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合同是对交易双方之间的约定进行明确和强制的一种方式。编写合同前，我们需要明确交易的目的、内容和条件。下面是一些优秀合同范本供您参考，有助于完善您的合同条款和执行策略。
大数据合同篇一
汽修人才发展空间大。选择学汽修的初高中生在掌握到精湛的.汽修技术，既可以做汽车销售、汽修美容技师、4s应用工程师、机电维修技师等岗位，还可以在积累经验后，往高级维修技师、维修技术总监、4s店店长等方向发展，晋升空间十分广阔。
就业好，工作稳定，不必频繁跳槽。由于汽修人才的紧缺，拥有汽修技术的专业人才就业优势十分明显。只要技术过硬，找工作根本不用发愁。
学汽修基础要求低，学习时间短。学习汽修这门技术，不需要太多基础，学习时间也比较短，不必耗费大量时间。
大数据合同篇二
大数据中心，是指服务于大数据存储、挖掘、分析和应用的数据中心。大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前我国的数据中心总数已接近100万。
二、行业分布。
作为信息化建设的核心内容，数据中心始终是金融、政府、能源、交通等行业的投入重点;而伴随着电信行业的转型和移动互联网的发展，idc也成为电信行业重点投资领域。此外ipdc互联网数据中心成为市场的热点，互联网提供商大规模建设云数据中心。
三、发展前景。
十二五”规划中明确了战略新兴产业是国家未来重点扶持的对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面，分别是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高端软件。
四、选址要素。
1级别时，两路、或多路10kv进线应来自不同上级变电站，或同一变电站的不同的变压器。（目前，国内数据中心用户最多选用的一个电压等级。全国各个省市在具体设计和管理上略有不同。）。
c)35kv：不是所有地方都有该电压等级，在已有的可以选用的35kv用户站中，其每一路的容量一般不超过20mvad)110kv：当用户的单一回路用电负荷超过20mva级别时，需要考虑110kv变电站，或66kv变电站（在我国部分地区有分布）。监狱在中国采用大工业用电方式计费时，要按照变压器的装机容量记收基础电费（或按照最大装机容量记收基础电费），对于冗余度要求高的数据中心，如tire3或以上级别，需要双路市电供电，双路变压器设计的数据中心，过高的变压器装机量冗余度，将使得数据中心本身的基础电费成本过高，在单一回路市电需求功率30mva以上级别时，尽可能独立考虑独立的110kv变电站。
（备注：需要和当地国家电网规划和管理部门具体落实。）。
3.数据中心里大部分it和电气设备的耗电会转换为大量的热，所以需要一套有效的散热体系。通常情况下，数据中心更适合建设在室外环境温度常年比较低的区域；以便于数据中心的散热可以尽可能地使用自然冷源或延长使用自然冷源的时间，减少机械制冷的能耗。
6.数据中心建设目前还是一个高投入，高风险也是高产出的产业；对于选址方面，需要地方政府在政策上能够给予足够的扶持力度；包括：
2a)土地：地方政府在土地，位置、及土地性质继续协助安排；
b)电价：数据中心属于高能耗产业，由于本身对现场环境基本没有严重污染问题，相对其他高能耗产业，可以申请政府在电价上给予补贴；通常政府换届会影响，前期会有帮助，另外，对于项目后期的融资也会有影响。
d)科技补贴：地方政府可以针对技术含量比较高的数据中心行业，提供一定的科技补贴，以吸引投资。
g)bms自动化控制h)动力环境的监控i)网络。
j)it硬件服务，软件服务等一系列人才k)各主要设备供应商的技术支持人才。
目前在我国，这些专业的有经验的人才大部分聚集在一线城市里，最多可以布局的部分发达的二线城市；而我国能源充裕的地区，恰恰缺乏这方面的人才，是的在这些地区，数据中心交付时旺旺很难找齐合适人才来源，并在数据中心建设阶段，运维人员就应该陆续到岗，并需要跟进项目的建设，针对各专业系统，深入了解；在数据中心的测试验收阶段，需要基本全员到岗，并一同参与所有的测试，验收和接收工作；对于远离一线城市的偏远地区，如果不能落实人才问题，3数据中心的选址需要慎重考虑。
五、标准要求。
（一）自然地理环境1.避免地质灾害区域。
3.对空气污染的注意，尤其对于空气里的硫化物（如二氧化硫、硫化氢）含量污染。
5.远离危险品生产、储存、运输环境；（包括化工厂，炼油厂，加油站，储油罐，弹药库，烟花生产厂等）。
6.远离军事基地，演戏、实验基地。
