1. 大数据形势与政策
数据类型对发展程度，以及之后的形势与政策有启迪作用。
2. 国家大数据战略发展
大数据工程师的职业发展路径
1. 如何成为大数据工程师
由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”
颜莉萍（Nicole Yan）建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。
2. 薪酬待遇
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍（Nicole Yan）的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍（Nicole Yan）表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。了解详情
3. 职业发展路径
由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍（Nicole Yan）说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层
3. 大数据形势与政策1500字心得
中国人口基数大，出生率应该不是问题。但当下疫情影响下，对百姓心收入有了不小的影响。
1)收入低，年轻家庭入不付出，不敢生孩孑，养孩子成本太高，2)结婚的费用己经让家庭负债，房贷是吃掉整个家庭支出。
3)年轻人好吃赖做的人太多，象寄生虫一样，除了啃老就是想不劳而获。养自己都困难那还能养孩子。
4. 关于大数据的国家政策
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
5. 国家对大数据的政策
数据正在成为新的石油，成为塑造国家核心竞争力的战略制高点。经过这几年的快速发展，中国已经成为数据大国。近几年来，中国大数据相关政策陆续出台，大数据驱动的新兴公司不断涌现，数据驱动经济转型、带来精准治理的应用发展态势正在形成。
6. 形势与政策大数据论文
形势与政策都是很好写的，老师会给你们话题，比如台湾、钓鱼岛、西藏、中美关系、住房问题等，随你们自己挑。
在这里面找个自己比较感兴趣的话题写，一般是在网上找5篇左右的相关资料，按老师的字数要求（一般是1500-3000字），整理出一片论文出来。
注意，形势与政策的论文没有太大的格式限制，把内容表达清楚就可以了。
例如：写领土问题可以包括：领土问题的历史由来，发展现状，建议或解决方案，最后写自己的感想。
但是，不管你怎么摘抄，最后一段最好是写些关于自己的感想，不要通篇复制黏贴。
开头引题的话也尽量用自己的话写，这样老师看了比较喜欢。希望能对你有帮助。
7. 我国大数据政策
什么叫大数据？简单点来说，大数据就是指大数据集，这种数据集历经测算剖析能够用以表明某一层面有关的方式和发展趋势。数据量没有多，要是得以得到靠谱的结果就可以。例如，经济师都觉得个股没法预测分析，而一位牛津大学大学毕业的博士研究生说了企业，对迄今为止基本上全部的股票交易的数据开展纪录，随后根据优化算法开展剖析。
他对什么国家新政策、业绩、制造行业迈向这些一眼也不看，100%地清除主观性信念的，只依据数值来开展项目投资，最终赚了很多钱。它是大数据财富。
8. 大数据国家政策导向
大数据时代的到来可以说是社会发展的必然结果，是时代进步的产物，给人们的生活和工作带来了诸多的便利，例如近日频频使用的健康码无疑就是大数据应用案例的典型之一。大数据使我们的生活变得更加高效、精准，但凡事都有两面性，从长远来看，大数据在为生产生活带来便利的同时，也让人不禁担心是否会存在信息安全隐患。
一：大数据的“利”
预测
从古至今，预测能力都是人们所向往的能力之一，而大数据预测则是大数据最核心的应用。当今的大数据预测，就是对现已记录的历史数据进行分析利用，结合数学模型，预测未来从而推断出结果。大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。大数据预测将传统意义上的“预测”拓展成为“现测”。
从得到的结果来看，大数据预测不仅使得到的结论用于处理现实业务更加简单、客观，其结果甚至更有助于帮助决策规划。可以说预测是大数据最典型直观的价值体现。在未来，大数据应用将更深层次地渗透到生活中的方方面面，用于精准预测需求，防患于未然。
相关性
有人可能会问，有了大数据预测，是不是就能高枕无忧了？答案是否定的，能够引导人们做出决策的关键环节其实是在于能在大数据中提炼出“相关性”。谷歌开发的名为“谷歌流感趋势”的工具，通过跟踪搜索关键词频率来判断全美地区的流感情况，当关键词（如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等）搜索率飙升时，工具便会发出预警。
由此可见大数据分析，能够令看似不相干的事物相关性浮出水面。事实往往是复杂的，大数据的相关性并不意味着两个事件具有因果联系，而具有因果联系的两件事从大数据本身来看有时也并不相关。大数据时代，我们无需考虑现象背后的本质，只要发现相关性，就可以加速决策，创造巨大的经济或社会价值。
二：大数据的“弊”
冗杂度高
不可否认，大数据在数据记录、数据异常比较等方面具有很大的优势，比如打击刷单行为，但是，大数据并不是万能的，也存在很多局限性，大数据记录太多数据，不一定都是需要的，有时重要的信息只占很低比例，这就是质量低、利用效率低。一旦只一味迷信大数据而没有认真地去分析和判断，往往把错误地把偶然现象当作规律来处理，这时如果投入分配大量的资源，教训就会接踵而至。
威胁用户隐私
在大数据时代，人们偶然间会有发现自己的隐私受到威胁的经历：互联网服务提供商监视着我们的隐私，购物应用监视着我们的购物习惯，搜索引擎监视着我们的网页浏览习惯，社交软件监视着我们的社会关系，理财产品监视着我们的财富……互联网服务提供商不合规利用数据对我们造成的影响尚可原谅，一旦数据被泄露或非法交易，将造成不可预知的后果。当今泄露事件层出不穷，隐私信息随时有可能流入不法分子之手，有时大数据与用户隐私难以兼顾。
三：大数据带来的机遇
数据信息共享
当前市场上存在的数据，无法做到互联互通，但一些企业可能又需要其他机构的数据，来实现自身业务的优化。在数据互联需求的驱动下，未来将会催化数据连接平台的产品诞生。数据连接平台的发展朝着授权流通、画像流通、去标识化流通的方向发展，由平台连接数据的供需双方，为供需双方提供数据的信息流和资金流。
数据思维企业
未来将会有越来越多的企业需要进行数据的价值挖掘，但由于每个企业都有自身的业务，企业内部的员工重点关注自身业务的发展，对数据价值挖掘的具体方法不会特别了解，因此将会有公司专门提供数据价值挖掘思维的业务。
在大数据时代背景下，针对教育体系和人才培养的新需求和新方向，北方互联融合大数据中心、企业实际应用场景和大数据技术，推出了以应用实践为导向的大数据管理与应用专业建设方案，助力高效培养出实践能力强、创新能力强、具备高度竞争优势的高素质复合型人才。