2025年实现税务执法服务监管与大数据能化应用深度融合什么高
2024-12-29 08:53:15 | 青橄榄
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2025年实现税务执法服务监管与大数据能化应用深度融合什么高
高效联动、全面升级。根据查询《关于进一步深化税收征管改革的意见》显示，意见目标是2025年实现税务执法、服务、监管与大数据智能化应用深度融合、高效联动、全面升级。2022年基本实现法人税费信息“一户式”、自然人税费信息“一人式”智能归集，2023年基本实现税务机关信息“一局式”、税务人员信息“一员式”智能归集，深入推进对纳税人缴费人行为的自动分析管理、对税务人员履责的全过程自控考核考评、对税务决策信息和任务的自主分类推送。
2025大数据专业主要学什么 专业前景如何
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
2025大数据专业主要学什么
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)出发，对实际问题进行分析和解决。例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。
大数据技术专业基础课程：计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。
大数据技术专业核心课程：数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用、数据挖掘应用、大数据平台部署与运维。
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2025大数据专业就业前景怎么样
大数据技术是一个不断发展的领域，掌握大数据技术不仅可以帮助个人在职业生涯中取得成功，而且可以为国家和企业的决策提供科学依据，推动社会的可持续发展。大数据技术在各行各业的应用不断扩大，导致行业对大数据技术专业人才的需求日益旺盛。很多企业和机构都急需具备大数据分析和处理能力的人才，为毕业生提供了广阔的就业机会。
：由于大数据领域的技术性和稀缺性，相关岗位的薪资水平通常较高。在某些一线城市，大数据分析师的起薪可达到年薪数十万，为毕业生提供了较为优厚的薪资待遇。
数据科学家是大数据领域的核心岗位，主要负责将数据转化为企业的商业价值。他们利用科学方法将大量信息数字化再现，对未来做出更可信的预测。为了实现这一目标，数据科学家需要掌握数据挖掘架构、模型标准、数据报告和数据分析方法。他们通过算法和模型提高数据处理效率，挖掘数据价值，最终将数据转化为知识。随着数字信息时代的发展，数据科学家的需求持续增长。 青橄榄
2025数据科学与大数据技术专业主要学什么 就业方向有哪些
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数据科学与大数据技术专业的必修基础课程有分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。本专业毕业生可在科研机构、企事业、政府机关等单位的相关领域从事以健康医疗大数据采集处理、可视化与应用等为主要内容的大数据系统搭建与运维、大数据处理与分析等工作。
2025数据科学与大数据技术专业学什么
数据科学与大数据技术专业的必修基础课程主要包括：大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。
数据科学与大数据技术专业选修的课程主要包括：
数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。
2025数据科学与大数据技术专业就业方向有哪些
本专业毕业生可在科研机构、企事业、政府机关等单位的相关领域从事以健康医疗大数据采集处理、存储与加工、分析与挖掘、可视化与应用等为主要内容的大数据系统搭建与运维、大数据获取与存储、大数据处理与分析等工作。总的来说，数据科学与大数据技术专业的就业方向广泛，前景看好。但要在这个领域取得成功，需要不断学习和提升自己的技能，保持对新技术和行业趋势的关注。同时，积累实践经验和项目经验也是提升就业竞争力的重要途径。
数据科学家：数据科学家是数据科学与大数据技术专业人才，他们主要负责分析和解释大量的数据，从而为企业或机构提供有价值的洞察和建议。数据科学家的职业前景非常广阔，可以在各个行业和领域工作，如金融、医疗、科技等。
大数据分析师：结合数据科学与大数据技术专业知识和行业经验，负责公司各业务单元的数据分析，如财务分析、生产分析、销售分析等。
算法工程师：数据科学与大数据技术专业的大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
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