9.避免在有民族矛盾、军事冲突、社会治安不稳定的地区及附近建设数据中心。
（二）配套设施。
数据中心的业务特点以及其质量和容量的要求，决定了数据中心对当地供电能力的要求，供电量必须保证充足和稳定。我们需要了解的因素包括：可用性——在了解当地电力供应情况的同时，我们需要权衡备选地点是否有多个成熟的电网;成本因素——我们还需要比较各种电力成本。也就是说，每千瓦时的动力源的成本应该足够低;具备替代的能源——决策管理层还需要考虑备选地点是否有诸如太阳能、风能、空气等可再生的能源，这将有助于企业打造更加绿色的企业形象。
双电源供电。
电对数据中心的重要性就像水对鱼儿的重要性一样，一旦数据中心发生断电情况，若没有很好的备份供电系统，诸多设备承载的业务就会发生中断，给数据中心带来严重损失。现在的数据中心供电都要考虑冗余，确保用电可靠性。
供电方案。
这是传统数据中心普遍采用的供电方案，数据中心采用两套供电输入系统，一套市电，一套备用电，备用电可以是蓄电池或柴油发电机组，市电是主用供电系统，当市电故障时，通过ats自动切换到备用电上，这样断电故障不会对后端设备产生影响。高精度的ups供电切换时间可以在30ms以下，可以满足绝大部分设备持续供电。
（三）成本因素。
对于一个建设项目来说，成本必然是一个必须反复权衡的因素。成本涉及到当地规划及土地价格、房屋建筑价格、租赁和物业价格、网络通讯费用、用电价格、5用水价格等多发因素。数据中心选址时，需要从通信基础设施的角度需要考虑各种因素。如：光纤主干线路及其距数据中心选址的距离。这将有助于衡量从光纤主干线路到数据中心选址所需投资的确切数据;光纤类型，这会影响传输速度;所在地通讯服务运营商的类型及其支持的服务模式;延迟因素，传输和交付延迟时间也将是一个重要的因素。
（四）政策环境。
良好的政策环境将有利于一个基地气候的形成，促进客户的选择和落户。需要考虑的因素包括：物业税、企业税和销售税。
（五）高科技人才环境。
人力资源主要包括：高校数据、it人员数量，其他科技教育机构数量。主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。
1、人员配置：
针对于不同的数据中心管理目标，相应的人员配置决策显然将会不同。对于c4的数据中心，要求运维人员做到全年7x24小时的值守。ui在美国的数据统计表明，全天候的值守可以将数据中心故障的发生率降低50%，对于提升整体数据中心的可用性有相当大的影响。为了实现全天候的值守，13个人的运维团队是最基本的配置，其中包括了数据中心机房经理1人，3名二线技术支持人员(覆盖电气、空调和弱电专业，可以在必要的时候顶替日常值班人员)，1名运维主管以及8名一线的运维技术人员。8名一线的运维人员分为4个班组，采用8小时或者12小时一班进行轮值。在这8名运维人员中，每一班需要有至少一名资深人员，具备对于现场紧急情况进行快速处置的能力。当然，这13人的运维团队只是最基本的配置人数，随着数据中心功率和设备数量的增长，运维人员在各个专业也应该有相应人数的补充，从而与工作量相匹配。
2、组织结构。
组织结构通常包括两方面内容：一是对机房内所有活动的角色和他们的工作职责进行准确的定义;二是呈现各角色之间的汇报关系以及运维团队与建筑工程、it系统、安防系统之间的工作界面。对角色和职责的准确定义可以将工作6内容细分到每个人身上，做到责任到岗、责任到人;各级之间的汇报关系是处理数据中心事件，尤其是紧急事件的方式依据，对不同等级的事件要明确上报的途径和终点。
（六）社会及当地的人力资源条件。
主要考察当地经济文化发展水平、科技教育环境、交通便利条件、人力资源供应及水平等方面，数据中心作为信息技术的集中体现，对各种社会资源的要求都非常高。
六、区域发展倾向。
目前全国性的数据中心和灾难备份中心主要集中在北京、上海和广东这几个地区，北京是各行业主管机关的所在地，全国众多的主要金融机构总部所在地，因此也是多数总部级数据中心的天然所在地。上海目前已经成为全国银行业数据中心的集中地，广东作为中国经济最发达地区之一，也是数据中心/灾备中心的集聚地。
造成数据中心选址倾向性有几个原因：一个是总部所在地的原因。第二是银行数据中心选址，对其它行业有影响。第三，由于信息不对称，很多领导决策的时候没有充分地考虑很多问题，凭感觉或者经验就决定了。第四，我们比较缺乏系统的考察指标。
七、建设方式。
（一）企业自建数据中心。
很多大型企业都拥有自己的数据中心，然后通过租用运营商的广域网线路，实现多个内部数据中心的互联。比如：军网、公安网、平安工程、银行行业、石油行业等，这些专网使用的都是专有的数据中心，由各大政府部门、企业主导自行创建的。
