这要求开发人员熟练掌握一种或多种编程语言，遵循编程规范和最佳实践，写出高效、准确、易读的代码。
测试是为了确保软件的质量。
就像大楼建成后要进行各种检查，看是否坚固、是否符合安全标准一样，软件也要经过各种类型的测试，如单元测试、集成测试、系统测试等，以发现并修复潜在的缺陷和问题。
而软件的维护和更新则是保证软件能够持续满足用户的需求和适应不断变化的环境。
这可能包括修复漏洞、优化性能、添加新功能等。
软件服务工程专业则更侧重于软件的服务方面。
它关注的是如何利用软件技术为用户提供优质、高效、满意的服务。
在软件服务工程中，服务的设计是关键环节。
这包括确定服务的目标、范围、流程和质量标准。
例如，一个在线购物平台的服务设计，需要考虑用户的购物流程是否便捷、支付是否安全、售后服务是否及时等。
服务的运营和管理也是重要的部分。
要确保服务的稳定性、可用性和性能，及时处理用户的投诉和问题，不断优化服务流程和提高服务质量。
服务的交付则涉及到如何将服务有效地传递给用户。
02333软件工程
02333软件工程《02333 软件工程》在当今数字化的时代，软件工程已经成为了一门至关重要的学科。
它不仅仅是关于编写代码和开发软件，更是涵盖了从需求分析、设计、实现、测试到维护的整个软件生命周期的一系列活动。
软件工程的重要性不言而喻。
想象一下，如果没有软件工程的规范和方法，我们所使用的各种软件可能会充满漏洞、难以维护和扩展，用户体验也会大打折扣。
例如，我们日常使用的手机应用，如果没有经过严格的软件工程流程进行开发，可能会频繁崩溃、运行缓慢，或者无法满足我们不断变化的需求。
在软件工程中，需求分析是整个开发过程的基础。
这就像是建造房屋之前的规划阶段，需要明确房屋的用途、居住人数、风格喜好等。
对于软件来说，需求分析要确定软件的功能、性能、安全性等方面的要求。
开发团队需要与用户、客户进行深入的沟通，了解他们的期望和需求，同时还要考虑到市场趋势、技术可行性等因素。
只有准确地把握了需求，才能为后续的开发工作指明方向。
设计阶段则是根据需求分析的结果，构建软件的架构和模块。
这就好比是房屋的设计图纸，要确定房间的布局、结构的合理性等。
在软件设计中，要考虑到系统的可扩展性、可维护性、可靠性等方面。
一个好的设计能够让软件在未来的发展中更加灵活，便于添加新的功能和进行修改。
实现阶段就是将设计转化为实际的代码。
这就像是按照房屋的设计图纸进行施工建造。
开发人员需要选择合适的编程语言和开发工具，遵循编程规范和最佳实践，确保代码的质量和效率。
在这个过程中，代码的可读性、可复用性以及性能优化都是需要关注的重点。
测试是确保软件质量的关键环节。
就像房屋建成后需要进行各种质量检测一样，软件也需要经过严格的测试来发现潜在的问题。
测试包括单元测试、集成测试、系统测试等多种类型，通过不同层次的测试，可以保证软件在各种情况下都能正常运行，满足用户的需求。
维护是软件生命周期中持续时间最长的阶段。
软件在投入使用后，可能会因为用户需求的变化、发现的漏洞或者技术的更新而需要进行修改和优化。
软件工程就业方向及前景
软件工程就业方向及前景在当今数字化时代，软件工程无疑是一门充满活力和机遇的学科。
随着信息技术的不断发展和广泛应用，软件工程专业的人才需求持续增长，其就业方向和前景也越来越广阔。
软件工程的就业方向十分丰富多样。
首先，软件开发工程师是其中的一个重要方向。
这类工程师负责设计、开发、测试和维护软件应用程序。
他们可能专注于特定的平台，如移动端（iOS 和 Android）、桌面端（Windows 和 Mac），或者是 Web 应用程序。
通过运用各种编程语言和开发工具，他们为用户创造出功能强大、用户体验良好的软件产品。
软件测试工程师也是不可或缺的一环。
他们的工作是确保软件的质量和稳定性。
通过各种测试方法和工具，如功能测试、性能测试、安全测试等，发现并报告软件中的缺陷和问题，协助开发团队及时修复，以保障软件能够满足用户的需求和期望。
对于那些对数据处理和分析有兴趣的人，数据工程师是一个不错的选择。
他们负责构建和维护数据处理系统，包括数据仓库、数据湖等。
通过收集、整理和存储大量的数据，并确保数据的准确性和可用性，为企业的决策提供有力支持。
系统架构师则在软件项目中扮演着重要的角色。
他们需要根据业务需求和技术环境，设计出软件系统的整体架构。
这包括确定系统的组件、模块之间的关系，选择合适的技术栈，以及规划系统的可扩展性和可靠性等方面。
