每日甘肃网讯 随着数字经济的发展，以5G、云、人工智能等为代表的“新基建”成为加速数字经济产业发展，抢抓新机遇的基础保障，鲲鹏计算致力于打造最具影响力的计算产业生态，为城市新基建提供可靠算力，支撑全 社会 数字化转型和智能升级。
为探讨甘肃数字经济新可能，推进鲲鹏计算产业生态在甘肃的发展，2020年11月19日，金城兰州将举办“鲲鹏展翅九霄 共赢数智时代”——2020年数字经济产业峰会暨甘肃鲲鹏生态伙伴大会，届时，政府嘉宾、行业精英、学术专家和产业上下游的伙伴将齐聚金城共商、共议甘肃鲲鹏计算产业的发展，助推甘肃数字经济迈上新的台阶。
甘肃的数字产业正在崛起
数字经济，“无问东西”“不论出生”“不分先后”，谁抢先一步，谁就能占领未来发展的制高点。
当前，我国存在东部算力资源紧张与西部算力需求不足的情况。国家信息中心主任刘宇南表示，国家“东数西算”产业联盟在有力保障东部地区数字化发展的同时，将在中西部地区打造新的数字经济增长极，有助于形成以数据为纽带的东中西区域协调发展新格局。甘肃省将充分发挥本地能源和算力资源优势，结合上海、深圳两地数字经济产业优势，定向承接算力需求。
可以说，“东数西算”产业联盟的成立，其意义堪比“西电东输”战略工程。正如“西电东输”背后是全球领先的中国特高压输电技术，“东数西算”的底层支撑则是全栈全场景的算力底座。作为计算产业多样性算力的代表，鲲鹏计算也势必将在“东数西算”发展大势中释放巨大的动能，以鲲鹏技术为底座，充分调动和聚合上下游产业伙伴甚至东部数字产业经济优势，助力打通这场东西部计算资源交互的洪流。
这足以令具有厚重 历史 文化底蕴的甘肃，迎来百年未有之大变局，成为“一带一路”的数字经济高地，也足以令兰州等西部城市，成为中国“计算产业名城”。
鲲鹏计算在甘肃将有大作为
在这之前，甘肃的数字产业已然在路上。目前，甘肃省已经确立了数字化在发展全局中的引领地位——数据信息产业已是甘肃省十大生态产业的一大重点。2019年全省电子信息产业实现主营业务收入22343亿元，同比增长1297%；
在传统优势产业发展中，提出加快绿色化、信息化、智能化“三化”改造，加快新旧动能接续转换；在全省奋力打造的文化、枢纽、技术、信息、生态“五个制高点”中，技术、信息两个制高点直接聚焦 科技 创新和数字经济。
尤其是信息化建设方面，甘肃相关金融机构加强了与鲲鹏计算产业的合作力度，让金融服务的范围更广、效率更高、对象更准。
2019年7月，甘肃银行与华为签署战略合作协议，双方将在信息化建设、大数据、物联网等领域开展广泛的合作。
紧接着，华为融合数据平台解决方案成为了双方战略合作协议签署后的第一个成功案例，其首批成果——甘肃银行融合数据平台已正式投产上线。据了解，甘肃银行融合数据平台搭载了鲲鹏处理器，该处理器具有多核计算、高并发、低功耗等特点，有效提升了甘肃银行的数据资源能力、数据存储加工服务能力、数据管控能力和数据分析能力。
目前，甘肃银行已基于该数据平台建立了“海川”采集平台、“镇海”大数据平台、“补天”数据仓库、“问道”数据分析平台等系统，广泛地应用于客户营销、风险控制、运营管理等多个业务领域，为该行发展智慧银行提供了坚实的数据支撑。
不仅仅在智慧金融方面，在智慧交通、智慧教育、智慧医疗、智能制造等数字世界的方方面面，鲲鹏计算产业也将为甘肃数字经济发展发挥其指数级的能量。
甘肃将成为数字中国的“算力粮仓”
其实，两个数字经济的 历史 机遇已经为甘肃数字经济的腾飞发展奠定了基础。时间回到两年前。2018年，甘肃印发《甘肃省数据信息产业发展专项行动计划》。《行动计划》明确提出抢抓“一带一路”最大 历史 机遇，以及新一轮 科技 革命和产业变革战略机遇，加快数字甘肃建设。
以此为背景，则是另一个 历史 机遇，计算产业也在发生变革。数据已经成为推动数字经济的生产资料，爆炸性增长的数据量和多样化的数据类型，又使数字世界需要更为澎湃，更多样性的算力支撑。
2019年8月，甘肃与华为展开战略合作，围绕鲲鹏的应用适配，以及大数据应用等软硬件项目，构架形成鲲鹏产业生态体系，并以此带动半导体、硬件、软件、服务一体的产业生态链发展。
根据战略协议，鲲鹏将与甘肃产业主管部门、科研院所、高校、行业协会等合作，联合培养鲲鹏计算、人工智能、5G、智能制造等领域国产化技术人才，提供技能培训及职业认证，而这将成为甘肃数字经济持续发展的原生动力。
同时，华为也将联合甘肃高等院校建设多所鲲鹏产业学院，充分发挥高等教育为 社会 、行业、企业服务的功能，为学生的实习、实训、就业提供更大空间。