优势：自建的数据中心，使用非常灵活，可以根据自己需求任意改动，灵活性高，尤其这种自建的数据中心安全度最高，信息泄露，受攻击的可能性大为减少。劣势：这种数据中心投入大，建设成本高，具有封闭性，专为单个企业或部门提供服务。由于建设数据中心要申请工业建筑用地、要得到供电部门、建设部门的同意，手续非常繁琐。而且建成后到投入使用，往往需要几年的时间，建设周期长。
（二）租用运营商数据中心。
运营商提供场地、机柜、网络带宽和供电，互联网企业直接将设备放入运营商网络中即可。
优势：一般只要一周就可以建设完一个数据中心并投入使用，速度非常快，这种方式在互联网企业中非常普遍，这样互联网企业只需要关注自己的应用设备(主要是网络设备和服务器)运行状况即可，不必关心机房环境、空调、供电等一系列问题。虽然要向运营商支付不菲的租用金额，但仍可为互联网企业节省了大量的人力和物力。互联网企业而且可以根据自己的业务实际情况，在运营商的各级省市都去租用数据中心机房，迅速部署业务。
劣势：使用仍有一些限制，比如机房环境的维护、设备出入管理都受到运营商的限制。租用期限、新增机房面积都要和运营商沟通，需要运营商的同意才能实施。这些互联网企业要想发展的好首先就要和这些运营商搞好关系。
（三）租用数据中心提供的服务。
通过直接租用大型数据中心的服务，就可以部署自己企业的业务。比如可以根据自己的业务需求，向阿里云租用100gt的硬盘和200g的内存，10g的带宽，对于中小企业，满足这些性能的物理硬件完全不可见。
优势：这样企业用户可以完全聚焦于自己的应用业务，不必关心数据中心底层实现，也为企业节省了人力。
劣势：
1、故障恢复性难度大。当然这样的形式使得企业的核心业务稳定性与租用的数据中心运行稳定性关系较大，有时出现故障，由于企业自身看不到数据中心底层实现，只能甘等业务恢复。
2、有时还会出现互相推诿的情况，而由于租用方处于技术弱势方，往往故障所带来的损失很难得到补偿。
3、安全性无保障。除了上层应用，数据中心底层实现都不受自己控制，受到攻击都没有任何手段，因此安全性完全取决于承租的数据中心。因此在选择租用数据中心服务时，要对其数据中心的安全性进行充分考量。现在提供数据中心应用服务的还比较少，只有几家，竞争还不充分，这给中小企业选择的余地较少。
8年实现500亿元产值，成为国家政务资源后台处理与备份中心和国家级大数据处理中心。目前引进了四大运营商，中国联通、中国电信、中国移动和陕西广电网络，以及一个国家部委国家计生委的灾备中心。通过大数据的引领发展，带动信息产业的发展，带动软件包括装备制造产业的发展。
（二）重庆西永微电子产业园区：园区于2005年8月正式设立，规划面积30平方公里，其中产业区20平方公里，配套服务区（西部新城的城市中心区）10平方公里。园区产业以集成电路产业和软件及信息服务产业为主导，着力打造集设计、研发、制造、封装测试、应用以及配套于一体的集成电路产业和软件与信息服务产业集群。
（三）天津市滨海新区：部署建设大数据产业园区。一期规划布局1个大数据产业示范基地和3个大数据产业园区。其中，开发区云计算产业基地作为大数据产业示范基地；保税区数字出版基地、高新区软件与服务外包基地、塘沽海洋高新区作为3个大数据产业园区，争取成为国家级大数据产业基地。
（四）中关村大数据产业园：设立中关村软件园和清华科技园两个分园，建筑面积2.5万余平方米，已吸引了10余家符合条件的企业入驻。
大数据合同篇三
经济学专业高度重视学生经济学基础理论、综合素质和能力的培养，经济学专业学生的理论基础扎实、知识结构合理、综合素质高、富于开拓和创新精神。培养的经济学专业学生不仅掌握了现代经济学理论和研究方法，能够运用现代科学技术手段进行调查、分析和研究社会经济问题，而且文字写作功底深厚，口头表达能力、组织协调能力和综合管理能力强。经济学专业学生毕业后，能够在综合经济管理部门、金融机构、工商企业和事业单位等从事管理、经营、咨询以及理论研究等方面的工作，且部分优秀毕业生将通过考试和推荐进入经济学及其他相关学科研究生阶段的学习，进一步培养成为高层次经济学教学科研人员或经济管理人才。经济学专业毕业生因其扎实的理论功底和较强的综合素质，因而在实际工作中表现出较强的适应能力和再学习能力，具有持续的发展潜力，得到用人单位和社会的广泛好评。
大数据合同篇四
汽修人才发展空间大。选择学汽修的初高中生在掌握到精湛的.汽修技术，既可以做汽车销售、汽修美容技师、4s应用工程师、机电维修技师等岗位，还可以在积累经验后，往高级维修技师、维修技术总监、4s店店长等方向发展，晋升空间十分广阔。
就业好，工作稳定，不必频繁跳槽。由于汽修人才的紧缺，拥有汽修技术的专业人才就业优势十分明显。只要技术过硬，找工作根本不用发愁。
