数据、信息和知识有什么关系？数据库系统工程师考试知识点有哪些？
1、数据、信息和知识有什么关系？
联系：数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。知识也是人类在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能。知识是人类从各个途径中获得的经过提升总结与凝练的系统的认识。区别：
1、概念不同
1、数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。
2、信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。
3、知识是符合文明方向的，人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。
2、特点不同
1、信息1）消息x发生的概率P(x)越大，信息量越小；反之，发生的概率越小，信息量就越大。可见，信息量（我们用I来表示）和消息发生的概率是相反的关系。2）当概率为1时，百分百发生的事，地球人都知道，所以信息量为0。
2、数据数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
3、知识1）隐性特征说明：知识具备较强的隐蔽性，需要进行归纳、总结、提炼。2）行动导向特征说明：知识能够直接推动人的决策和行为，加速行动过程。
3、分类不同
1、数据按性质分为
1、定位的，如各种坐标数据。
2、定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。
3、定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。
4、定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
2、信息
1、信息的表示、传播、储存必须依附于某种载体，载体就是承载信息的事物。
2、信息是可以加工和处理的。信息也可以从1种形态转换成另1种形态。
3、信息可以脱离它所反映的事物被存储和保留和传播。
4、信息是可以传递和共享的。信息可以被重复使用而不会像物质和能源那样产生损耗。
5、信息具有时效性。
3、知识
1、知道是什么的知识( Know - what) ，主要是叙述事实方面的知识。
2、知道为什么的知识(Know - why) ，主要是自然原理和规律方面的知识。
3、知道怎么做的知识(Know - how) ，主要是指对某些事物的技能和能力。
4、知道是谁的知识(Know - who) ，涉及谁知道和谁知道如何做某些事的知识。参考资料来源：百度百科-数据与信息参考资料来源：百度百科-知识。
2、数据库系统工程师考试知识点有哪些？
软考数据库系统工程师考试包含基础知识和应用技术共两个科目，各科目考试知识点有所不同。基础知识考试题型为客观选择题，应用技术考试题型为主观问答题。 数据库系统工程师属于软考中级资格考试，数据库系统工程师考试大纲中各科目的考试知识点范围如下：
1、信息系统知识 1.计算机系统知识 2.数据库技术 3.系统开发和运行维护知识 4.安全性知识 5.标准化知识 6.信息化基础知识 7.计算机专业英语
2、数据库系统设计与管理 1.数据库设计 2.数据库应用系统设计 3.数据库应用系统实施 4.数据库系统的运行和管理 5.SQL 6.网络环境下的数据库 7.数据库的安全性 8.数据库发展趋势与新技术 温馨提示：因考试政策、内容不断变化与调整，猎考网提供的以上信息仅供参考，如有异议，请考生以权威部门公布的内容为准！ 下方免费复习资料内容介绍：从0基础逆袭，系统架构常考概念总结 格式：ZIP大小：23387.98KB 2022下半年网络工程师考前20问 格式：DO大小：111.93KB 资格考试有疑问、不知道如何总结考点内容、不清楚报考考试当地政策，点击底部咨询猎考网，免费领取复习资料。
3、大数据相关证书有哪些
大数据需要考专业人员分析认证；数据科学专业成就认证；工程方面分析和优化（CPEE）证书；挖掘大规模数据集研究生证书；优化大数据分析证书；EMC数据科学家助理（EMCDSA）；Cloudera认证专家。大数据需要学习的证书：
1、专业人员分析认证-INFORMSCAP认证是1个严格的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考试（这个考试可以在100多个国家的700多个计算机的测试中心进行）和遵守CAP的道德规范。
2、数据科学专业成就认证-Columbia University这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院和哥伦比亚大学艺术与科学研究生院联合提供的。该计划包括4个课程：数据科学算法（CS/IEOR），概率与统计（STATS），机器学习数据科学（CS）和探索性数据分析和可视化（STATS）。
3、工程方面分析和优化（CPEE）证书–INSOFE这个密集的18周课程，其中包括10个课程（讲座和实验室）为学习者分析的各个方面，包括使用大数据使用Hadoop。它专注于R和Hadoop技能，以及统计建模，数据分析，机器学习，文本挖掘和优化技能。学习者将在1个真实世界的顶点项目中实施1系列的测试评估。