可以看出，甘肃对于构建鲲鹏计算产业，投入相当坚决，思路更是相当清晰。其并非只想通过大规模建设数据中心来成为数字中国的“算力粮仓”，而是希望这座“算力粮仓”超乎想象。
甘肃输出的是算力，聚合的是生态，沉淀的是产业，其希望依托鲲鹏，将相关生态企业“请进来、留下来”，并以数字产业化，支撑“东数西算”等一系列战略落地。同时，甘肃还将以数字产业化，推动产业数字化，服务甘肃本地企业，并辐射服务西北五省的行业数字化转型。
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
扩展资料：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
百度百科--大数据
信息化就是数字化吗？
维基百科对信息化（Informatization）的定义：通常指现代信息技术应用，特别是促成应用对象或领域（比如企业或社会）发生转变的过程。
例如，“企业信息化”不仅指在企业中应用信息技术所促成或能够达成的业务模式、组织架构乃至经营战略转变。实际上信息化和数字化本是同根，就像树枝的分叉，不管怎么生长都离不开树干（IT技术体系）的支持，信息化和数字化就是一根藤上的两朵花。
数字化如何驱动企业的变革
这个问题有个假设的前提：“IT+管理”或者“管理+IT”。这两者的前后顺序其实也是谁主导谁的意思。管理本身是一门技术，IT也是。但是有本质区别， IT本身就是技术工具，能让管理更简单清晰。“管理+IT”一直以来是主流，前几年 Gartner 提出双模IT概念把信息技术分成确定性和不确定性需求因素前提下的信息化实施路径方向的区别，陆续地很多业界企业提出类似思路。
随着企业持续发展，尤其是遇到各自行业的低谷期和粘滞期，例如：当下全球的工业，工业行业在疫情冲击下，举步维艰，面临了巨大生存风险和考验，这个时候传统的工业无法立刻运用IT技术获得明确的需求导入。
大数据时代出现的必然性大数据是当下非常火爆的一个词，人人都在谈论大数据。但大数据的定义是什么？它到底是如何出现的？它有什么特别之处？它最大的应用领域在哪里？它的发展方向是什么？对于以上问题，其实大多数人是弄不清楚的。
1）大数据时代出现的必然性
大数据和云计算这两个词经常被同时提到，很多人误以为大数据和云计算是同时诞生的、具有强绑定关系。其实这两者之间既有关联性，也有区别。云计算指的是一种以互联网方式来提供服务的计算模式，而大数据指的是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和关联形态上的颠覆性变化的总和。大数据处理会利用到云计算领域的很多技术，但大数据并非完全依赖于云计算；反过来，云计算之上也并非只有大数据这一种应用。
云计算的起源可以追溯到 2003 年末 Amazon 公司工程师 Chris Pinkham 提交给 CEO Jeff Bezos 的一篇论文中的一个设想：将 Amazon 内部使用的计算基础设施开放给全世界的开发者。次年 11 月，Amazon 发布了第一版云计算服务：Simple Queue Service。Simple Queue Service 再往后发展至 2006 年，演变成立今天著名的 AWS（Amazon Web Sercice）。同在 2006 年，Google 公司 CEO Eric Schmidt 首次公开提出了“云计算”（Cloud Computing）的这一概念，云计算也在这一年开始变得广为人知。
大数据这个词的流行却晚了好几年——直到 2009 年，大数据这个说法才逐渐开始在互联网圈内传播。但仅仅在互联网领域流行，仍然不足以引起普遍关注，因为纯互联网经济毕竟只占全球经济总量的很小一部分。而大数据概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在 2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”——美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的非常重要的问题，该计划由横跨 6 个政府部门的 84 个子课题组成。这标志着大数据真正开始进入主流的传统线下经济。
大数据出现的时间点自有它深刻的原因。2009 年至 2012 年这段时间正是电子商务在包括中国在内的全球全面开花的几年。众所周知，互联网领域有 3 大类商业模式：广告、游戏和电子商务。而电子商务又是第 1 个真正将纯互联网经济与传统经济嫁接在一起诞生的混合模式。准确地说，正是互联网与传统经济的碰撞，才真正催生出了今天几乎全民关注的“大数据”。大数据横跨了互联网产业与传统产业，而且大数据真正广阔的应用领域其实也正是比纯互联网经济大得多的传统产业。