学汽修基础要求低，学习时间短。学习汽修这门技术，不需要太多基础，学习时间也比较短，不必耗费大量时间。
大数据合同篇五
尊敬的领导：
您好！
我是xx学校财务会计电算化专业xx届毕业生，作为一名会计学专业的应届毕业生，我热爱会计学并为其投入了巨大的热情和精力，在几年的学习生活中，系统学习了基础会计、财务会计、财务管理、成本会计、税收、统计学、经济法、会计电算化等专业知识。同时，我以优异的`成绩完成了各学科的功课，曾获得过“三好学生”、“优秀学生”、“优秀团员”、“全勤奖”等。
在校期间，我积极向上、奋发进取，不断从各个方面完善自己，取得长足的发展，全面提高了自己的综合素质。在工作中我能做到勤勤恳恳、认真负责、精心组织、力求做到最好。
在假期实践的工作中，使我学会了思考，学会了做人，学会了如何与人共事，锻炼了组织能力和沟通，协调能力，培养了吃苦耐劳，乐于奉献，关心集体，务实求进的思想。
在课余时间里，我喜欢阅读各类书籍，从书中汲取信息来充实自己，更新观念，开拓脑怀。同时，还积极参加文体活动。
怀着自信的我向您推荐自己，如果有幸成为贵公司的一员，我一定会更努力工作，虚心尽责，为贵公司做出贡献。我相信贵公司能给我提供一个才华尽展的空间，也请您相信我能为贵公司带来新的活力，新的业绩。
此致
敬礼！
求职人：xxx。
20xx年xx月xx日。
大数据合同篇六
大数据主要的三大就业方向：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。
北京数据分析平均工资：10630/月，取自15526份样本，较年，增长9.4%。
业务类别:技术。
工作职责:。
3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；
6.参与编写项目相关文档。
教育背景:。
学历：本科其它：
经验要求:工作经验：3-5年。
任职要求:。
3.使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法；
4.3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；
5.具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；
6.主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
能力素养:。
良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题；主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
北京大数据开发平均工资：30230/月。
职位描述：
2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；
岗位要求：
1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；
4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；
5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；
3、hadoop开发工程师。
北京hadoop平均工资：0/月，取自1734份样本。
hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：
职位描述：
3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括hadoop、spark、kafka、hbase等）。
任职要求：
1.计算机或相关专业本科以上学历；
4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。
4、数据挖掘工程师。
数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：
工作职责：
1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；
2、数据仓库模型设计和建立；
3、数据梳理流程的实现和维护；
4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。
任职资格：
1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。
