这篇文章给大家聊聊关于数据结构课程设计任务书，以及大二数据结构课程设计报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
学软件开发，都学啥课程
作为一名从业多年的研发人员，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
随着IT行业的发展，软件开发也被赋予了更多的含义，目前的细分方向也比较多，从整体上可以把软件开发的学习过程分为以下三个部分：
第一：基础课程。基础课程涵盖两个大的部分，一部分是基础学科，重点是数学和物理，另一部分是计算机基础课程，包括操作系统（体系结构）、计算机网络、算法设计、数据结构、编程语言基础、编译原理、数据库等内容。基础课程对于后续的学习是比较重要的，开发人员未来的成长高度在很大程度上取决于基础是否扎实。
第二：专业方向课程。软件开发目前可以分为Web开发、大数据开发、嵌入式开发、多媒体开发、移动互联开发等不同的细分方向，不同的方向需要学习不同的课程。以Web开发为例，需要掌握两个大的开发内容，一个是前端开发，另一个是后端开发。前端开发以学习Html、CSS和JavaScript为主，其中JavaScript是学习的重点。后端开发需要选择一门编程语言（PHP、Java、Python、C#等），然后按照编程语言的技术体系进行系统的学习。目前在Web开发领域中PHP的占比份额比较大，而Java通常是大型互联网平台的开发方案。
第三：实践课程。学习软件开发通常有大量的实践课程，实践是学习软件开发不可或缺的组成部分。软件开发的实践课程通常包括课程实践和综合项目实践两个部分，通常课程实践往往比较多，而综合项目实践需要在学习到一定程度（掌握编程语言和数据库）之后才会开展。要想学好软件开发课程，一定要重视实践过程。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
国内有哪些大数据公司
国外
1、IT项目——IBM
IBM是世界三大IT巨头之一，很多公司在考虑到一些大型的IT项目是会想到IBM、SAP这类公司，其成熟的方案得到世界的广泛认同。在大数据领域，IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，服务的客户很多都是PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
2、数据架构——Microsoft
微软除了windows长期占据桌面办公的90%以上的份额，windows在企业应用上也有大量的布局。尤其是在开源工具方面，微软的WindowsAzureHDInsight、HortonworksData
PlatformforWindows一直很低调，通过和Hadoop的合作，微软在大数据领域基础架构上有整套的布局，这些开源工具将大数据解决方案良好地集成到企业中，为企业提供内部存储、管理、分析和共享大数据的服务。
3、数据仓库——Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
4、Hadoop生态——Cloudera
Cloudera是Hadoop生态系统中，规模最大、知名度最高的公司。其为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等等。Cloudera提供了一个企业级数据交互的软件平台，该平台让各组织以更快的速度和更低的成本来存储、运行和分析企业数据。
5、云计算——AWS（AmazonWebServices）
在大数据云计算领域，亚马逊可称得上是霸主。在解决了管理超大型数据中心和复杂软件系统的问题之后，亚马逊开始酝酿将这些能力和经验输出，AWS（AmazonWebServices）应运而生，点燃了全球公有云市场。AWS在云中提供高度可靠、可扩展、低成本的基础设施平台，为全球190个国家/地区超过百万的家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。
6、数据可视化——Tableau
Tableau是一款定位在数据可视化的商务智能展现工具，用来实现交互地、可视化的分析和仪表盘分析。Tableau是数据可视化领域的杰出厂商，TableauDesktop是Tableau公司开发的桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。
国内7、云计算——阿里云
