数据工程(数据结构的)

1.数据结构的基础知识

第一章 什么是数据结构1.1 基本概念和术语1.2 数据的逻辑结构和物理结构 1.1 基本概念和术语1.数据（data）： 是对客观事物的符号的表示，是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

2.数据元素（data element）： 是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体来处理。一个数据元素由多个 数据项（data item）组成，数据 项是数据不可分割的最小单位。

3.数据结构（data structure）： 是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构是一个二元组，记为： data_structure=(D,S).其中D为数据元素的集合，S是D上关系的集合。

数据元素相互之间的关系称为结构（structure）。根据数据元素之间关系的不同特性，通常由下列四类基本结构： （1）集合：数据元素间的关系是同属一个集合。

（图1） (2)线性结构：数据元素间存在一对一的关系。（图2） (3)树形结构：结构中的元素间的关系是一对多的关系。

（图3） (4)图（网）状结构：结构中的元素间的关系是多对多的关系。（图4） 1.2 数据的逻辑结构和物理结构逻辑结构：数据元素之间存在的关系（逻辑关系）叫数据的逻辑结构。

物理结构：数据结构在计算机中的表示（映象）叫数据的物理结构。 一种逻辑结构可映象成不同的存储结构：顺序存储结构和非顺序存储结构（链式存储结构和散列结构）。

2.大数据工程师需要具备哪些知识

目前大数据领域内的主要工作岗位涉及到大数据采集工程师、大数据分析工程师、大数据开发工程师和大数据运维工程师，如果想转型为大数据工程师，可以根据自身的知识结构和能力特点选择一个具体的发展方向。

大数据采集工程师主要的工作任务是完成数据的采集、整理和存储，虽然整体的技术含量并不算太高，但是涉及到的知识面却比较广泛。由于目前大数据的主要数据采集渠道包括物联网、互联网和传统信息系统，所以大数据采集工程师也需要掌握这些相关技术，比如要掌握如何通过程序设计来完成网络信息提取等。

另外，数据的整理和存储还需要掌握各种数据库知识（包括NoSql数据库），以及云计算相关知识。对于具有网络基础的IT行业从业者来说，转型大数据采集工程师或者大数据运维工程师是不错的选择。

大数据分析工程师主要的工作内容是进行大数据分析和呈现，大数据分析目前有两种主要方式，分别是统计学方式和机器学习方式，所以要想从事大数据分析工程师岗位，需要具有扎实的数学基础和程序设计基础。不少数学专业和统计学专业的职场人，可以考虑转型大数据分析工程师岗位，目前该岗位的人才需求量还是比较大的。

大数据开发工程师主要完成两方面任务，其一是进行大数据平台开发，其二是进行大数据应用开发。在当前大数据技术体系逐渐成熟的情况下，大数据应用开发的岗位需求量会更大一些，相对于大数据平台开发来说，大数据应用开发更注重与应用场景的结合。

对于广大程序员（Java程序员、Python程序员）来说，转向大数据开发工程师岗位会更容易一些。关于大数据工程师需要具备哪些知识，青藤小编就和您分享到这里了。

如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

3.数据库工程师需要掌握哪些知识

一般数据库工程师的主要工作包括：数据备份；数据库日常维护；数据结构方面的设计；SQL调优；解决由于数据库操作所造成的系统性能问题；给开发人员开展一些数据库方面的培训。那么成为一名合格的数据库工程师需掌握哪些知识技能呢？

一、数据库应用系统分析及规划：1.软件工程与软件生命周期。 2.数据库系统生命周期。 3.数据库开发方法与工具。 4.数据库应用体系结构。 5.数据库应用接口。

二、数据库设计及实现： 1.概念设计。 2.逻辑设计。 3.物理设计。 4.数据库对象实现及操作。

三、数据库存储技术：1.存储与文件结构。 2. 索引技术。

四、并发控制技术：1.事务管理。 2.并发控制技术。3.死锁处理。

五、数据库管理与维护：1、数据完整性。 2、数据库安全性。 3、数据库可靠性。 4、监控分析。 5、参数调整。 6、查询优化。 7、空间管理。

六、数据库技术的发展与新技术：1、分布式数据库。 2、对象数据库。 3、并行数据库。 4、数据仓库与数据挖掘。

4.“工程基础数据”是什么意思,有什么作用

建企项目和企业管理面对的数据可分为两大类，即基础数据和过程数据。基础数据是在管理中和流程关系不大的数据，不因施工方案、管理模式变化而变化，如工程实物量、各生产要素（人材机）价格、企业消耗量（企业定额）等项。工程实物量决定于施工图纸；各生产要素价格，由市场客观行情确定；企业消耗量指标也相对固定不变。而费用收支、物资采购、出入库等数据都会在生产过程中因施工方案、管理流程和合作单位的变化而变化，因此是过程数据。

两类数据种类都很多，但两类数据中都有极为关键的核心数据。基础数据中最为关键的是实物量、生产要素价格、消耗量指标和造价（预算成本）四项；过程数据中最核心的是资金和各种资源进出、消耗过程数据。这些核心数据决定了项目和企业的业务竞争力、成本控制和盈利水平。只有掌握了工程基础数据才能有效控制项目成本，是项目成本管控的基础对象，也是成功的关键。

