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河南大学计算机有博士点吗
有。根据查询河南大学的相关信息得知，河南大学计算机有博士点。河南大学计算机与信息工程学院的前身是创建于1987年的河南大学计算机系，砥砺奋进三十五载，形成了以软件工程一级学科博士点和遥感信息科学与技术二级学科博士点为引领，以河南省大数据分析与处理重点实验室、河南省空间信息处理工程研究中心、河南省智能技术与应用工程技术研究中心三个省级科技创新平台为骨干，数据与知识工程研究所和图像处理与模式识别等一批校院级重点研究机构和科研实验室为支撑的学科建设体系。学院的计算机科学与技术专业为国家级一流本科专业建设点，数据科学与大数据技术专业、信息安全专业为河南省一流本科专业建设点。
大数据学习的关键技术是什么?
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理等。如需学习大数据建议找一家专业的培训机构，推荐选择【达内教育】。
1、大数据采集技术
大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
2、大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
3、大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
4、大数据处理
大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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大数据的关键技术有哪些?
预测分析：预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。
NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型(Redis)数据库、文档型(MonogoDB)数据库、图型(Neo4j)数据库;虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。
搜索和认知商业：当今时代大数据与分析已经发展到一个新的高度，那就是认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式。
流式分析：目前流式计算是业界研究的一个热点，最近Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系统Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark，以及ibm的 streams 。
内存数据结构：通过动态随机内存访问(DRAM)、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理;
河南工程学院代码是多少？
河南工程学院的院校代号即院校代码为11517。学校办学历史可追溯到1910年设立的河南省官立中等工业学堂；2007年3月，始建于1956年的郑州经济管理干部学院和始建于1954年的河南纺织高等专科学校合并组建为河南工程学院。
全国各高校录取时为方便考生填报志愿而加注的由数字组成的代号串，即院校代码或学校代码。院校代码就如同是学校的一个身份证号，方便查询学校信息。
教育部为高校编排的代码有5位（此代码全国通用），各省教育考试院为高校编排代码有4位（此代码一般作填报高考志愿用，同一所高校在不同省份代码也不一样），由于高校办学情况每年都有变动，所以高校代码也有变化。
学校简介
河南工程学院位于河南省会郑州市，是经教育部、河南省人民政府批准设立的全日制普通本科高等学校，入选河南省示范性应用技术类型本科院校。
截至2021年4月，学校有龙湖校区、桐柏路校区和南阳路校区等三个校区，占地面积2600余亩，建筑面积106万平方米；图书馆建筑面积3.5万平方米。
院系专业
据2018年6月学校官网显示，学校设有教学院（部）21个，开办本科专业51个、专科专业33个 。
学科建设
据2017年1月学校官网显示，学校有河南省重点学科1个、1个联合培养硕士点。
河南省重点学科：纺织工程学科。
联合培养硕士点：运筹学与控制论。
质量工程
据2017年1月学校官网显示，学校有国家级、省级本科教学质量工程项目等28个，其中国家级特色专业1个、国家级综合改革试点专业1个、国家级大学生校外实践教育基地1个、河南省特色专业6个、河南省综合改革试点专业7个、河南省实验教学示范中心3个、河南省精品资源共享课程3门、河南省精品课程3门。
国家级特色专业：安全工程。
国家级综合改革试点专业：土木工程。
国家级大学生校外实践教育基地：工程实践教育中心。
教育部教学改革试点专业：环境监测与治理技术。
河南省特色专业：纺织工程、高分子材料与工程、轻化工程、环境工程、艺术设计、电气工程及其自动化。
河南省综合改革试点专业：市场营销、人力资源管理、采矿工程、工业工程、资源勘查工程、机械设计制造及其自动化、土木工程。
河南省实验教学示范中心：纺织材料实验教学中心、电子与电气工程实验中心、服装设计与工程实验中心。
河南省精品资源共享课程：针织学、织物组织与结构、机械制图。
河南省精品课程：针织工程、针织学、织物组织与结构。
教学成果
学校科研成效显著。学校大力实施“543”计划，现有教育部创新团队1个，河南省高校科技创新团队6个，校级创新团队8个，电子陶瓷材料与应用省级重点实验室1个，纺织新产品开发、纺织大数据关键技术等省级工程实验室6个，智能控制与机器人技术、涂装生产线仿真与测试等省级工程技术研究中心5个，是河南省优秀博士后研发基地。学校分别参与了“新型城镇建筑技术河南省协同创新中心”、“煤炭安全生产河南省协同创新中心”和“纺织新产品生产河南省协同创新中心”。近年来，共承担省级以上科研项目650余项，其中国家973前期研究专项2项、国家社会科学基金重大项目1项、国家自然科学基金重点项目1项、国家自然科学基金面上项目、青年项目、联合基金项目、应急管理专项和国家社会科学基金项目共50余项；荣获省部级以上科研成果奖60余项，其中国家科技进步二等奖2项、教育部科技进步一等奖1项、河南省科技进步一等奖1项。