2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。
3、深入理解map-reduce模型，对hadoop、hive、spark、storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。
4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，java优先。
5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验。
5、算法工程师。
北京算法工程师平均工资：22640/月，取自10176份样本。
算法工程师招聘要求（引自美团点评数据平台部）：
职位描述：
互联网公司背景优先。
a、广告算法。
岗位职责：
1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；
2.负责核心算法的开发；
3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；
4.负责广告技术研究项目的推进与管理；
职位需求：
1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;。
2.熟练掌握一门开发语言；
3.有机器学习、数据挖掘相关知识；
4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；
5.有较强的沟通协调能力；
职位描述：
1.参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；
2.分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；
3.通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；
职位要求：
1.全日制本科及以上学历，计算机相关专业；
c、算法工程师。
岗位职责:。
任职资格:。
1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力。
2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。
3、熟悉c++,java或python，熟悉linux或类unix系统开发,有较强的编程能力。能独立实现线上算法模块者优先。
最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？
答：所有的公司。大到世界500强，bat这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。
马云爸爸说“我们已从it时代进入了dt时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。dt时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”
数据，未来的一切。
大数据合同篇七
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。
大数据合同篇八
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类java大数据分布式开发、基于大数据平台的'程序开发、数据可视化等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。
2.数据分析方向。
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在it领域从事计算机应用工作。
大数据合同篇九
如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的'缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在bat企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据合同篇十
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台linkedin发布的《中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在bat企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据合同篇十一
