公共体育创新创业大数据分析
1.中北大学软件学院怎么样
中北大学软件学院是山西省政府、山西省教育厅批准的省级示范性软件学院之一（2009年成立），属于中北大学的二级学院，是山西省首个实质性开展本科招生的示范性软件学院，主要培养服务于国防和地方企事业单位以及全社会信息化所急需的复合型、应用型软件设计、开发和软件应用人才。
特别是，注重培养全社会信息化和IT新型产业发展所需的管理软件研发、使用、维护、软件外包、服务外包等方面的多层次的创新型、应用型软件人才，是山西省一流的复合型、实用型软件人才培养基地。目前本科设有软件工程专业，包括：软件开发与测试、企业信息化软件开发与应用（含： ERP软件开发、SAP ERP咨询顾问、电子政务、金融行业信息化、信息安全等）、电子商务与现代物流软件开发与应用、移动互联网软件开发与应用、云计算与大数据分析（含：云平台建设、大数据应用开发、大数据系统运维、大数据分析等）、智慧城市建设应用软件开发与测试等专业方向和服务外包人才（信息技术外包（ITO）和业务流程外包（BPO））培养试点班。
本科实行“2+1+1”的培养模式：其中“2”是指进入软件学院后前两个学年，学习软件工程专业的公共基础课和专业基础课（学科核心课），两个“1”分别指第三学年分方向深度学习专业课程，第四学年在实习实训基地及软件企业进行工程实践（毕业实习和毕业设计）。学院拥有软件工程一级学科硕士点（包括软件工程领域的学术和专业学位硕士），下设：软件工程技术（包括软件开发与测试、软件可视化技术、基于移动互联网的软件设计与开发等）、领域软件与软件服务工程（包括信息化应用软件设计与实现、智慧城市应用软件与工程应用、云计算与大数据分析、公共服务平台的设计与运维技术等）两个学科方向。
两个学科方向相互渗透，共同发展，按照软件人才的培养要求，建立了一支理论基础扎实、教学经验丰富、科研开发能力强的专兼职结合的师资队伍；三分之一来自学院的专职教师；三分之一来自校内及国内的优秀教师和国外著名大学专家学者；三分之一来自国内外著名IT企业的技术专家。学院现有全日制本科生3352名，研究生69名。
现有专职教职工44人，其中教授2人、副教授10人，讲师32人；有硕士生导师12人，校外兼职导师9人，其中2人为国外教授，7人为企业高工；山西省“百人计划”专家2人。根据IT企业的特点，学院实行开放式办学，与国内外著名企业、软件园区以及国内外著名大学合作办学，有效利用和借鉴国内外教育资源与成功经验，对人才培养体系、培养模式、管理机制等进行改革。
目前，学院建有6个基础实验室、6个专业实验室，8个校企联合实训实验室、5个校企联合研究室、1个云数据中心和1个远程教学教室，实验用房使用面积1700平米，计算机设备700多台套，软件产品全部实现正版化。2014年由山西省发改委、经信委、教育厅以及中北大学总投资近2000万元，建成山西省首个建于校内的山西省共享式软件人才实训暨培训基地，该基地主要包括微软创新技术体验中心、Oracle数据库技术联合实训实验室、甲骨文（中北大学）授权教育中心和实训实验室、SAP大学联盟及新技术联合实训实验室、IBM联合实训实验室、Autodesk联合实训实验室、Adobe联合实训实验室、Dell联合实训实验室、浪潮联合实训实验室等联合实训实验室。
同时，建有国家软件评测中心山西分中心、国家软件与集成电路公共服务平台电子信息创新应用平台（山西），正在建设山西省信息化体验与培训中心——智慧城市体验中心和山西智慧城市应用研发中心（与中兴通信公司合作）和山西省信息化创新发展研究中心。另外，在北京、天津、青岛、苏州、昆山、如皋、成都等地设有校外实习实训基地。
上述平台为本科生的实验教学、实习实训、科技创新、企业孵化和就业推荐提供了优质环境，也为学院的科研和产学研合作奠定了重要基础。近年来，获山西省教学成果一等奖2项，引进山西省“百人计划”2人，现有校级教学名师5人，中国软件评测师5人， 2014年成功承办“第十三届IEEE/ACIS计算机科学与信息科学国际会议”，在全球范围内提升了学院和中北大学的声誉和影响力，同年，软件工程专业获批中北大学特色专业，软件工程实验中心获批山西省实验教学示范中心（ / ），形成“体验认知-基础实验—课程设计—综合实验、实训—毕业设计—创新创业平台”实践教学体系，实践教学和实训贯穿大学四年。
近年来，学生在软件类大赛中取得国家级奖项两项，省级一等奖十四项，二等奖二十一项，三等奖三十六项，优秀奖四十四项；在大学生创新创业活动中获国家级立项三项，省级立项六项。从2014年开始，大四学生的专业实训安排在校内实训基地进行，通过引进优秀企业为学生开展基于真实项目案例的工程实训和项目实战，使学生的专业能力、实践能力和创新能力均得到大幅度提高，考研率和就业率均创历史新高。