作为阿里巴巴的云计算业务，有希望成为阿里巴巴最大的业务。阿里云针对快速开发、海量用户、大量数据、低延迟等互联网应用的实际需要，分别开发了企业级分布式应用服务框架（EDAS），分布式数据库服务（DRDS）和分布式消息框架（ONS）等来应对复杂的业务应用。这个架构已经承受住了“双十一”的考验。在云计算环境下，阿里云使用了成千上万个虚拟机来负载业务，其研发的分布式数据库服务（DRDS），分布式消息服务（ONS）都能以自动化的形式实现系统的秒级切换和快速恢复。
8、商业智能&报表——帆软
帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。
9、大屏可视化——数字冰雹
数字冰雹是一家北京的公司。主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案。其数据可视化大屏在业内独树一帜，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。
数据科学与大数据技术专业怎么样
今天我们就聊聊数据科学与大数据技术专业，
2016年，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设这个专业，2017年32所学校开设，2018、19年成倍数、井喷式增长，开设的学校水平当然也是参差不齐，最后我会给大家去分析哪些学校值得多去关注。
简单的说，这个专业是以大数据为核心研究对象，以数学、统计学、计算机相关知识为支撑，进行大数据的发现、采集、处理、运算、分析、应用。这个专业可以说是不折不扣的交叉性学科，当然落脚点一定是利用大数据的技术来解决具体行业应用问题。
他是个新工科专业，可以说是这个专业行业的发展，是国家战略，顺应时代发展需求的。所以多个角度来说，我们是需要大量人才储备的。而且我们利用大数据，能够判分析出，那些即便是凭着经验也未必能够洞悉的商机和未来的发展，所以这个领域的知识，非常的重要。但是，大家也要了解一个情况是，开设的时间毕竟短，每个大学也在摸索中前进，会有不断的调整和突破，当然培养方向也会结合各自的特色进行培养，不过他的本质专业知识结构还是来自，数学、统计学和计算机相关内容的。
主干课程：（以对外经济贸易大学为例）
数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。
统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。
计算机：数据结构、计算机组成原理、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。
大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。
可能大家看过这样的文字描述大数据，数据量巨大，无法用单台计算机来进行处理。简单的给大家说一下数据的存储单位，
数据存储单位：
B，KB，MB，GB，TB，PB，EB，.....
1024B=1KB
1024KB=1MB
1024MB=1GB
1024GB=1TB
1024TB=1PB
比如你发了十几个字的信息，那他的大小可能是几十b的大小。
比如电子表，有的大小就是kb计算，比如这个是60.5kb，当然上百kb也很正常
一kb相当于1024个英文字母，一个汉字占2个英文字母的空间，所以1kb，大概是512个汉字，1Mb=1024倍的KB换算成汉字，大概相当于52万个汉字，比如人民文学出版的《西游记》是86万字，那存成文字的形式是1mb多吧。
那接下来1024MB=1GB
1024GB=1TB
1tB大存储才会用的到，比如现在的很多大存储的硬盘，会出现TB的形式
2015年的时候淘宝统计了一下，每天能产生7tb左右的数据
1024TB=1PB
这PB有多大呢？比如大家都上百度上搜东西，百度一天可能要处理1.5pb的信息量，所以这个体量是巨大的。可以说现在每分每秒都在产生数据，我发了视频，你发了文字，所以存储和处理、应用都有很大的压力，一台电脑是没办法完成的。
大数据的本质是什么？
1、全样而非抽样。
抽样调查大家听过么，以前很少听到普及性调查，以前成本、各方面条件技术，不可能抓取所有信息。
而现在是全样，而非抽样，通过发达的数据统计分析技术，去统计分析所有我们想要的信息，以提高数据的正确性。而且要多少空间我们有多少空间，过去是不行的。
2、效率远远高于精确。