5.大数据工程师需要掌握哪些技能

大数据技术体系庞大，包括的知识较多

1、学习大数据首先要学习Java基础

Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop

2、学习大数据核心知识

Hadoop生态系统；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop使用流程；数据仓库工具HIVE；大数据离线分析Spark、Python语言；数据实时分析Storm；消息订阅分发系统Kafka等。

3、学习大数据需要具备的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛。

6.程序员必备知识有哪些

程序员的考试要求：掌握数制及其转换、数据的机内表示、算术和逻辑运算，以及相关的应用数学基础知识；理解计算机的组成以及各主要部件的性能指标；掌握操作系统、程序设计语言的基础知识；熟练掌握计算机常用办公软件的基本操作方法；熟练掌握基本数据结构和常用算法；熟练掌握C程序设计语言，以及C++、Java、Visual

Basic中一种程序设计语言；熟悉数据库、网络和多媒体的基础知识；掌握软件工程的基础知识，了解软件过程基本知识、软件开发项目管理的常识；了解常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识。

7.信息工程的一些基础知识,详细点好,基本的就可以

2、电子信息工程

业务培养目标：本专业培养具备电子技术和信息系统的基础知识，能从事各类电子设备和信息系统的研究、设计、制造、应用和开发的高等工程技术人才。إ

业务培养要求：本专业是一个电子和信息工程方面的较宽口径专业。本专业学生主要学习信号的获取与处理、电子设备与信息系统等方面的专业知识，受到电子与信息工程实践的基本训练，

具备设计、开发、应用和集成电子设备和信息系统的基本能力。إ

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：إ

1.较系统地掌握本专业领域宽广的技术基础理论知识，适应电子和信息工程方面广泛的工作范围；إ

2.掌握电子电路的基本理论和实验技术，具备分析和设计电子设备的基本能力；إ

3.掌握信息获取、处理的基本理论和应用的一般方法，具有设计、集成、应用及计算机模拟信息系统的基本能力；إ

4.了解信息产业的基本方针、政策和法规，了解企业管理的基本知识；إ

5.了解电子设备和信息系统的理论前沿，具有研究、开发新系统、新技术的初步能力。إ

6.掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的科学研究和实际工作能力。إ

主干学科：电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术إ

主要课程：电路理论系列课程、计算机技术系列课程、信息理论与编码、信号与系统、数字信号处理、电磁场理论、自动控制原理、感测技术等إ

主要实践性教学环节：包括课程实验、计算机上机训练、课程设计、生产实习、毕业设计等，一般要求实践教学环节不少于30周。إ

主要专业实验：至少完成本专业某一方向的一组专业实验إ

修业年限：四年إ

授予学位：工学学士إ

相近专业：通信工程إ

前景广阔的电子信息工程（这个专业上海的需求很大哦.很多企业都需要这方面的人才.）

电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。现在，电子信息工程已经涵盖了社会的诸多方面，像电话交换局里怎么处理各种电话信号，手机是怎样传递我们的声音甚至图像的，我们周围的网络怎样传递数据，甚至信息化时代军队的信息传递中如何保密等都要涉及电子信息工程的应用技术。我们可以通过一些基础知识的学习认识这些东西，并能够应用更先进的技术进行新产品的研究和开发。

电子信息工程专业主要是学习基本电路知识，并掌握用计算机等处理信息的方法。首先要有扎实的数学知识，对物理学的要求也很高，并且主要是电学方面；要学习许多电路知识、电子技术、信号与系统、计算机控制原理、通信原理等基本课程。学习电子信息工程自己还要动手设计、连接一些电路并结合计算机进行实验，对动手操作和使用工具的要求也是比较高的。譬如自己连接传感器的电路，用计算机设置小的通信系统，还会参观一些大公司的电子和信息处理设备，理解手机信号、有线电视是如何传输的等，并能有机会在老师指导下参与大的工程设计。学习电子信息工程，要喜欢钻研思考，善于开动脑筋发现问题。

随着社会信息化的深入，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。学生毕业后可以从事电子设备和信息系统的设计、应用开发以及技术管理等。比如，做电子工程师，设计开发一些电子、通信器件；做软件工程师，设计开发与硬件相关的各种软件；做项目主管，策划一些大的系统，这对经验、知识要求很高；还可以继续进修成为教师，从事科研工作等。

8.数据库工程师需要掌握哪些知识

一、考试说明 1.考试要求 （1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理； （2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识； （3）熟练掌握常用数据结构和常用算法； （4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识； （5）熟悉计算机网络的原理和技术； （6）掌握数据库原理及基本理论； （7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术； （8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程； （9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术； （10）了解数据库发展趋势与新技术； （11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识； （12）了解信息化、计算机应用的基础知识； （13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。