师资力量
河南工程学院师资水平较高。现有教职工1520人，专任教师1317人，其中正高级职称120人，副高级职称461人；教师队伍中，具有博士学位的教师324人，具有硕士学位的教师740人。现有国家万人计划领军人才1人、百千万工程国家级人选1人、中原学者1人、享受国务院政府特殊津贴1人、国家级及省级优秀教师17人，省政府特殊津贴、省优秀专家和省学术技术带头人13人，省级教学名师、省科技创新杰出人才、省青年骨干教师100余人，并聘有包括中国工程院院士在内的客座教授和特聘教授100余人。
科研平台
据2017年1月学校官网显示，学校拥有省级科研平台5个，市（厅）级科研平台6个，校级科研平台21个，是河南省博士后研发基地。省级科研平台中有省级工程实验室4个、省级工程技术研究中心1个；市（厅）级科研平台中有省高校重点实验室培育基地2个、省高校工程技术中心2个、郑州市重点实验室2个；市厅级科技创新团队6个；参与了“煤炭安全生产河南省协同创新中心”和“纺织新产品生产河南省协同创新中心”，建有1个河南工程学院博士后研发基地。
科研成果
据2017年1月学校官网显示，学校近五年共承担省级以上科研项目462项，其中国家自然科学基金和社会科学基金项目27项；获省部级以上科研成果奖28项，其中2015年获得国家科学技术进步二等奖1项；国家授权专利96项，其中发明专利33项。
2015年，学校共组织申报国家级课题108项，省部级课题130余项，市厅级课题130余项，博士基金41项，创新人才2项，科技创新团队1项；共获立项国家级课题3项，省部级课题30项，市厅级课题65项。通过河南省科技厅成果鉴定项目77项，顺利结项项目45项，其中国家级项目结项1项，省级项目结项21项，厅级项目结项23项。获国家科学技术进步奖二等奖1项；河南省科技进步二等奖1项；河南省社会科学优秀成果奖3项；教育部高等学校科学研究优秀成果奖1项；河南省第三届自然科学学术奖115项；河南省教育厅科技成果奖3项等。教师共发表收录论文164篇。其中SCI57篇、EI38篇、ISTP13篇、CSCD29篇、CSSCI27篇；出版专著19部；获得发明专利14个、实用新型专利31个、外观专利11个。
国家科学技术进步奖二等奖：高效能棉纺精梳关键技术及其产业化应用。
馆藏资源
截至2016年12月，河南工程学院图书馆由西校区图书馆、桐柏路校区图书馆、南校区图书馆三部分组成，馆藏纸质图书220万余册，中外文期刊3500余种，报纸220份。拥有“中国数字图书馆”、“超星”电子图书64万种；购买了SpringerLink、EBSCO、TTC（纺织科技全文数据库）、IMechE期刊数据库、Emerald工程期刊数据库等外文数据库，以及CNKI、万方、维普等中文期刊数据库；使用了独秀学术搜索、百链云图书馆等电子资源；购置了“煤炭数字图书馆”，自建了“黄帝故里文化研究”等特色文献库。中外文数据库达到40余个。建有畅想之星随书光盘系统，有69000张光盘可供下载。
校徽
校徽由河南工程学院中的“河”、“工”两字拼音首写字母“H”、“G”变形构成。
“H”是两本书的形状，又象征打开知识的大门，“G”是祥云的造型，象征学院积极进取，蒸蒸日上的精神风貌。“H”又可视为书本打开后的两个部分，分别象征文、理两科，“G”变形环绕使之融为一体，寓意学院办学文理两科兼容并蓄，协调发展。
整个标志由“书本”的静与“祥云”的动相结合，通过“书本”和“祥云”的透视变化造型，增强标志的立体感，给人以简洁明快，独具个性的视觉效果。
大数据关键技术解析
大数据关键技术解析
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术
数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。
开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。
开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3.预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4.语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
五、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
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大数据关键技术有哪些
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
1、大数据采集技术
大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。
2、大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。
3、大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
4、大数据处理
大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。
扩展资料：
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。
1、制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2、金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
3、汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
4、互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
5、电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
参考资料来源：百度百科——大数据