很多服务系统是秒级决策，这种决策系统他的速度必须要要快。比如我上百度搜索，北京大学怎么样，可能会搜出成千上万条答案，但是哪个是最有效的信息，得需要自己去判断了，但是他的效率很高，只要点搜索，答案就出来了。
3、相关性而非因果性
一个超市，啤酒卖得好的时候婴儿的纸尿裤卖的好，孩子尿裤卖的不好的时候啤酒也不好，这个的因果性是什么，可能超市不会去分析，他会更多分析相关性，分析出相关性的物品，到时候记得补货就行。
大数据产业的不同板块
数据获取--数据管理--数据应用，
数据获取是最基层，大数据的支撑系统，我们先得有数据，再去分析数据啊。
获取后我们干嘛呢？比如我们收集了很多今天的天气信息，我们要做的就是预测明天、未来一个星期的、甚至更久的，之后看看对农作物种植、对航空系统会有什么样的影响等等。
获取后我们要对信息进行管理，因为有的是图片、文本、视频、音频、位置信息。这么大量的信息，单台电脑是没办法完成的。这里要涉及一个大数据的核心概念分布式存储，整体要把网络里的存储设备都调动起来，同时集群化处理。一个大数据的服务中心，每天的耗电量非常的惊人，运算这些数据是需要几千台、几百台设备都参其中的。
其实很多学校成立了云计算的实验室，实际上和大数据高度相关。云计算最普及的领域就是语音识别，比如小爱同学，可以识别和判断你的意思，播放音乐，搜索等等。
但是你有没有发现如果不连接互联网，语音准确率不是特别高，连上网，准确率会大大提高，其他不是在你的手机或者音响里直接运算，他是把你说的话传到云端，远程的其他的服务器，他通过多个服务器，进行整合，然后进行相应的回应。当然需要的数据量非常大，之前微软研究院公布报告，说语音识别的误差率5%点几，人与人之间的对话识别率也就这样，也会漏听。所以很多用户和公司都不建立自己的机房，而是直接去购买百度云、阿里云的服务，这个就是云计算和大数据的结合。
大数据的云端到底在哪里呢？
数据中心建设在气温低、自然灾害少、供电量充足的地方。在运算大数据的过程中，非常耗电，而且50%以上的电力在给机器降温，温度低的地方，减少电力消耗。
第二不能有自然灾害，泥石流，地震海啸，一旦出现，辛苦存的数据就毁于一旦了。第三电力要足够丰富，你运算到一半，电断了也不行。全国最出名的是，贵州大数据中心。
这个应用呢，其实使用大数据进行营销的行业非常早的，可以说电商行业，大数据的应用，让电商根据消费者的购买习惯，提前生产资料物资。后来发现，原来大数据还能够提前预测流行趋势、消费趋势等等；
再包括各位观看了我的视频之后，系统就会记住了解需要的什么样的内容，给你进行一些相关视频的推荐，也许一会你还会看到其他老师的一些相关内容
在比如大数据应用于市政交通，就能有效解决解决堵车问题，知道几点几分什么地方会出现交通拥堵、交通事故，提前把信息发给可能会走这条路的车主，提前避免堵车。
比如医疗行业，你到医院的化验、医学影像、储存用药医疗信息，这些信息通通在医院里数字化，可以进行数据分析。而且借助大数据平台能够收集到不同病例以及治疗方案，之后我们就能建立出更有针对性的疾病数据库，可以说人类的医疗水平，在大数据的推动下爆发式增长。
金融，高频交易，操盘手，买卖各种股票
现在是利用计算机来进行处理，每秒钟几千只股票在变动，人再多也照顾不到几百条信息，只有机器能得到。波动规律的观察，会发现机会稍纵即逝，只有计算机才能够进行及时操作，只有大数据才能够捕捉到这种商机。
无人驾驶，基于海量数据实时的高校分析，甚至是0.几秒的秒及决策，他会在汽车周围安装非常多传感器，传感器的目的就是搜集大数据，如果没有这些数据支撑，就谈不上自动驾驶。
真心可以说从政府到医疗行业到生活的方方面面都离不开大数据的支撑，所以你说有没有需求和前途呢，我觉得答案是肯定的。
就业问题：
可以说毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校以及各个行业等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作
工作岗位：
大数据架构师（偏技术，熟悉底层架构的，开发平台，数据建模，核心框架开发，编程代码是基础，又不仅仅于此，对计算机、数学，尤其是数据的知识要求高。
大数据算法工程师（篇技术，开发算法的，算法的原型，验证，而且还要带团队，最终不是一个人能完成的。
大数据运营维护工程师：运营和维护要求低一些，保证我们建立的数据平台，能够高效运行，能够监控其中的问题，排故障，了解数据的基本知识多一些就行，没有要求那么深入。门开较低。
数据分析师/挖掘师（偏业务，需要调研需求，我要应用领域的挖掘的对象、分析数据的目标，包括沟通相应的客户，要求有比较强的与人沟通的能力，协调能力