胡泽君审计长曾多次强调指出，要积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效率。新形势下，审计工作特别离不开大数据的支撑，利用大数据进行审计，或将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。以"金审工程"为基础的审计信息系统经过多年的建设发展，目前正逐步建立和完善。同时，在政府各部门中社会保障大数据既具有较高的完整性，也兼具较高的准确性。这些得天独厚的条件，不仅使审计对"大数据"监督管理成为可能，更为实施以"大数据"为基础的审计"全覆盖"奠定了基础。
一、大数据技术在财政审计方面的运用。
（一）运用大数据开展财政审计是时代发展的必然要求。大数据不仅是信息技术的重大进步，更是发展理念的重大创新，对经济社会发展起到重要作用，对与数据密切相关的审计工作也必将产生深刻影响。当前，财政、税务、人民银行等部门普遍进行信息系统建设，财政部门开展的"金财工程"覆盖财政收支管理的业务应用系统，涵盖了预算管理、国库集中收付等业务，对财政部门的审计单位信息化的发展，迫切要求运用大数据开展财政审计。
（二）运用大数据开展财政审计是推动完善国家治理的迫切需要。财政审计的范围突破了传统的财政收支概念，囊括了政府性收支的全部内容。全口径预算的审查监督付诸实施，如何在有限的时间内查找和发现问题，运用大数据开展财政审计成为推动完善国家治理的迫切需要。
（三）运用大数据开展财政审计是财政精细化管理的要求。在精细化管理要求之下，财政预算审查、预算执行差异分析、预算与决算的对比分析都是使用系统大数据来完成的。相应地，财政预算执行审计要实现全口径分析，必须使用系统数据。如利用国库支付系统的数据，通过对指标来源、资金性质、资金流向的跟踪分析，实现所有财政资金全过程跟踪审计。（四）大数据审计现在的运用情况。按照审计署的要求，建立了财政数据定期报送机制，每半年收集一次财政数据，并对收集的数据进行整理，生成审计人员可以使用的标准表。财政科联合信息科，对预算编报系统、预算指标系统、非税征管系统、决算编报系统等的财务和业务数据，集中进行多系统关联、大数据比对。将数据分析形成的审计中间表和疑点表作为重点进行审计，提高了效率和增强指导性。审计结束后，强化经验总结，形成数据采集转换指南，归集整理形成财政大数据审计模型方法体系表，为进一步深化大数据审计积累经验。
二、社保审计大数据信息管理现状。
（一）社保部门数据管理情况。一是社保业务实现网络化。随着金保工程的推进，社会保险"六险"统征已经实现，社会保障业务办理正逐步向社区（村）、单位及个人延伸，社会保障业务一体化架构正逐渐完善。二是社保资金使用服务实现规范化。卫生三级医疗服务网初步实现信息化，市级、县级医院、乡镇卫生院医疗业务管理系统已经平稳运行，乡村卫生管理一体化正逐步规范，居民人口及流动人口信息统计系统已趋于成熟。三是民政事业实现信息化。民政城乡居民低保、医疗救助及优抚等业务完成了由手工到信息化的转变，数据也由纸质向信息化转换。
（二）审计机关对社保数据的审计情况。审计机关在工作中采集了大量的财务数据和业务数据，但没有对这些数据进行统一和规范地管理，一般是保存在审计人员的电脑中，很难实现与局内其他审计人员和所属部门的数据共享，导致工作中出现重复采集数据的现象。由于大数据信息化环境下社保系统的特殊性，内部控制转变为对人和系统两方面的控制，而且多数情况是以计算机自动控制为主。数据网络安全存在隐患，大数据技术本身的技术架构，决定了采用"大数据"技术架构的系统安全防护的难度。
审计局在社保资金审计中，收集了医保、养老、低保、公积金等民生资金的业务数据，建立了审计数据库，信息技术人员和社保审计人员联合对各类数据进行了深入分析。在审计分析中，首先明确所面临问题的类型，然后根据类型的不同选择具体的处理方法。例如，在做参保对象的信用分析时，首先明确该问题类型属于分类，如果该问题类型无法用数据挖掘工具解决，那么就应当选择另外更加适合的方法来进行解决。建立审计方法，对采集的业务数据、财政财务数据以及相关外部数据进行综合分析，生成审计中间表和疑点分析数据，采取业务跟踪、内控测试、数据比对等方式，发现审计疑点并进行分析、筛查和分类。运用"互联网+"思维，注重外部数据的搜集和运用，包括企业登记信息、税务征缴信息、车辆信息、房产信息等与社保审计相关的数据。注重发票查询系统、企业信用公示系统等在公开资源的使用，积极挖掘和构建内、外部数据间潜在的关联，寻找相关的线索和突破口，搭建多维度、立体式审计工作大数据平台。