北大数学系毕业的她每天“挖”数据
吴慧怡说，AI产业发展日新月异，大学里学到的知识只是打基础，她通过参与公司项目、培训等方式，进一步学习了数学、通信、统计…
【千问解读】
湖北电信大数据挖掘师吴慧怡正在办公。
湖北日报全媒记者 刘天纵 通讯员 许国胜 王云鹤
个头1.75米，眼神自信有光，说话沉稳温柔。
10月29日，在湖北电信大数据和AI中心，28岁的吴慧怡在电脑前检索着一行行数据和代码。
吴慧怡来自襄阳，是2015年湖北高考理科榜眼，她本科毕业于北京大学，专业为应用数学。
2021年，吴慧怡入职湖北电信，从事大数据分析和AI建模工作。
2022年，ChatGPT横空出世，打响全球大模型热潮第一枪。
同年，湖北电信智能云网业务运营中心增设大数据和AI中心，吴慧怡成为一名大数据挖掘师。
数字、文字、公式、函数、代码……工作时的吴慧怡全神贯注，她的办公电脑屏幕上，各式数据实时跳动，湖北日报全媒记者只得在一旁“看天书”。
“这个工作是对人类智慧边界的探索，去克服每一个难关，去迎接每一个发现，我很享受这个过程。
”吴慧怡说，数学并非冰冷而枯燥，沉下心就可以发现探索的乐趣，她在2015年考进北京大学的时候，最终选择了喜爱的应用数学专业。
超出自己意料的是，近年来大模型产业爆火，恰恰该产业发展对数学的要求非常高，让她大学所学有了用武之地。
目前，湖北电信智能云网业务运营中心共有105人，大数据挖掘、大模型开发相关人员近20人，是近年来新招人数最多的专业。
在吴慧怡看来，从海量数据里挖掘宝藏，就需要数据清洗、数据挖掘、AI建模等技术赋能，为公司的投资经营、网络运维、市场营销、客服售后、企业管理等业务部门提供“数据洞察”与决策参考。
如，分析用户上网流量波峰、波谷数据，指导5G基站设备的选点布局，既保障信号满格、网络畅通，又能按需调节设备功率，降低设备电耗。
通过函数关系为客户做“数字画像”，让企业客户端APP实现“千人千面”，提供宽带报装、通信套餐、社交娱乐等个性化服务。
随着大模型相关研究、产品不断涌现，中国大模型产业规模快速增长。
据中商产业研究院统计，中国大模型产业市场规模2020年为15亿元，预计2024年将达到216亿元，年均增长率达94.7%。
“AI旅程充满神奇魅力，我很享受在数字海洋里探索发现的快乐。
”吴慧怡说，AI产业发展日新月异，大学里学到的知识只是打基础，她通过参与公司项目、培训等方式，进一步学习了数学、通信、统计、计算机等方面课程，在工作实践中不断积累新知识、探索新技术。
湖北电信提示词工程师程宇正在陪大模型“聊天”。
责任编辑：
运动数据分析就业方向及前景：大专毕业能去干什么
此外，随着健康管理的兴起，该专业毕业生在健身、康复领域也有广阔的就业机会，为个人提供运动数据解读与健康指导。
就业前景方面，运动数据分析专业需求旺盛，行业发展迅速。
在大数据与体育产业深度融合的背景下，具备专业技能的人才将更受欢迎。
毕业生可凭借扎实的数据分析能力和体育知识，在体育科技、健康管理等领域发挥重要作用，职业发展空间广阔。
一、运动数据分析就业方向及前景如何？运动数据分析专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和运动数据分析采集、运动训练理论与方法、运动数据可视化等知识，具备良好的运动数据分析能力或实践等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事运动数据分析采集、体育竞赛数据分析等工作的高素质技术技能人才。
(1)、运动数据分析就业方向及专科生的出路运动数据分析专业的专科毕业生面向运动数据分析师等职业，运动数据分析、健康咨询服务等岗位（群）。
由此可见，运动数据分析专科生的出路还是挺好的。
(2)、运动数据分析就业前景只要你具备运动数据分析专业对口行业所需的职业能力，那么你从运动数据分析专业毕业后就能有一个较好的就业前景和较高的工资。
运动数据分析专业主要职业能力要求如下：1. 具有人体动力学特征量测量的能力；2. 具有常见运动数据指标采集的能力；3. 具有常见运动数据分析的能力；4. 具有通过可穿戴设备、生物识别系统终端等获取相关数据的能力；5. 具有使用电子表格工具和数据分析相关软件完成数据处理、分析的能力；6. 具有适应体育数字化发展需求的基本数字化技能和信息技术能力；7. 具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