从数据量的角度来看，在电子商务模式出现以前，传统企业的数量增长缓慢。传统企业的数据仓库中的数据大多数来自于交易型数据，而交易这种行为处于用户消费决策漏斗的最底部，这就决定了交易前的各种浏览、搜索、比较等用户行为数据的都量远远超过交易数据。电子商务模式使得企业可以采集到用户的浏览、搜索、比较等行为，这就导致企业的数据规至少提升了一个数量级。现在日益流行的移动互联网以及将来会流行的物联网又必将使数据量提高两三个数量级。从这个角度来讲，大数据时代是必然会出现的。
从 IT 产业的发展来看，第一代 IT 巨头大多是 2B 的，比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP 这类传统 IT 企业；第二代 IT 巨头大多是 2C 的，比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 这类互联网企业。一个有意思的现象是：大数据时代前，这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水，我们很少看见这两类公司的老板们在一起坐而论道；但在当前这个大数据时代，这两类公司已经开始直接竞争。比如 Amazon 已经开始提供云模式的数据仓库服务，直接抢占 IBM、Oracle 的市场。这个现象出现的本质原因是：在互联网巨头的带动下，传统 IT 巨头的客户普遍开始从事电子商务业务，正是由于客户进入了互联网，所以传统 IT 巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网，他们业务必将萎缩。所以第三代 IT 巨头可能会是 2B 与 2C 融合的 IT 公司。
2）大数据的核心内涵
大数据概念虽然非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容。一个普遍而且严重的误解就是：大数据= 数据大，即大数据就是量大的数据。事实上，除了数据量大这个字面意义，大数据还有两个更重要的特征：
1） 跨领域数据的交叉融合。相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应
2） 数据的流动。数据必须流动，流动产生价值
对于第 1） 点，百分点推荐系统研究中心实验结果显示：百分点公司有 3 家客户，分别是从事服装、化妆品和箱包销售的电商，百分点向这 3 家客户提供个性化商品推荐服务，即：百分点挖掘用户的偏好，不同的用户上同一家电商网站时，向他们展现不同的服装、化妆品或箱包，从而提高电商的转化率和客单价。我们做过两种测试：
a） 将每家网站的数据隔离。当每家网站自身的数据量增加到以前的 4 倍时，推荐效果大约能提高 5%；
b） 将三家网站的数据在去除敏感信息之后进行某种融合。融合后的数据大致是与单家网站的数据的 3 倍，比第一种情况数据量还少。但利用融合后的数据进行数据挖掘时，推荐效果能提升 30%，而且推荐商品并未发生变化，仍然是：用户上服饰类网站时只看见服装、上化妆品网站时只看见化妆品、上箱包网站时只看见箱包。
解释得详细一点，上述实验说明：对同一个消费者，如果我们要向其推荐服装。第一种方法是我们根据他过去的 4 次购买服装的行为来预测其下一次可能会购买的服饰；第二种方法是我们根据他过去分别购买服装、化妆品和箱包的各 1 次行为来预测其下一次可能会购买的服饰。两种方法的基于的用户行数分别是 4 次和 3 次，但第二种方法的效果明显更好。
对于第 2） 点，其实 10 多年前传统企业开始做数据仓库时，数据仓库从业者经常强调一个观点：企业级数据仓库的目标是让不同部门的数据流动起来，各个部门数据割裂，数据的价值就得不到发挥。到了今天的互联网时代，我们发现即使企业已经打通了内部各个部门之间的数据，但与整个互联网比起来，数据量仍然微乎其微，数据应该以互联网为媒介在企业之间某种形式的流动。参照“企业级数据仓库”的概念，现在已经开始出现了“互联网数据仓库”的概念：就是企业通过互联网渠道将与自己相关的外部数据与内部数据进行整合，从而形成“互联网数据仓库”。百分点已经在零售与媒体领域比较成功地打造了“开放数据联盟”，该联盟的成员可以在公允、安全的情况下基于该联盟建立起自己的“互联网数据仓库”，从而享用海量数据的价值。
