职业院校

这是2017年全国职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项的比赛试题。

如果你对大数据应用开发有兴趣，或者正在备战一些比赛，这份资源绝对值得关注。2023 年全国职业院校技能大赛的第 08 套赛题，涉及的数据、挖掘和技术都挺全面的。赛题本身覆盖了比较基础的知识点，但也不乏有点挑战性的内容。你可以用它来练手，或者查缺补漏，毕竟这些赛题都是以实际项目为背景设计的，挺有实际价值的。 如果你想进一步扩展自己的大数据知识，网站上还有一些相关的赛题和解析，像是全国职业技能大赛的系列赛题，以及 MathorCup 等竞赛的深度。这些资源都挺实用的，能你更全面地了解大数据的应用场景和实际操作技巧。 建议你在刷题的同时，关注一些大数据开发框架的知识，像是 Hadoop、Spark

【大数据应用开发】2023年全国职业院校技能大赛赛题第03套

摘要： 本数据包包含中国职业分类大典的 Excel 数据和 SQL Server 脚本数据，您可以解压后导入数据库中使用。此数据集包含四级联动信息。

2017年发布的最新全国高等院校数据库信息（包含2854所院校）。这份文档以Excel格式呈现，是本人长时间劳动的成果，特此分享。包括各院校的名称、所在省份、地区、城市、是否为211工程、是否为985工程、院校类型（公办/民办）、院校隶属和办学类型。

了解从事数据挖掘所需的软件技能和学习路径。

数据挖掘作为一个快速发展的领域，为有志于从事数据科学的人们提供了广阔的职业发展空间。想要在这一领域取得成功，你需要具备扎实的技术能力、对数据的敏锐洞察力以及持续学习的态度。 核心技能 编程语言: Python 和 R 是数据挖掘常用的编程语言，熟练掌握它们是进行数据分析和建模的基础。 数据库: 熟悉 SQL 等数据库查询语言，能够从大型数据库中提取和处理数据。 机器学习: 掌握各种机器学习算法，例如回归分析、决策树、支持向量机等，并能够将其应用于解决实际问题。 数据可视化: 能够使用数据可视化工具清晰有效地展示数据分析结果，并从中提炼出有价值的洞察。 领域知识: 了解目标行业的业务流程和

Oracle 数据库职业发展路径 在 Oracle 数据库领域，您可以选择多种职业发展路径，以下是一些常见选择： 技术方向: 数据库管理员（DBA）： 负责数据库的日常维护、性能优化、备份恢复等工作。 数据库开发人员： 使用 SQL、PL/SQL 等语言开发和维护数据库应用程序。 数据库架构师： 设计和规划数据库架构，确保数据库的高可用性、可扩展性和安全性。 数据仓库工程师： 构建和维护数据仓库，进行数据分析和挖掘。 云数据库工程师： 管理和维护云数据库服务，例如 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上的数据库服务。 咨询方向: Oracle 技术顾问：

职业暴露数据服从对数正态分布，采用无偏估计、极大似然估计得到均值。并对置信区间进行近似计算。

B区是许多考生调剂的首选，为方便大家查阅B区院校信息，特此整理如下。