而项目管理也是软件工程中的一个关键领域。
软件项目经理负责规划、组织和控制软件项目的进度、成本和质量。
他们需要协调开发团队、测试团队、客户等各方资源，确保项目按时交付并达到预期目标。
在人工智能迅速发展的当下，软件工程与人工智能的结合也开辟了新的就业方向。
例如，机器学习工程师，他们运用机器学习算法和技术，开发智能软件系统，如自动驾驶、图像识别、自然语言处理等领域的应用。
软件工程的就业前景令人充满期待。
随着云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的不断涌现和普及，对软件的需求持续增长。
无论是企业的数字化转型，还是新兴的智能应用，都离不开高质量的软件支持。
软件工程专业的就业前景与发展趋势
软件工程专业的就业前景与发展趋势随着信息技术的快速发展，软件工程专业成为了现代社会中备受瞩目的热门行业之一。
在这个数字化时代，软件工程专业的就业前景非常看好，并且其发展趋势也日渐明朗。
本文将探讨软件工程专业的就业前景和发展趋势，并为对该领域感兴趣的读者提供相关的信息与见解。
一、就业前景软件工程专业在如今的社会中扮演着至关重要的角色。
随着企业和组织对信息技术的依赖程度日益增加，对软件工程师的需求也不断攀升。
软件开发、系统分析、数据库管理等职位成为了各大企业和组织必不可少的岗位之一。
另外，互联网行业的蓬勃发展也为软件工程专业的毕业生提供了广阔的就业机会。
除了传统领域的就业机会外，软件工程专业毕业生还可以选择创业。
作为一个自由职业者，软件工程师可以利用自己的技能和知识创造自己的事业。
创业不仅可以给予软件工程师更多的自由与创造力，还可以带来财务上的丰厚回报。
二、发展趋势1. 人工智能与机器学习人工智能和机器学习技术的发展已经极大地改变了我们的生活和工作方式。
随着这些技术的不断突破和创新，软件工程专业也面临着新的发展机遇。
人工智能软件工程师将会成为一个炙手可热的职业，负责开发和维护各种智能系统和应用。
2. 大数据随着互联网时代的到来，数据的规模和复杂性呈现爆炸式增长。
解析和利用大数据已经成为企业获取竞争优势的关键之一。
软件工程专业的人才将会在这一领域发挥重要作用，从事数据分析、挖掘和可视化等工作。
3. 云计算云计算已经成为了现代企业和组织的核心技术之一。
软件工程专业的毕业生可以投身于云计算平台的开发和管理，应对企业日益增长的计算需求。
云计算专业人才的需求量将会逐渐增加，提供了广阔的就业机会。
4. 物联网物联网的概念已经渗透到了各行各业。
软件工程专业的学生可以从事物联网设备的开发和管理，建立智能城市、智能家居、智能交通等领域的应用。
物联网的不断发展将为软件工程专业的人才提供更多的发展机会。
综上所述，软件工程专业具有广阔的就业前景和良好的发展趋势。
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摘 要随着社会经济和科学技术的不断发展，我国已经开始进入大数据时代。对信息的处理和
掌控能力是国家是否强大的标志之一。大数据下不仅需要描述大量的数据，还对数据的处理
速度提出了更高的要求。本文对大数据时代下的软件工程关键技术进行了分析，旨在促进我
国软件工程领域的发展，提高我国综合国力。
【关键词】大数据 软件工程 关键技术
随着我国计算机技术的不断发展，软件的作用越来越广泛，从计算、存储到整个it环境，
在硬件平台的基础上，越来越多的功能是通过软件实现的。大数据时代是人类社会发展的必
然途径，是在人们适应和改造世界过程中的产物，是人们生产生活在网络上的投影。因此，
在进行软件设计时，必须要考虑到大数据时代的整体背景。软件的发展是一个不断进步的过
程，传统的结构化信息资源已经逐渐淘汰，对信息处理的要求越来越高，逐渐和网络结合在
一起。
1 大数据时代下的软件工程服务工程和群体软件工程
在软件工程的发挥在那中，近几年来面向服务的软件工程越来越多，即软件服务工程。
以服务为建设的基本原则，根据实际需要进行变化，通过分布式的应用和互操作性虚拟化管
理对对软件工程进行维护。通过这种方式，能够有效将网络中的软件虚拟化，强调互操作性，
解决分布、动态变化情境下和异构环境下数据，解决的系统集成和协作的问题。在多个新兴
领域中得到广泛的应用，例如云计算、移动互联网、大数据等。
随着网络化、服务化的大环境，软件开发也逐渐变得开放，通过信息共享、学术交流，
进行协同开发合作，在用户评价的基础上建设性价比较高的软件。其中，开源软件是目前较