毕业生主要在IT企业（包括微软、NEC、中科软、凌志软件、广联达等知名企业）、事业单位、科研院所、政府部门、金融等行业就业，涌现出许多“创业明星”或“。
2.河南科技大学应用工程学院有哪些专业
河南科技大学应用工程学院有如下专业：
建筑工程学院 室内设计技术（装饰技术方向） 房地产经营与估价 室内设计技术
建筑工程技术（路桥方向） 工程测量与监理 工程造价
供热通风与空调工程技术（建筑水电方向） 建筑工程技术 建筑工程管理
建筑工程管理（建筑设计方向）
信息传媒学院 计算机应用技术 软件技术 计算机网络技术
通信技术（移动互联网开发工程师方向） 网络营销 动漫设计与制作
师范学院 语文教育 音乐表演 商务英语 艺术设计
英语教育 舞蹈表演 商务日语 学前教育
文秘（行政及管理方向） 学前教育（双语方向）
经济管理学院 会计电算化 电子商务 酒店管理 市场营销
物流管理 旅游管理 物流管理（工商管理方向）
市场营销（连锁经营方向） 会计电算化（财务会计师方向）
电气工程学院 供用电技术 电子信息工程技术 电气自动化技术 机械制造与自动化
供用电技术（高级维修电工方向） 电子信息工程技术（城轨通信方向）
供用电技术（城轨交通供配电方向） 建筑工程技术（智能化建筑方向）
食品园林学院
城市园林 应用化工技术 食品加工技术（食品药品检测方向）
生物技术及应用
医护学院 药品经营与管理 生物制药技术 护理（社区护理） 护理
机电工程学院
机电一体化技术 数控技术 汽车检测与维修（汽车装饰技术方向）
机电一体化技术（轴承方向） 汽车检测与维修（汽车电子工程方向）
模具设计与制造 焊接技术及其自动化（船舶焊接技术方向）
汽车检测与维修 汽车技术服务与营销
公共教学部 体育教育 初等教育
国际交流学院 建筑工程技术 会计电算化 生物制药技术 机电一体化技术
中德诺浩汽车学院 汽车检测与维修（德系汽车服务技师方向）
软件学院 软件技术（二年） 计算机应用技术（二年）
3.中国体育产业市场空间有多大
体育产业规模超过1.7万亿元，体育产业市场空间巨大
12月27日 ，国家体育总局、国家统计局联合发布了2015年国家体育产业规模及增加值数据的公告。公告显示，2015年，国家体育产业总规模为1.7万亿元，增加值为5494亿元，占国内生产总值的比重由2014年的0.64%增长到0.8%。从分类上看，体育用品和相关产品制造业总规模和增加值仍占最大比重，分别达到了11238.2亿元和2755.5亿元，占国家体育产业总规模和增加值的65.7%和50.2%。
4.大数据 对社会有什么作用
主要由以下三点作用：一、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。
通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。二、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。三、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。
大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
扩展资料大数据时代带来的机遇：1、社会治理是对社会的经济、政治和文化等事务进行的组织、协调、指导、规范、监督的过程。它涉及合理有效配置社会资源，比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品，保障社会公平与公正；涉及通过行政及司法手段保障社会安全和社会稳定。
2、创新社会治理，是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系、维护社会秩序所面临的一项重大战略任务。3、大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。
5.大数据的应用有几个步骤,分别是什么
步骤一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
步骤二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
步骤三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
步骤四：挖掘
数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