4、挖掘大规模数据集研究生证书-Stanford University为软件工程师，统计学家，预测建模师，市场研究人员，分析专业人员，以及数据挖掘者设计，此认证需要4个课程，并演示掌握高效和强大的技术和算法，从大型数据集，如Web，社交，网络图和大型文档存储库等。这个证书通常需要1到两年的时间才能获得。
5、分析证书：优化大数据-University of Delaware主要面向商业，营销和运营经理，数据分析师和专业人士，金融业专业人士和小企业主本科课程。该计划汇集了统计，分析，书面和口头沟通技巧。它向学习者介绍了分析大数据集所需的工具，涵盖了将数据导入分析软件包，探索性图形和数据分析，构建分析模型，找到最佳模型以解释变量之间的相关性等主题。
6、EMC数据科学家助理（EMCDSA）)-EMCEMCDSA认证表明个人作为数据科学团队成员参与和贡献大数据项目的能力。它的内容：部署数据分析生命周期，将业务挑战重构为分析挑战，应用分析技术和工具来分析大数据并创建统计模型，选择适当的数据可视化等。
7、Cloudera认证专家：数据科学家（CCP：DS）-ClouderaCCP：DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过1个评估基础数据科学主题知识的书面考试。他们还必须在数据科学挑战中，通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案，并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过，并且每年中的每隔1个季度提供两次机会。
8、Cloudera Apache Hadoop认证开发人员（CCDH）-ClouderaCCDH认证演示了开发人员写入，维护和优化Apache Hadoop开发项目的技术知识，技能和能力。获得这个认证需要通过90分钟时限的50到55个活动问题的笔试。每个测试包括至少5个未评分的实验问题。
9、Cloudera Apache Hadoop认证管理员（CCAH）-ClouderaCCAH认证演示管理员的技术知识，技能和能力配置，部署，维护和保护Apache Hadoop集群和构成Cloudera企业数据中心的生态系统项目。获得认证需要通过90分钟时限的60个问题的书面考试。1
0、Cloudera Apache HBase（CCSHB）认证专家-ClouderaCCSHB认证演示了使用Apache HBase的技术知识，技能和能力，包括核心HBase概念，数据模型，架构，模式设计，API和管理。获得认证需要通过90分钟时间限制的45个问题的书面考试。1
1、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics主要内容：此认证证明了对高级分析项目使用R统计语言的能力，包括分析大数据，数据分析生命周期，高级分析的理论和方法以及统计建模的战略和实践方面。该认证要求通过包含60个选择题和90分钟时间限制的tt笔考试。1
2、Vertica大数据解决方案V1-HP此认证验证可以让学习者部署和管理Vertica Analytics Platform，帮助组织优化和利用大数据分析获利。其验证学习者可以：识别和描述Vertica架构的关键功能，安装平台，识别字符和确定Vertica中使用的投影的特征，描述如何将数据加载到Vertica，阐述Vertica集群管理概念，描述备份/恢复和资源管理，并确定如何监视和故障排除。此认证需要在90分钟内通过包含50个选择题的考试。1
3、Vertica大数据解决方案管理员V1-HP此认证证实学习者可以管理Vertica Analytics Platform，并验证其是否可以执行高级管理任务，包括：手动投影设计，诊断，高级故障排除和数据库调优。该认证要求在100分钟内通过包含60个选择题的考试。1
4、IBM认证的数据架构师-大数据IBM认证数据架构师-大数据IBM专业认证计划。1
5、IBM认证的数据工程师-大数据IBM认证的数据工程师-大数据IBM专业认证计划。1
6、大数据专业人员的SAS认证SAS认证的大数据专业数据科学。
4、数据、信息和知识有什么关系？
（1）数据是对客观事物记录下来的、可以鉴别的符号，这些符号不仅指数字，而且包括字符、文字、图形等等；数据经过处理仍然是数据。处理数据是为了便于更好地解释，只有经过解释，数据才有意义，才成为信息；可以说信息是经过加工以后、并对客观世界产生影响的数据。 （2）信息 (1nformation) 是对客观世界各种事物的特征的反大漏映，是关于客观事实的可通讯的知识。 （3）所谓知识，就是反映各丛轮种事物的渗仿信信息进入人们大脑，对神经细胞产生作用后留下的痕迹。知识是由信息形成的。 （4）在管理过程中，同1数据，每个人的解释可能不同，其对决策的影响可能不同。结果，决策者利用经过处理的数据做出决策，可能取得成功，也可能失败，这里的关键在于对数据的解释是否正确，即：是否正确地运用知识对数据做出解释，以得到准确的信息。
5、数据架构__"数据质量"相关知识体系梳理及亮点分享
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