3）大数据的应用领域
大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家 GDP 的绝大部分份额。
哪些传统企业最需要大数据服务呢？至少有 3 类企业：
1） 对大量消费者提供产品或服务的企业
2） 做小而美模式的中长尾企业
3） 面临互联网压力之下必须转型的传统企业
第 1） 类企业都需要利用大数据精准分析不同消费者的偏好，提高营销和服务的质量；第 1） 类企业都需要利用大数据分析精准定位自己的客户群；第 3） 类企业主要指哪些正在遭受来自互联网的新玩家冲击的传统企业，此类企业自然都需要利用互联网和大数据作为自我进化的工具。当然，第 3） 类企业与前 2 类企业有重叠。
具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。
受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。我们也看到了银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。其中银泰百货以手机为载体、利用 O2O 方式进行双线数据挖掘的创新非常值得借鉴。
而金融行业就更加特殊：金融业并不销售任何实体商品，它自诞生起就是基于数据的产业。由于国家管制，金融业在前几年享受了非常好的政策红利，内部变革动力不足。而目前金融业已经逐渐开始放松管制，新兴的金融机构必将利用互联网以及大数据工具向传统金融巨头发起猛烈攻击。而传统金融机构在互联网方面的技术积累和数据积累都不足，要快速应对新进入者的挑战，必然需要大数据服务。我们也看到了中信银行xyk中心、招商银行xyk中心已经在开始利用互联网大数据进行创新。
那么传统产业需要什么样的大数据服务呢？这主要包括 3 层：
1） 基于大数据的行业垂直应用。每个行业都有自己的特点，所以自然会存在行业应用的需求；
2） 顾客标签与商品标签的整理。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，而且这些标签必须能够细化到单个顾客和单个商品。标签是行业应用的基础；
3） 企业内部和外部数据的整合与管理。要给顾客和商品打标签，首先必须整合企业内部和外部数据，尤其是日益重要和庞大的外部数据。
图：传统企业需要的大数据服务
第 3 层和第 2 层的方法相对比较通用，行业特殊性相对较少。百分点已经在第 3 层和第 2 层做出了比较成熟的产品，并且也开始在第 1 层做出了一些具体的行业应用产品，比如针对服饰行业的时尚服饰搭配系统。
4）大数据的发展方向
大数据产业未来会向什么方向发展？随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。拿钢铁产业来讲，铁矿石公司从矿场中挖出矿石，经过粗加工，卖给钢铁企业；钢铁企业再进行精细一点的加工，将板材、钢条卖给下游制造业公司；这些制造业公司做出汽车、飞机、门窗、电脑等产品卖给下游公司。这个产业链中存在找矿、运输、加工等诸多环节，每个环节都有对应的企业。
图：传统企业的供应链
在“数据供应链”中，存在数据、数据整合与挖掘工具以及数据应用这 3 大环节。数据就好比矿场的矿石；数据整合与挖掘工具就好比钢厂的冶炼炉；而精准营销、服饰搭配等数据应用就好比汽车、电脑等可以出售给消费者的产品。企业在数据供应、数据整合与挖掘、数据应用等所有环节都需要专业的服务。这里尤其有两个明显的现象：
1） 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟；
2） 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。
5） 什么样的大数据企业会胜出
常有大数据从业者以及投资人和我们探讨一个问题：大数据产业中，什么样的企业会最终胜出？这是一个很难回答的问题，而且即使回答了，三五年内可能都无法判断其正确性。但从“数据供应链”中的各个环节来分析，还是可以得出一些具有参考价值的结论。
1） 数据供应。在互联网没有流行的时代，企业做数据仓库、商业智能、数据挖掘等系统时采用的数据基本都来自于企业内部，企业几乎无法获取外部数据，所以很少有专业的数据供应商。互联网改变了这一局面，将来会有专业的数据供应商。但既然是因为互联网的出现导致了数据供应商的出现，那么反过来数据供应商就必须具有很强的互联网基因；
