一、上海体育学院大数据专业怎么样？

这个专业一般般

专业简介：上海体育学院数据科学与大数据技术专业，于2018年获教育部批准办学，是国内最早面向体育领域开设“数据科学与大数据技术”专业的高等院校，是上海体育学院“体育学”一流学科群建设的特色专业之一，于2019年9月开始首届招生。本专业拥有专任教师12名，其中85%的教师具有博士学位，50%的教师具有高级职称。本专业旨在培养面向体育领域的具有多学科交叉能力的应用型及复合型高级技术人才。

培养目标：本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好的团队意识和协作能力，掌握体育科学、统计学、数据科学和计算机科学的基本理论，基本方法和技能；具有扎实的将智慧体育系统应用与大数据技术相融合的数据思维和数据价值发现能力；能够熟练地运用各类大数据挖掘、分析及数据可视化的软件工具，在与智慧体育系统应用相关的各类企事业单位，从事体育大数据的数据获取、数据分析处理、数据展示等工作的复合应用型高级技术人才。

二、上海市大数据股份有限公司是做随申码的吗？

上海市大数据股份有限公司是做随申码的公司。

“随申码”是根据卫健委、公安部门、通管部门、各个道口等多源提供的数据，按照防控规则的设定，通过大数据分析计算，生成市民的专属“随申码”，具有较强的客观性和精准性。“随申码”还设置了申诉机制，若“随申码”显示与市民实际情况不符，或者对“随申码”的数据准确性有疑义，可通过“随申码”下方的“我要申诉”留言。

三、上海大数据中心靠谱吗？

靠谱

上海市大数据中心是2018年成立的机构。上海市大数据中心的主要职责为贯彻落实国家大数据发展的方针政策，做好上海大数据发展战略、地方性法规、规章草案和政策建议的基础性工具。该中心承担制定政务数据资源归集、治理、共享、开放、应用、安全等技术标准及管理办法的具体工作。同时，推进上海政务信息系统的整合共享，贯通汇聚各行、各行政部门和各区的政务数据。

四、上海数据中心是国企吗？

上海数据交易中心是一所国有控股混合所有制企业，由上海市信息投资股份有限公司、中国电信集团公司等多家公司联合发起成立，承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工作职能。

　　上海数据交易中心总经理汤奇峰介绍称，该中心的成立是上海大数据发展综合布局的重要内容之一。上海正创新“交易机构、创新基地、产业基金、发展联盟以及研究中心”五位一体的大数据产业链生态发展布局，力争形成集数据贸易、应用服务、先进产业为一体的大数据战略高地。

五、上海大数据股份有限公司怎么样？

上海市大数据股份有限公司是经上海市人民政府批准成立的国有控股混合所有制企业。公司致力于成为智慧城市建设的主力军、国内大数据应用领域的领 军企业和全球领先的公共大数据管理和价值挖掘解决方案提供商，满足政府对公共数据治理和提升城市管理及公共服务水平的要求，构建公共大数据与商业数据服务、以及政企数据融合的桥梁。

六、上海大数据采集方案？

一个典型的上海大数据采集方案可以包括以下步骤：

1. 确定数据采集目标：确定需要采集的数据类型和目标。这可能包括结构化数据（如数据库、Excel表格、API）和非结构化数据（如网页、文本、图像、音频等）。

2. 选择采集工具和技术：根据目标数据的类型和来源选择合适的采集工具和技术。例如，对于结构化数据，可以使用ETL工具（如Informatica、Talend等），对于非结构化数据，可以使用Web抓取工具（如爬虫）或文本挖掘工具。

3. 设计数据采集流程：确定数据采集的流程和步骤，包括数据的来源、数据获取的频率和方式、数据清洗和转换等。

4. 开发数据采集脚本或程序：根据采集流程，开发采集脚本或程序来自动化数据采集过程。这可能涉及编写脚本、使用API调用、编写爬虫脚本等。

5. 部署和运行：将开发好的采集脚本或程序部署在合适的环境中，并定期执行数据采集任务。可以使用定时器或调度工具来自动执行采集任务。

6. 数据处理和存储：采集到的数据需要进行清洗、转换和存储。可以使用数据清洗工具（如OpenRefine）和数据转换工具（如Pentaho Data Integration）来处理数据，并将数据存储到合适的数据库或数据仓库中。

7. 监控和维护：定期监控采集任务的运行情况，发现问题并进行修复。同时，根据需求和情况对采集流程和脚本进行调整和优化。

需要注意的是，上述步骤仅给出了一个大致的框架，具体的方案还需要根据实际需求、数据源和技术要求进行详细设计和实施。同时，需要遵守相关的法律法规和数据隐私保护政策。最好的方式是咨询专业人士或团队，以获取更具体和适合的方案。

七、上海财经大学数据科学与大数据技术（工学）本科4年好就业吗？

还挺好就业的，以现在的大环境来说。

数据科学与大数据技术专业就业方向：毕业生能在政府机构，企业，公司等从事大数据管理，研究，应用开发等方面的工作。

就业前景：主要是在IT类企业从事大数据技术，大数据研究，数据管理，数据挖掘，算法工程，应用开发等工作。