掌握好以上这些与运动数据分析专业紧密相关的技能，那么即便是高职专科毕业，你也能在运动数据分析专业领域有一个较好的出路和就业前景。
二、运动数据分析难学吗？运动数据分析专业不难学，接下来我将为专科同学介绍运动数据分析专业的核心课程、以及运动数据分析专业实习实训内容。
1、运动数据分析专业学什么课程？运动数据分析专业学习的课程是：运动训练理论与方法、可穿戴技术和生物识别技术、数据可视化、运动数据分析方法与应用、数据采集与预处理、体能测试与评估。
2、运动数据分析是干什么的？运动数据分析在实习实训的时候，需要干这些事情：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行体育数据分析、运动数据采集与分析、智慧体育系统数据分析等实训。
在体育培训机构、体育赛事运营企业、专业运动队等单位进行岗位实习。
数据库系统原理自考
主考院校如北京大学、中国人民大学等，凭借其雄厚的师资力量和丰富的教学经验，为自考生提供了系统化的学习框架。
这些院校在课程设置上注重理论与实践的结合，不仅要求考生掌握数据库的基本概念和原理，还强调对SQL语言应用、关系代数运算及数据库设计能力的考核。
近年来，随着大数据和云计算技术的普及，主考院校逐步更新了考试大纲，新增了分布式数据库、NoSQL技术等前沿内容，确保考生能够适应行业发展的新需求。
此外，自考助学平台通过整合优质网络资源（如在线题库、视频解析、模拟考试系统），为考生提供了灵活的学习路径，有效弥补了传统自学模式中缺乏互动与指导的短板。
在考核形式上，院校采用闭卷笔试与课程设计相结合的方式，既检验了考生的理论水平，也评估了其解决实际问题的能力，充分体现了高等教育自学考试“宽进严出”的教育理念。
数据库系统原理核心知识点解析第一章 数据库系统概述数据库系统的核心目标是通过高效的数据管理技术实现数据的持久化存储、共享及安全控制。
其基本概念包括：数据：描述事物的符号记录，具有物理可识别性。
数据库（DB）：长期存储在计算机内有组织、可共享的数据集合，通过数据模型减少冗余，提升独立性和扩展性。
数据库管理系统（DBMS）：介于应用程序与操作系统之间的软件，提供数据定义、操纵、安全控制及维护功能。
数据库系统（DBS）：由数据库、硬件、软件及用户构成的完整技术体系。
数据库技术发展阶段对比阶段时间范围核心特点优缺点分析人工管理阶段20世纪50年代前数据不保存，无专用管理软件，数据与程序强耦合灵活性差，无法复用数据文件系统阶段20世纪50-60年代数据以文件形式存储，逻辑与物理结构分离，支持索引文件冗余高、数据联系弱数据库阶段20世纪70年代至今采用数据模型，支持数据独立性，提供完整性、安全性控制系统复杂度高，运维成本大高级数据库阶段21世纪以来引入分布式架构、对象模型及大数据技术，支持高并发与异构数据集成技术要求高，兼容性挑战显著第二章 数据模型与数据库体系结构数据模型三要素数据结构：描述数据的静态特征（如关系模型的二维表结构）。
数据操作：定义对数据的增删改查规则（如SQL的DML语句）。
完整性约束：保证数据逻辑正确性的规则（如主键唯一性、外键参照性）。
数据库三级模式结构对比模式层级定义作用范围示例外模式用户视图，描述局部逻辑结构面向特定应用需求学生选课系统仅显示课程名称与成绩模式（逻辑模式）全局逻辑结构，定义数据关系数据库整体设计包含学生、课程、选课关系的ER模型内模式物理存储结构，描述数据存储细节硬件与存储管理数据文件在磁盘上的存储格式与索引策略第三章 关系数据库理论关系代数操作对比操作类型符号表示功能描述应用场景示例选择（σ）σ(R)从关系R中筛选满足条件的元组查询年龄大于20的学生记录投影（π）π(R)从关系R中提取指定属性列仅显示学生姓名与学号连接（⋈）R⋈S合并两个关系的元组，保留满足条件的组合关联学生表与选课表，匹配学号相同的记录并（∪）R∪S合并两个关系的所有元组（去重）整合两个班级的学生名单差（-）R-S保留在R中但不在S中的元组查找未选修某课程的学生第四章 