2） 数据整合与挖掘。数据挖掘工具供应商在非互联网时代就早已存在。但互联网时代使得企业的数据量激增、数据类型发生极大变化（不同于传统的来自于单一领域的结构化数据，互联网数据以跨域的非结构化数据为主），传统的数据挖掘工具供应商的技术和方法已经很难适应。要跟上时代的变化，数据挖掘技术与工具应用商必须具备互联网公司的海量数据处理和挖掘的能力；
3） 数据应用。具体的行业应用与传统行业的业务关系密切，要做好行业应用，最好需要有服务传统行业的经验，了解传统行业的内部运作模式。这时候仅仅具有 2C 经验的互联网基因的公司又稍显不足。
综合起来看，如果一家大数据从业公司同时兼备互联网数据获取能力、互联网技术、互联网执行力，又有做 2B 服务的经验，那么这家公司将比较容易取得领先优势。这个结论其实一点也不奇怪：如本文开篇所述，大数据本来就是互联网与传统产业碰撞时的产物。
用“方兴未艾”这个词来形容大数据产业的发展阶段都还为时过早，目前的大数据产业只能说是小荷才露尖尖角。国内企业在第 1 代 IT 产业（硬件和软件产业）中是明显落后国外企业的；在第 2 代 IT 产业（互联网产业）中，国内企业已经与国外企业差距不大甚至在很多方面超过了国外企业；希望在第 3 代 IT 产业（云计算和大数据）浪潮中，国内企业能够完全赶上并且超过国外企业，我们也认为这是很有可能的。大数据的就业方向
大数据主要有三个就业方向，大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。又可分为以下十大职位：
一、ETL研发
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduceHDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。
三、可视化(前端展现)工具开发
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过 *** 作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、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。
七、数据科学研究
数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测(数据挖掘)分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。院校专业：
基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080905
培养目标
培养目标
培养目标：本专业培养德、智、体等方面全面发展，掌握数学和其他相关的自然科学基础知识 以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具有较强 的专业能力和良好外语运用能力，能胜任物联网相关技术的研发及物联网应用系统规划、分析、 设计、开发、部署、运行维护等工作的高级工程技术人才。
培养要求：
1．掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论，具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质，社会责任感强；
2．掌握从事本专业工作所需的数学等相关的自然科学知识以及一定的经济学、管理学和工 程科学知识；
3．系统掌握物联网专业基础理论知识和专业知识，理解基本概念、知识结构、典型方法，理 解物理世界与数字世界的关联，具有感知、传输、处理一体化的核心专业意识；
4．掌握物联网技术的基本思维方法和研究方法，具有良好的科学素养和一定的工程意识， 并具备综合运用掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力；
5．具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力；
6．了解物联网的发展现状和趋势，具有技术创新和产品创新的初步能力；
7．了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策，理解工程技术伦理的基本 要求；
8．具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；
9．具有初步的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力；
10掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼习惯。
主干学科：计算机科学与技术、电子科学与技术、通信工程。
核心知识领域：物联网技术体系、标识与感知、物联网通信、物联网数据处理、物联网控制、物 联网信息安全、物联网工程设计与实施等。
核心课程示例（括号内理论学时+实验或习题课学时）：
示例一：物联网工程导论（18学时）、物联网通信技术（45 +18学时）、RFID原理及应用(45+ 18学时)、传感器原理及应用（45 +18学时）、传感网原理及应用（45 +18学时）、物联网软件设计 （27 +18学时）、物联网数据处理（54学时）、物联网中间件设计（27 +18学时）、物联网应用系统 设计（54学时）、嵌入式系统与设计（45 +18学时）、传感器微 *** 作系统原理与设计（36+36学 时）、物联网控制原理与技术（45 +18学时）、物联网定位技术（45 +18学时）、物联网信息安全 （45 +18学时）、物联网工程规划与设计（36学时）、计算机网络（54学时）。
示例二：物联网工程概论（30学时）、物联网算法基础（60 +15学时）、物联网硬件基础(60+ 15学时)、传感网与微 *** 作系统（45 +15学时）、物联网安全与隐私（30学时）、无线单片机与协议 开发（60+15学时）、JAVA语言程序设计（30 +15学时）、物联网移动应用开发（20 +10学时）、物 流管理信息系统（30+15学时）、RFID系统（30学时）、物联网嵌入式系统开发（20 +10学时）、多 传感器数据融合技术（60学时）、云计算（30学时）、物联网与智慧思维（30学时）、移动人机交互 技术（30学时）、社会计算（30学时）。
示例三：物联网工程导论（18学时）、物联网体系结构（40学时）、传感器原理及应用( 36+10 学时)、物联网数据处理（40+10学时）、嵌入式系统原理（40 +12学时）、物联网工程规划与设计 （40+10学时）、物联网应用系统设计（50学时）、物联网通信技术（40 +14学时）、RFID与智能卡 技术（40+10学时）、物联网控制技术与应用（40+14学时）、物联网信息安全（40 +14学时）、传感 器网络及应用（40 +14学时）、网络规划与设计（40 +14学时）、数据仓库与数据挖掘（40+10学 时）、信息系统分析与集成（40+14学时）、软件集成与服务计算（40+10学时）。
主要实践性教学环节：课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计（论文）。
主要专业实验：传感器实验、传感网实验、物联网通信实验、物联网数据处理实验、物联网工 程规划与设计实验。
修业年限：四年。
授予学位：工学学士。
职业能力要求
职业能力要求
专业教学主要内容
专业教学主要内容
《嵌入式原理及应用》、《无线传感器网络》、《汇编语言与微机原理》、《传感器微 *** 作系统原理与设计》、《应用密码学》、《光电子物理基础》、《模拟电子技术》、《数字建模》、《微处理器系统设计》、《物联网信息处理技术》 部分高校按以下专业方向培养：电商物联网、移动嵌入式、智能机器人、物联网大数据采集与分析。
专业（技能）方向
专业（技能）方向
IT类企业：物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。
职业资格证书举例
职业资格证书举例
继续学习专业举例
就业方向
就业方向
物联网专业就业前景
目前，教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。柏斯维也指出，从整体来看，物联网行业是非常需要人才。
对应职业（岗位）
对应职业（岗位）
其他信息：国家对于物联网专业的人才需求还是比较大的，但是因为物联网的范围实在是太广了，而且也是一个新兴专业，当然不可否认物联网处在飞速发展的时期。所以，总体来看，物联网专业就是现在发展阶段很一般，但是潜力是非常巨大的。 物联网专业的学生在毕业后，可以选择去政府管理部门、科学研究机构、或是一些产品制造生产等企业工作，主要还是在新能源、互联网、计算机软件等行业中工作。因为物联网的应用范围广，几乎是覆盖了各行各业。所以对于学习物联网专业的学生来说，就业方向还是非常广的。
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