2.數(shù)據(jù)庫(kù)管理:介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念和原理，以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的優(yōu)化方法。數(shù)據(jù)量大，-1數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)該考慮哪些原則？大學(xué)數(shù)據(jù)有哪些專業(yè)課數(shù)據(jù)專業(yè)課通常涵蓋以下幾個(gè)方面:1，數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ):包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、概率統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)等基礎(chǔ)課程。

大學(xué)數(shù)據(jù)專業(yè)課程通常涵蓋以下內(nèi)容:1。數(shù)據(jù)理科基礎(chǔ):包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、概率統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)等基礎(chǔ)課程。，是為學(xué)生提供的。2.數(shù)據(jù)庫(kù)管理:介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念和原理，以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的優(yōu)化方法。3、大型數(shù)據(jù)處理技術(shù):包括分布式計(jì)算、并行計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理框架的使用和開發(fā)(如Hadoop、Spark等。)，培養(yǎng)學(xué)生規(guī)模化數(shù)據(jù)加工的能力。

5.數(shù)據(jù)可視化和解釋:介紹數(shù)據(jù)可視化的原理和工具，幫助學(xué)生有效地將結(jié)果可視化數(shù)據(jù)并向非專業(yè)人士解釋和傳達(dá)數(shù)據(jù) insight。6.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù):涉及數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的基本概念、技術(shù)和法律法規(guī)，培養(yǎng)學(xué)生在大尺度環(huán)境下的安全意識(shí)和防護(hù)措施。7.數(shù)據(jù)分析案例分析:通過實(shí)際數(shù)據(jù)分析案例分析，學(xué)生可以將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際問題中。

企業(yè)中的OLAP幾乎都是基于關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。如何應(yīng)對(duì)架構(gòu)中“大數(shù)據(jù)”分析的瓶頸乃至實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)？本文試擬數(shù)據(jù)OLAP平臺(tái)的幾個(gè)要點(diǎn)，旨在引起更多的關(guān)注。突破設(shè)計(jì)原理，構(gòu)建企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。第一個(gè)挑戰(zhàn)來自歷史數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)。

嚴(yán)胡(甘肅省國(guó)土資源信息中心)摘要為了推進(jìn)我國(guó)地質(zhì)資料信息服務(wù)的產(chǎn)業(yè)化，充分發(fā)揮地質(zhì)資料信息的價(jià)值，本文針對(duì)我國(guó)現(xiàn)有地質(zhì)資料信息集群共享服務(wù)平臺(tái)存在的缺陷和問題，基于現(xiàn)有系統(tǒng)的存儲(chǔ)架構(gòu)，介紹了設(shè)計(jì)-2/下的地質(zhì)資料信息存儲(chǔ)架構(gòu)，從而使我國(guó)地質(zhì)資料信息服務(wù)集群化產(chǎn)業(yè)化

然而，地質(zhì)資料管理中長(zhǎng)期存在信息分散、綜合研究不夠、數(shù)字化和信息化程度低、服務(wù)渠道不暢、服務(wù)能力不強(qiáng)等問題，使得地質(zhì)資料信息的巨大潛在價(jià)值沒有得到充分發(fā)揮。為進(jìn)一步提高地質(zhì)工作服務(wù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的能力，充分發(fā)揮地質(zhì)資料信息的服務(wù)功能，拓展服務(wù)領(lǐng)域，國(guó)土資源部在借鑒國(guó)內(nèi)外地質(zhì)工作先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，部署全面推進(jìn)地質(zhì)資料信息服務(wù)集群化產(chǎn)業(yè)化。