性格不同做不同的工作岗位，偏技术呢就是接触技术更多，人少，偏业务就是接触人偏多
大数据科学家，高学历，硕士以上，或者，很多年的工作经验，知名的学术会议有重要的成果。其实我国的人工智能领域发展非常的迅速，但是人才储备非常少，而且缺口很大，但是我们更多的是需要硕士、博士这样高学历人才。
这个领域待遇1.2线城市，3年以上，肯定是1万以上5年达到2-4万之间能力强会越来越高，顶级的会更高。
总体来说：
可以说应用领域，就业面是很广泛的，薪资待遇也不错。
但是经常接触电脑，工作辛苦，加班常态化，入门容易，精通难。而且说实话这个领域云集了中国非常聪明的一群学生，而且学习数学、通信工程，计算机的人都可以过来竞争。
还有就是如果你没有学习到这个专业，那你本科可以去学习统计学、计算机科学与技术、数学这样的专业，然后研究生选择大数据方向的研究，也是可以的。
学校的推荐，
第一批开设的北京大学、对外经济贸易大学和中南大学不用多说肯定不错。
再有就是你发现，这个学校的计算机、统计学是很不错的，这个学校也的大数据也不会太差。
还有要注意的是，很多高校是按大类招生，比如北京邮电大学、贵州大学就是按计算机大类招生。这个专业和计算机是密不可分的，计算机不错的学校大数据也不会差。所以你可以参照计算机类专业的排名去选择院校。
那还有哪些值得我们关注呢，比如浙江财经大学、重庆理工大学、昆明理工大学、长春理工大学、广西科技大学等
最后提醒一下：
学习的同学，要对计算机领域的兴趣，要对数学感兴趣，英语的水平要不错，对数字要敏感。身体要健康，加班，心太要稳，沉下来学很多新知识，不断学习，30-40都要学不然你就落后。男生兴趣比价大，女生是否适合得从你本身的能力出发。有上进心积极主动是比较重要的。
大数据主要学习哪些内容
先上一张大数据技术学习的必备技能图：
入门学习需要掌握的基本技能：
1、Java
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
9、Redis
10、Flume
11、SSM
12、Kafka
13、Scala
14、Spark
15、MongoDB
16、Python与数据分析等等。
我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据培训0基础学习的课程，具体描述可见guan网：
第一阶段：Java设计与编程思想
第二阶段：Web前端开发
第三阶段：JavaEE进阶
第四阶段：大数据基础
第五阶段：HDFS分布式文件系统
第六阶段：MapReduce分布式计算模型
第七阶段：Yarn分布式资源管理器
第八阶段：Zookeeper分布式协调服务
第九阶段：Hbase分布式数据库
第十阶段：Hive分布式数据仓库
第十一阶段：FlumeNG分布式数据采集系统
第十二阶段：Sqoop大数据迁移系统
第十三阶段：Scala大数据黄金语言
第十四阶段：kafka分布式总线系统
第十五阶段：SparkCore大数据计算基石
第十六阶段：SparkSQL数据挖掘利器
第十七阶段：SparkStreaming流失计算平台
第十八阶段：SparkMllib机器学习平台
第十九阶段：SparkGraphx图计算平台
第二十阶段：大数据项目实战
人工智能主要有哪些课程
人工智能概念诞生于1956年世界达特茅斯会议上，但是走出实验室进入大众视野是这几年的事情。而且即使阿尔法狗打败了柯洁，可是它仅仅是单一领域的弱人工智能，离《西部世界》、《机械姬》这样的强人工智能还有很远的路要走。在2019年的人工智能商业化报告中详细阐述了现阶段人工智能所处的阶段以及未来的趋势，有兴趣的可以在评论处链接详细查看
人工智能是未来的一个大趋势，而大学开设的人工智能专业的主要课程我们可以参看各大高校的参考方案。
1.东南大学（第四次学科排名中电子科学与技术专业评价为A）
2018年开始招收本科生，主要学习课程有Python、神经网络、数字图像处理、数字信号处理、数据挖掘、人机交互等。
2.北京邮电大学（第四次学科排名中电子科学与技术专业评价为A-）
3.天津大学（第四次学科排名中电子科学与技术专业评价为B+）
列举了一些高校的课程安排，大概都有数据挖掘、数据结构、自然语言处理等，南大、北京航空航提都开设有人工智能专业，由于是新开设的学科，有些培养方案都未完全制定，各种课程的学习也还在探索中，但大都依托当初的计算机专业，从而衍生出人工智能专业，或者另外开辟出人工智能学院。
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