华南理工大学 大数据云计算与大数据 非全日制 好不好

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-20 05:48 标签： 华南理工大学数据结构
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『计算机科学与技术系』【云计算-大数据-物联网——人工智能的前沿计算智能】——华南理工大学张军教授学术讲座
来源：计算机科学与技术系团委&&&&作者：卢俊豪&&&&发布时间：&&&&浏览次数:14
日下午2时30分，为了让同学们对云计算和大数据有更深入的了解，计算机科学与技术系在第一教学楼B104召开学术讲座，本次讲座邀请了华南理工大学张军教授莅临我系做学术指导。计算机科学与技术系主任梁艳春教授出席并主持了本次讲座，副主任傅晓阳教授以及我系约200名师生参加了本次讲座。报告会开始，系主任梁艳春教授首先对张军教授莅临我系指导表示热烈欢迎，并对张教授作了简单的介绍。张军教授讲座首先从“尼斯湖水怪”引入大数据的概念。系统地介绍了当前国际国内对大数据的不同定义，随后按照自己团队对大数据的解析，从计算机的发展历程，为大家讲述大数据概念。张教授指出，大数据是面向智慧社会的物联网与新型计算模式发展的产物，在人类各个领域有着不可替代的作用。接着，张教授又以幽默诙谐的语言为我们讲解人工智能，他指出，人工智能的两大流派为逻辑主义和联结与行为主义，计算机智能的三大分支为神经网络、模糊逻辑和演化计算。其中着重为同学们讲解了演化计算，并指出其存在计算速度慢的特点，还需要不断的发展和研究。最后，张教授对现场的老师和同学们的提问进行解答，并作相关分析。讲座最后，系主任梁艳春教授再次对张军教授表示感谢，并对本次报告会作总结。他对张军教授本次的学术报告给予了极大的肯定，张教授以浅显的语言为同学透彻地讲述了人工智能、模糊逻辑、演化计算，让同学们对新科技有更深入的了解。希望同学们抓住宝贵机遇，在当前国际国内前沿科技发展进程中赢得先机。本次讲座在热烈的掌声中圆满结束。摄影人：陈建森张军教授梁艳春教授讲话老师与同学们认真听讲讲座现场云计算与大数据的关系 - 博客频道 - CSDN.NET
分类：大数据
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。有人把Hadoop理解为云计算，认为云计算只是数据分析，
对于云的概念有些人认为：就一个对历史海量数据的分析，不知道云具体还能做其他什么？aws应该算作一种典型的云计算服务实现吧，除了分析，其他方面能体现云计算的特点有哪些呢？其实这些可能对云计算了解的还不是很多的原因。
& & 其实云平台都差不多，类型也差不多，性能和优势各有不同，比方都有网盘，都能在里面安装软件，支持开发语言等。网盘不是基于hdfs实现的，网盘是属于iaas,是通过openstack搭建的。Hadoop是用来数据分析的，他和云平台没有太大关系。不过他可以用来，分析云平台产生的数据。也就是大数据。但是并不是只有云平台产生大数据。可以了解一下大数据特点。
& &大数据的特点：
& & 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
& & 一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
& & 二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
& & 三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
& & 四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。& &&
& & 如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware（其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系），开源的云平台最有活力的就是Openstack了；大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。
整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗？
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Copyright 2017 华南理工大学高级管理培训（EDP）中心 All rights reserved 粤ICP备号-22 技术支持：国家重点研发计划“云计算和大数据”重点专项2017年度申报项目答辩评审专家名单公告
根据“云计算和大数据”重点专项2017年度申报项目评审工作安排，兹定于日-16日召开项目答辩评审会。此次评审采用视频会议评审方式，评审项目分为8个组，评审专家统一从国家科技专家库中抽取产生，共计136人。现将视频答辩评审专家名单予以公布。
专项办公室联系方式：010-
科技部高技术研究发展中心
“云计算和大数据”重点专项2017年度申报项目
答辩评审专家名单
组1：云计算和大数据基础设施
中国科学院自动化研究所
云南师范大学
中国科学技术大学
武汉天罡信息技术有限公司
上海高性能集成电路设计中心
中国科学院微电子研究所
中国人民解放军理工大学
华南理工大学
太原理工大学
电信科学技术第一研究所
组2：基于云模式和数据驱动的新型软件
南京邮电大学
上海交通大学
北方工业大学
国家计算机网络与信息安全管理中心
浙江理工大学
上海海事大学
上海贝尔股份有限公司
中国科学技术大学
华南理工大学
浙江农林大学
北京工业大学
电子科技大学
中国海洋大学
组3：大数据分析应用与类人智能（1）
南京航空航天大学
广东省科技基础条件平台中心
无锡联企云网信息科技有限公司
西安电子科技大学
大连理工大学
北京邮电大学
内蒙古大学
华中科技大学
内蒙古民族大学
北京信息科技大学
中国矿业大学
江西师范大学
南京理工大学
华为技术有限公司
组4：大数据分析应用与类人智能（2）
中国电力科学研究院
中国人民解放军理工大学
浪潮电子信息产业股份有限公司
西南交通大学
中国科学院计算机网络信息中心
浪潮集团有限公司
中兴通讯股份有限公司
重庆邮电大学
南京邮电大学
中国科学院上海高等研究院
大连理工大学
工业和信息化部电信研究院
北京交通大学
中国矿业大学
组5：大数据分析应用与类人智能（3）
哈尔滨工程大学
中国人民解放军国防科学技术大学
中兴通讯股份有限公司
华南理工大学
中国科学院计算机网络信息中心
兰州理工大学
中关村大数据产业联盟
河北工业大学
中国电子科技集团公司
北京林业大学
内蒙古科技大学
华中科技大学
中国科学院声学研究所
组6：云端融合的感知认知与人机交互（1）
中国人民解放军国防科学技术大学
华中师范大学
上海超级计算中心
内蒙古大学
西北工业大学
大连海事大学
中国科学院半导体研究所
南方医科大学
中国电信集团公司
北京中星微电子有限公司
南京信息工程大学
华南理工大学
北京电影学院
上海师范大学
组7：云端融合的感知认知与人机交互（2）
北京中科院软件中心有限公司
中科院成都信息技术股份有限公司
南京邮电大学
桂林电子科技大学
杭州海康威视数字技术股份有限公司
中国科学技术大学
西安交通大学
上海工程技术大学
华东理工大学
东软集团股份有限公司
华中科技大学
大连海事大学
组8：云端融合的感知认知与人机交互（3）
神州数码信息系统有限公司
联想（北京）有限公司
中国人民解放军国防科学技术大学
哈尔滨工程大学
太原理工大学
中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
北京交通大学
西安电子科技大学
南京航空航天大学
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