为成功的软件习作模式。因此，开源社区中的合作模式、结构等，也是学术界的研究重点。
但是，常规的研究方法并没有较大的突破，一些学者开始使用社会网的方法对数据进行分析。
发现在一些规模较大的项目中，开发组的结构逐渐从核心成员趋向外围开发者，并产生了更
多模块化的特征。
除了开源软件具备一定的典型性之外，群体软件工程中更提倡的是建立在众包基础上的
开发方式。众包是一种分布式的解决方式和生产模式，无论是开源软件还是其他的商业软件
都可以通过网络进行责任分配、提出创意或解决问题等。因此，在进行软件设计时，无论哪
个阶段，都可以通过众包的方式对重难点问题进行分析。
2 众包软件服务工程中的大数据
在软件服务工程中会产生大量的密集型数据，包括历史密集型数据和流式密集型数据。
目前国际上已经有很多学者在关注众包软件服务工程中出现的密集型数据和流式数据，尤其
是在线服务。如何将密集型数据的分析、价值、平台、基础设施等作为服务，是目前大数据
时代背景下软件服务工程的核心问题。从众包软件服务工程来看，不管是服务消费方、众包
服务开发提供方，还是平台管理和运营方，都有着离线密集型数据和在线的流式密集型数据。
这些数据的传输直接决定了软件的服务寿命，和众包软件能否进行良好的开发协作、正常运
行管理有着重要的关系。这些密集型数据，本质上仅仅对内容的数量进行了描述，但是并没
有标注出内容的特点，缺少语义化单位矢量。因此在对密集型数据进行分析时，不仅仅要对
原生数据进行分析，还要对密集型数据的主体――数据所属领域的专家进行分析。以知识为
核心，对密集型数据进行分析，保证软件服务的寿命。
3 密集型数据科研第四范式
在2007年，吉姆?葛雷提出了数据密集型科研发现“第四范式”的愿景。提出在进行密
集数据的研究时，要建立统一的理论和研究方法，强调了大数据存储在计算机发展中的重要
性。在实践研究中，传统的一、二、三范式的研究方法难以对密集型数据进行有效的分析，
目前大多数的软件也无法在短时间内将这些信息进行有效的存储、管理为有效的服务信息。
我国有学者在2012年，在进行大数据方面的研究时，不能仅仅局限在计算机模拟，即第三范
式中。要建立独立的科研第四范式对密集型数据进行研究。其主要原因是密集型数据所需的
研究方式和传统的研究方式有较大的区别，不仅要在研究方式上进行转变，还要转变思维模
式。在进行研究时，首先要建立科学、完整的第四范式，当有了完整、统一的理论体系之后
再逐步转变为第三范式。因此，在进行大数据的研究时，首先要确认第四范式的方法以及结
构，并对存在的关键性问题进行分析。
在对第四范式进行研究建设时，首先要对大数据整合驱动的软件服务价值进行分析。在
对密集型数据进分析时，传统的数据生命期信息学流程已经难以适用，无法对大数据进行有
效的模拟。要由原本的数据、信息、模型、模拟推演的过程逐渐转变为数据、信息、知识、
价值服务、策略意义的第四范式模型。在全新的研究模式中，要对数据整合驱动、需求度量
价值、情境约束等进行分析。其中，知识及价值服务是整个研究的基础和重点，要针对密集
型数据整合服务领域，对密集型数据将的处理、管理、分析、应用等多个方面进行研究，建
立统一的理论体系和研究方法，提高密集型数据生命期信息学流程驱动软件的服务生命期，
对目前第四范式建立存在的问题进行针对性的解决，适应大数据时代的发展。
4 结语
在大数据时代下，软件工程的发展涉及到多个领域，需要具备高度的专业性和实践性。
在软件工程中，要在实践中进行研究，而不是在研究中进行实践，核心在于如何对传统的软
件理论进行创新突破。在其中就涉及到有关大数据第四范式的理论和研究方法的问题，如何
将其和第一、二、三范式的理论、算法、技术标准等进行融合。大数据在最初提出时具备三
种特征：体量、增速和多样。随着时代的不断发展，大数据的特征也越来越多，如价值、真
伪性、可证性、可变性等，对软件工程的发展有着重要的影响。在软件工程的研究中，要不
断的创新传统的软件技术，解决限制软件工程发展的客观条件，结合互联网的发展，对大数
据时代下的密集型数据进行有效的处理，促进行业发展。
参考文献
[1]韩晶.大数据服务若干关键技术研究[d].北京邮电大学，2013.
[2]吴月红.分析软件工程化的基本形式和关键技术[j].电子技术与软件工程，2015，11：
52-53.
作者简介
王符伟（1980-），男，大学本科学历。现为内蒙古鄂尔多斯市符尔锡科技信息有限公司
工程师。研究的方向为软件工程。