（三）当前在社保审计中需解决的几个问题。一是解决数据价值认识和利用问题。在审计机关还存在着有些对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。二是解决架构模式改变问题。随着"大数据"、"云计算"在各行业的不断应用，数据架构与以往相比有了很大的变化，对数据的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解决高端数据人才培养问题。多培养通晓相关专业知识和信息技术的复合型的人才，培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。加大对现有信息管理人员的大数据培训力度，掌握大数据相关技术。
三、
大数据审计发展方向面对大数据时代对审计工作带来的挑战，审计方式和途径将实现以下四个方面的转变。
（一）应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变。
传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。挖掘性分析是指采用大数据处理技术，利用数据仓库、数据挖掘和模型预测工具进行审计分析，从大量数据中发现蕴涵的数据模式和规律。
（二）应用大数据分析模式，实现审计方式从发现问题向风险预警转变。
传统审计工作以发现问题为主，对经济形势进行预测分析，因而须等到相关事件发生并且形成一定规模后，再根据搜集到的足够数据进行分析研究，具有滞后性。而大数据技术可通过对跨领域的大规模经济、社会行为数据进行分析，对经济社会相关异常动态实现早期关注，利用其对异常数据的敏感性实现早期预警。审计可以运用大数据相关技术，对宏观经济社会风险问题展开初步分析。（三）应用大数据审计作业平台，实现单机审计向云审计转变。
以审计大数据为中心建设"云审计"平台，实现远程存储和移动计算，使审计机关能够通过网络接入"云"实施审计，利用大数据分析、人工智能等信息技术，解决数据采集分析和管理中存在的问题，实现审计成果共享。其次，应完善联网审计系统，逐步建立预算、执行、财政、地税、社会保障、医疗机构、公积金等重要行业和部门的审计实时监督系统。再次，应建设审计数据综合分析平台，运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据，以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。最后，应推广"总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究"的审计模式。
（四）构建专业的审计分析队伍，实现传统纸质账本审计向大数据审计转变。
审计工作应实现"六大转变"，即由单点离散审计向多点联动审计转变、由局部审计向全覆盖审计转变、由静态审计向静态与动态审计相结合转变、由事后审计向事后与事中审计相结合转变、由现场审计向现场审计与非现场审计相结合转变、由微观审计向微观与宏观审计相结合转变。为此，需要在组织方式、人员结构、思维方式等方面与之相适应。在组织方式上，应尝试开展无项目审计，依托审计数据中心积累的数据资源，横向关联比对分析，纵向深入挖掘分析，从数据中发现审计疑点和线索。在人员结构上，应不断提升"四种能力"，即大数据分析能力、综合研究能力、创新能力和跨领域知识运用能力，不断加强对大数据先进理念和前沿技术的学习，掌握大数据分析方法，提升审计人员综合素质。在思维方式上，应培养"数据先行"意识，以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。
大数据合同篇十二
【内容摘要】本文给出了数据科学实验课程教学改革的几点思考建议，结合专业发展方向和目标定位，形成了具有显著时代特色的课程体系设置方案，以提升学生动手能力为目标，从加强教师队伍建设以及提高教学责任心入手，采用学评教与同行评价相结合的办法来提高教学质量，并将实验教学方法与考核办法配套结合，成效明显。
一、引言。