9.数据结构知识归纳

第一章：数据结构概述一、什么是数据结构1、作者开篇谈到： 一般来说解决一个具体的问题时，大致需要经过下列几个步骤：首先要从具体的问题抽象出一个适当的数学模型，然后设计一个解此数学模型的算法，最后编写出程序代码，进行测试、调整直至得到最终的解决方案。

总结为：现实中具体的问题—>数学模型—>算法程序—>解决方案动作为：抽象提取、设计编码、测试调整2、数学角度阐述： 寻求数学模型的实质是分析问题，从中提取操作的对象，并找出这些操作对象之间含有的关系，然后用数学的语言加以描述。3、定义数据结构： 描述这类非数值计算问题的数学模型不再是数学方程，而是诸如表、树和图之类的数据结构，因此，简单来说，数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间关系和操作等的学科，用一句话来说就是，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

研究对象：1、集合2、线性结构3、树形结构4、图状结构（网状结构） 结构分类：1、数据的逻辑结构2、数据的物理结构（存储结构） 关系表示：1、顺序映像2、非顺序映像，两者分别对应为顺序存储结构、链式存储结构二、算法和算法分析 1、算法的五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入和输出 2、算法设计的要求：正确性、可读性、健壮性以及效率与低存储量需求 3、算法的度量：时间复杂度和空间复杂度 总结：编写代码设计算法时候首先先考虑算法的正确性，确保程序能够满足要求，在正确性的前提下再进一步考虑算法的可读性、健壮性、拓展性以及算法的效率等。第二章：线性表一、线性表的定义 线性结构的特点是：在数据元素的非空有限集中（1）存在唯一的一个被称做“第一个”的数据元素；（2）存在唯一的一个被称做“最后一个”的数据元素；（3）除第一个之外，集合中每个数据元素均只有一个前驱；（4）除最后一个元素之外，集合中每个数据元素均只有一个后继。

线性表是最常用并且最简单的一种数据结构，简单来说，一个线性表是n个数据元素的有限序列。至于每个数据元素的具体含义，在不同的情况下各不相同，既可以是一个数也可以是一个符号等等。

二、线性表的操作 线性表是一个相当灵活的数据结构，它的长度可根据需要增长或者缩短，即对线性表的数据元素不但可以进行访问，还可以进行插入和删除等操作。线性表存储方式有两种，顺序存储和链式存储，下面通过代码进行简单模拟操作。

第三章：栈和队列 栈和队列是两种重要的线性结构，从数据结构的角度看，栈和队列也是线性表，其特殊性在于栈和队列的基本操作是线性表操作的子集，它们是操作受限制的线性表，因此可以称为限定性的数据结构。一、栈的定义 栈是限定在表尾进行插入或删除操作的线性表，栈的特定是先进后出。

栈的存储方式有两种，一种是顺序栈另外一种是链式栈，下面只通过代码简单模拟栈的操作。二、栈的应用 栈的应用主要有数制转换、括号匹配的检验、迷宫问题求解以及表达式求值。

另外栈递归实现的经典例子有八皇后问题、汉诺塔问题等。三、队列的定义 队列和栈有点不同，队列是一种先进先出得线性表，它只能够在表的一端进行插入另外一头进行删除操作。

队列在程序设计中比较常见的例子是操作系统中的作业排队。双端队列、循环队列有时间再进一步演进，暂时先了解些基本概念。

第四章：串一、串的定义 计算机上的非数值处理的对象基本上都是字符串数据。串是由零个或多个字符组成的有限序列。

串中字符的数目成为字符串的长度，零个字符的串成为空串。串的模式匹配算法经典的是KMP算法。

第五章：数组和广义表一、数组和广义表定义 数组是读者已经很熟悉的一种数据类型，几乎所有的程序设计语言都把数组类型设为固有的类型。数组的应用中涉及到一个比较重要的数学知识，矩阵的压缩存储问题。

广义表是线性表的推广，在java开发中好像用得不多，有时间再进一步学习。 第六章：树和二叉树一、树的定义和基本操作1、树的特点 树是一个结点n的有限集，在任意一颗树非空树中：1、有且只有一个根结点，2、当n>1时，其余结点分为m(m>0)个互不相交的有限集，其中每个集合本身又是一棵树，叫做根的子树。

关键词组：有限集、唯一性、对称性、递归性。 基本术语：结点、度、叶子、分支结点、孩子、双亲、兄弟、层次以及深度等。

基本操作：构造初始化树、取得左子树或右子树、插入结点、删除结点、树的遍历等等。2、线性结构VS树结构 线性结构是一个“序列”，元素之间存在的是“一对一”的关系，而树是一个层次结构，元素之间存在的是“一对多”的关系。

二、二叉树的定义1、二叉树的特点 每个结点至多只有二棵子树（即二叉树中不存在度大于2的结点），并且二叉树的子树有左右之分，其次序不能颠倒。 关键词组：对称、次序2、二叉树的具体实例 满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等，具体区别参考书籍教材详解。

3、二叉树的存储结构 主要分为两种方式，一类是顺序结构（可使用一组地址连续的存储单元依次自上而下、自左至右存储完全二叉树上的结点元。