数据分析系统
3月1日，由中国物流与采购联合会主办的“全球公共采购论坛暨2022全国公共采购行业年会”在深圳召开。政府采购、央国企采购、政企采购行业上下游产业供应链代表、业界专家等上千人齐聚深圳，“聚力新征程·共谋新发展”。北京筑龙智能化事业部总经理、筑龙研究院副院长胡婧玥受邀出席“数字化采购创新论坛”，带来主题为“智能物料——企业采购供应链数字化转型新思路”的分享，介绍了北京筑龙对于数字化采购的创新实践
深圳市卓能新能源股份有限公司成立于2011年，是一家专注研发、制造、销售锂离子电池及电动汽车电源系统的国家高新技术企业。卓能成立在中国改革开放的特区“深圳”，拥有三家制造基地，总面积达28万平方米，员工超过3000人，产品远销欧洲、北美、东南亚等三十多个国家和地区。于2016年3月在新三板挂牌上市（股票代码：836483）
10月21日，深圳计算科学研究院（以下简称“深算院”）与华润数科控股有限公司签署战略合作协议，双方将在数据库系统、数据质量系统与数据分析系统等领域达成深度战略合作。 根据协议，双方将融合发挥资源优势与技术优势，共同打造基于深算院崖山DB（数据库系统）、采石矶（数据质量系统）、钓鱼城（数据分析系统）等产品的信创产业平台，为客户提供大数据服务。 此次战略合作协议的签署，为双方揭开了产研融合的全新序幕，双方将共同携手，推动原创大数据技术与产业数字化的深度融合，实现协同创新、发展共赢，为国家数字经济高质量发展贡献力量
人工智能与大数据学院2020年夏季招生专业介绍（本科） 本专业以立德树人为根本，培养思想政治坚定，德、智、体、美、劳全面发展，面向粤港澳大湾区社会经济发展及地方信息技术产业需要，培养系统掌握信息与数据科学的基础理论、方法与技能，具有解决大数据处理和数据挖掘领域实际问题能力，能从事大数据运维、分析、应用、商业智能以及系统研发等工作，具有较强实践能力和创新精神的高层次技术技能型人才。 面向对象程序设计（Java）、Python程序设计、高级语言程序设计、数据库原理及应用、数据结构与算法分析、Hadoop大数据技术、Spark大数据技术与应用、Scala程序设计、大数据实时处理技术、Hbase大数据快速读写、Oozie 大数据工作流、数据采集与网络爬虫、数据挖掘与数据仓库、多元统计分析等。 大数据运维岗位、大数据平台开发技术岗位、大数据分析技术等岗位
大数据分析系统展示、监测用户的电、水、热、气等能源介质的供给和使用情况，汇总能耗数据，通过对能源数据进行采集、加工、分析，以实现对能源监测、能效分析、节能改造、考核管理、能源审计等方面的实时管理和优化。 在线监测：将生产过程中各个环节监测到的实时数据、历史数据通过曲线图、折线图进行多元化展示同时以动态画面加以呈现。 能效分析：依据系统采集的各类能源数据，进行能耗分析、能效分析、能源绩效、能源计划
第一步：在左侧机构列表中，请选择您要应聘的一个分支机构； 第二步：在您阅读完该机构简介及职位描述后，点击页面下方的“申请该职位”按钮。 同一家一级机构仅能申请1个岗位，每人最多可申请4个岗位。 “一级机构”是指总行部门、银行卡中心等6家直属机构、北京市分行等36家一级分行、澳门分行等港澳台及海外机构、中银基金等9家综合经营公司、小语种培养计划
苏州全国首创污染防治攻坚植入“超级大脑” 中国环境报讯（通讯员王小兵 周垚）12月11日，苏州市环境保护局工作人员登录苏州市打赢污染防治攻坚战协同推进平台后，轻点鼠标就能知道第一轮中央环保督察“回头看”368件交办苏州的**案件整改进展、督办流程等情况。今年10月底，苏州市打赢污染防治攻坚战协同推进平台上线，该平台综合运用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，实现了环保、水利、农业等各项生态环境数据的互联互通和开放共享，通过大数据分析系统，为污染防治攻坚植入了“超级大脑”。据悉，在污染防治攻坚战中采用大数据监管平台的做法为全国首创
基于自主研发产品，集政府系统，立足于公共信息的全面整合互通，实现管理和监控的双向互动。 专注于物联网产品的建设，开发物联网感知决策支撑系统，推出可扩展的物联网感知应用平台。 监测点位及数据，设计多用户系统，实现数据挖掘分析及决策支撑的环境数据分析系统
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过当前主流软件工具，在合理时间内获取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策提供更积极目的的信息资产。大数据有以下几个特点：体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低，商业价值高。但大数据的意义并不在于大容量、多样性等特征，而在于我们如何对数据进行管理和分析，以及因此而发掘出的数据价值
大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过当前主流软件工具，在合理时间内获取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策提供更积极目的的信息资产。大数据有以下几个特点：体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低，商业价值高。但大数据的意义并不在于大容量、多样性等特征，而在于我们如何对数据进行管理和分析，以及因此而发掘出的数据价值