20xx年9月，《nature》杂志发表了题为“bigdata:scienceinthepetabyteera”的系列专题文章，“大数据”这一概念开始被学术界广泛传播。美国国家科学基金会于将“面向21世纪科学和工程的大数据”认定为未来6大科研前沿的第一位，认为大数据是“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。国外除在大数据的概念上、理论上进行研究之外，更多地将研究的重点部分放在技术研究和突破上。对于国内学者而言，关于大数据概念上的研究并不是特别充分，大多是引用国外给出的定义再进行进一步的阐释。目前来看，国内关于大数据领域的研究重点主要集中在大数据与云计算、数据挖掘、并行计算和分布式处理方向上。随着科技的进步、信息技术的飞速发展与更替，各个学科领域需要借助越来越多的应用系统和诸多种类的数据信息，来为新技术新需求新应用提供依据。由此产生了数据质量工程，其涉及到大量数据的采集、分析、过滤、挖掘，正好为相关单位提供一些方法，然而随着数量爆炸性增长，传统的数据库已很难很快地分析问题，已经满足不了现在的应用需求。这就要求去构架一个集较高计算能力、较强分析处理能力、较大存储能力为一体的大数据研究实验平台。另一方面，当前大数据研究的现状是各领域的科学家各自为战，没有很好地和计算机领域的专家进行结合，都以自己为主处理本领域的海量数据问题。目前大数据方面已发表论文多由计算机科学方面的研究机构专家学者撰写，侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，缺乏各个学科之间的交叉与融合，缺乏既拥有处理和组织大型数据的能力又懂得“商业语言”的数据科学人才。为了紧跟时代发展，为社会培养更多的宽口径、创造性强的数据科学专业人才，使该专业的课程体系满足培养大数据专业人才的需要，对现有各相关专业(统计学、信息与计算科学、应用数学、计算机等)的课程体系，特别是实验类课程的课程体系进行系统的改革和完善，是当前的首要任务。
二、明确培养目标。
数据科学专业培养的是具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握信息科学、大数据技术和计算机科学的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具有良好的数据分析处理能力和软件研发能力，掌握信息系统的规划、大数据分析和处理技术，具有一定的信息系统与信息资源开发、利用、实践和研究能力的高级复合、创新型专门人才。
三、加强队伍建设。
学校在师资队伍建设、教学质量提升方面多措并举，效果明显。一名新进教师需要经过严格的岗前培训，获得培训证书，满一年后方能上讲台授课。对新进教师实行导师制，在课前准备、课堂教学、实验准备、实验设计、试题设计、作业批改、实习培训等环节进行指导、把关。每学期要求全校教师完成一定的师资培训学习任务，修读完成相应学分方能参与职称评定、年度考核等活动。专家督导组不定期检查授课情况，每学期进行学评教、教评教活动，不合格者予以严肃批评。正是由于这种以教学为先，狠抓师德师风建设的`努力，才使得学校的教风、学风、校风上升到一个新的台阶。
四、强化实践教学。
针对数据科学相关专业，学校设立了数据科学实验中心，中心的基本目标是聚集计算机、数学、统计学和工程等领域的学者，建设一个数据科学研究协同创新研发平台和数据科学人才培养基地，培养云计算、大数据时代高层次数学应用人才，为数学学科、计算机学科应用型人才培养做有力支撑。该中心为各相关专业开设了众多实验课程，以此促进学生获得熟练的技能及创造能力。另外，在基础课时之外，根据专业实验课程的特点，对学生开放实验室设备，鼓励学生到现场或者通过网络访问的形式完成实验课程的巩固提高，充分挖掘现有实验设备的能力，提高学生的动手操作能力。改革传统的实验课程考核方式，强调动手能力的提升，通过实验预习报告制度、实验现场动手实操制度、实验报告汇报制度、就业技能培训、认证考试制度、项目实训制度等对学生的实验课程进行综合考查，充分结合各方面的表现，给出一个综合性的分数，以此促进学生的学习主动性和积极性，进一步提升学生的动手能力。随时优化陈旧的实验内容，数据科学实验课程的特点要求实验内容能够与时俱进，随时跟踪学术潮流。为了学生能够在未来的工作中更快地适应环境，必须要及时删除内容陈旧、与现实脱钩的实验项目，每学期都需要重新调整、优化实验内容，引入软硬件科技含量较高，能够反映实际学术走向的综合性、思考性的实验项目，这些举措大大地激发了学生的实验兴趣，提高了学生的动手能力。综上所述，针对数据科学相关专业，学校通过建立设计精巧、设备先进、涵盖基础理论实践与专业技能训练的数据科学实验中心，为数据科学相关课程的理论教学提供配套实验支持，不仅可以对学生进行就业技能培训和认证，提高学生的就业竞争力，也使得学校的数据科学人才培养在实践教学中不断得到改进和稳步的提升。
【参考文献】。
［1］刘娜．测控技术与仪器专业教学改革思考［j］．考试周刊，，60:13。
［2］乌日华芝，周祥才．测控技术与仪器专业应用型人才培养研究与实践［j］．常州工学院学报，20xx，17(4):74～77.