关系数据库标准语言SQLSQL语言功能模块对比模块类型主要语句功能描述典型应用数据定义（DDL）CREATE, ALTER, DROP定义或修改数据库对象（表、索引、视图）创建学生表结构数据操纵（DML）SELECT, INSERT, UPDATE实现数据查询与更新操作插入新学生记录或修改成绩数据控制（DCL）GRANT, REVOKE管理用户权限与访问控制授予教师用户修改成绩表的权限事务控制（TCL）COMMIT, ROLLBACK确保事务的原子性与一致性处理批量数据更新时的回滚机制第五章 关系数据规范化理论范式（NF）对比范式级别定义要求优点缺点第一范式（1NF）属性不可再分，消除重复列确保数据原子性，减少冗余无法解决部分依赖问题第二范式（2NF）满足1NF，且非主属性完全依赖候选键消除部分依赖，提升数据一致性仍存在传递依赖第三范式（3NF）满足2NF，且消除非主属性对候选键的传递依赖进一步减少更新异常设计复杂度高，可能牺牲查询效率BCNF范式所有决定因素均为候选键彻底消除插入与删除异常实际应用中难以完全实现第六章 数据库设计数据库设计流程对比设计阶段核心任务输出成果工具与方法需求分析收集用户需求，明确数据处理目标数据流图（DFD）与数据字典访谈、问卷调查、场景模拟概念设计构建ER模型，描述实体与关系实体-联系图（ERD）ERWin、PowerDesigner逻辑设计将ER模型转换为关系模式，定义表结构关系模式及完整性约束规则规范化理论、SQL脚本物理设计优化存储结构，设计索引与分区策略物理存储方案与性能优化报告数据库基准测试工具（如TPC-C）第七章 数据库安全与完整性数据库安全机制对比安全机制技术实现防护目标典型应用场景身份认证用户名/密码、生物识别、多因素认证防止未授权用户访问系统银行数据库系统的登录验证访问控制基于角色（RBAC）或属性的权限管理限制用户操作范围医院系统中医生与护士的权限分离数据加密透明数据加密（TDE）、列级加密保护静态与传输中的数据安全电子商务平台的用户隐私数据存储审计追踪日志记录与行为分析监控异常操作并追溯责任政府数据库的合规性审计第八章 数据库技术前沿新型数据库技术对比技术类型核心特征适用场景代表系统分布式数据库数据分片存储，支持跨节点事务一致性高并发、海量数据处理的互联网应用Google Spanner、CockroachDBNoSQL数据库非关系模型，支持灵活模式与水平扩展社交网络、实时日志处理MongoDB、Cassandra内存数据库数据常驻内存，响应速度达微秒级金融交易、实时推荐系统Redis、SAP HANA图数据库以节点与边表示复杂关系，支持路径查询社交网络分析、反欺诈系统Neo4j、Amazon Neptune自考数据库系统原理考试题型对比题型分值比例考核重点备考策略单项选择题30%基础概念与原理辨析熟记教材定义，刷历年真题填空题10%关键词与术语准确性整理高频考点笔记简答题20%理论阐述与逻辑分析练习规范化过程与ER模型绘制设计题25%SQL语句编写与数据库设计能力模拟实际场景设计表结构综合应用题15%结合案例解决复杂问题分析历年大题，掌握解题模板数据库管理系统（DBMS）功能模块对比功能模块核心组件技术实现典型应用查询处理器解析器、优化器、执行引擎将SQL转换为关系代数，生成最优执行计划高并发查询场景下的性能优化存储管理器缓冲区管理、索引管理器管理磁盘空间与数据存取路径支持B+树索引与哈希索引的混合存储方案事务管理器锁管理、日志恢复机制实现ACID特性，保障事务一致性银行转账操作中的原子性与隔离性控制安全控制模块权限验证、加密引擎集成RBAC模型与数据脱敏技术多租户云数据库的隔离与安全防护数据库系统与文件系统对比对比维度数据库系统文件系统数据冗余通过规范化理论减少冗余冗余度高，多文件重复存储相同数据数据独立性支持逻辑与物理独立性数据与程序强耦合并发控制提供锁机制与事务隔离级别无内置并发控制，需应用层实现数据恢复基于日志的崩溃恢复与备份策略依赖手动备份，容错能力弱访问接口支持SQL标准语言与API调用通过文件读写函数操作总结（根据用户要求，此处省略总结部分。
）
