大数据背景下计算机科学与技术的应用现状与发展对策

摘要：在大数据时代，计算机科学与技术应用广泛且影响深远。其在商业决策、医疗健康、教育等领域发挥重要作用，但也面临数据安全、人才短缺等挑战。为推动其进一步发展，需强化安全保障、加强人才培养、促进技术创新，以更好适应大数据背景下的社会需求。

关键词：大数据；计算机科学与技术；应用现状；发展对策

引言：大数据浪潮的兴起，深刻改变了社会各领域的发展模式。关于大数据时代的发展，云计算和物联网技术的发展也随之面临着巨大的机遇，同时也为计算机工业发展带来了一个重要的革命时期。同时，在大数据时代的影响下，计算机用户、机构和其他人员的活动也展示了计算机技术其中所呈现的沟通渠道。

1.大数据背景下计算机科学与技术应用现状

在大数据背景下，计算机科学与技术的应用已经渗透到中国社会的各个领域。在商业领域，企业利用计算机技术对海量的消费者数据进行分析，从而精准地把握市场需求，优化产品和服务。例如电商平台通过分析用户的浏览、购买等行为数据，为用户推荐个性化的商品，极大地提高了用户体验和购买转化率。在医疗行业，计算机科学与技术助力医疗数据的整合与分析，如建立电子病历系统，方便医生随时查阅患者的历史医疗数据，辅助诊断疾病。同时，通过对大量医疗数据的挖掘，可以预测疾病的发生趋势，为公共卫生决策提供依据。

2.大数据背景下计算机科学与技术面临的问题

2.1数据安全与隐私问题

在中国，随着计算机科学与技术在大数据背景下的广泛应用，数据安全与隐私问题日益凸显。一方面，数据量的爆炸式增长使得数据存储和管理面临巨大挑战。大量的数据集中存储在数据中心，一旦数据中心遭受攻击，如黑客入侵或恶意软件感染，就可能导致海量数据泄露。这些数据可能包含企业的商业机密、个人的身份信息、金融信息等敏感内容。另一方面，在数据的收集和使用过程中，也存在隐私侵犯的风险。许多互联网应用在收集用户数据时，往往没有明确告知用户数据的用途和范围，并且可能会将用户数据共享给第三方用于商业目的。同时，一些不法分子利用大数据技术的漏洞，通过数据挖掘和分析手段获取他人的隐私信息，然后进行诈骗等违法犯罪活动。此外，法律法规在数据安全和隐私保护方面还存在一些不完善之处，难以对新出现的问题进行有效的监管。

2.2技术更新与适配问题

在大数据时代，计算机科学与技术的更新换代速度极快。在中国，这一现象带来了诸多问题。新的技术不断涌现，如人工智能、区块链等新兴技术与大数据的融合需求日益增加。然而，现有的计算机系统和软件往往难以快速适配这些新技术。例如，一些传统企业的信息系统是基于旧的技术架构构建的，当想要引入大数据分析技术来挖掘企业内部数据价值时，会发现系统的兼容性存在问题，需要对整个系统进行大规模的改造，这不仅成本高昂，而且耗时较长。同时，不同技术之间的标准不统一，也使得技术融合面临障碍。而且，技术更新的速度快于企业和组织的学习和应用速度，导致许多企业在面对新技术时，无法及时掌握并应用到实际业务中，从而在市场竞争中处于劣势。

2.3专业人才短缺问题

在中国，大数据背景下计算机科学与技术领域面临着专业人才短缺的严峻问题。首先，大数据相关技术的复杂性要求从业者具备广泛的知识体系，包括计算机编程、数据挖掘、算法设计、统计学等多方面的知识。其次，企业对于大数据人才的需求增长迅速，特别是在金融、互联网、医疗等行业。这些行业需要大量的专业人才来构建和优化大数据平台，进行数据分析和挖掘等工作。但是，人才的供给远远跟不上需求的增长速度。再者，人才的流失也是一个不容忽视的问题。由于大数据领域的人才竞争激烈，一些企业为了吸引人才，往往提供更高的薪酬和更好的发展机会，这就导致一些原本在人才短缺地区或企业工作的专业人员流向发达地区或大型企业，进一步加剧了地区和企业间人才分布的不平衡。

3.大数据背景下计算机科学与技术发展对策

3.1加强数据安全保障措施

在中国，为应对大数据背景下计算机科学与技术中的数据安全问题，需要从多方面加强数据安全保障措施。在技术层面，要不断研发和应用先进的数据加密技术。例如，采用新的对称加密算法和非对称加密算法，对存储在数据库中的数据进行加密，确保即使数据被窃取，攻击者也无法获取其中的有效信息。同时，要加强数据访问控制，建立完善的身份认证和授权机制。通过多因素身份认证，如密码、指纹、面部识别等相结合的方式，严格限制对数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问特定的数据资源。此外，要建立数据安全监测和预警系统，实时监测数据的流动和使用情况，一旦发现异常的访问行为或数据泄露迹象，能够及时发出警报并采取相应的措施。在法律法规方面，要不断完善数据安全和隐私保护的相关法律法规。

3.2推动技术创新与融合发展

在中国的计算机科学与技术领域，推动大数据背景下的技术创新与融合发展是至关重要的。在创新方面，要加大对计算机科学与技术研发的投入，鼓励科研机构和企业开展前沿技术的研究。例如，支持高校和科研院所建立大数据研究实验室，专注于大数据算法、数据存储、数据处理等方面的创新研究。例如，推动大数据与人工智能的深度融合，利用大数据为人工智能模型提供丰富的训练数据，同时借助人工智能技术提高大数据分析的效率和准确性。还要推动大数据与区块链的融合，利用区块链的分布式账本技术保障大数据的安全性和不可篡改性。此外，要建立统一的技术标准和规范，以便于不同技术之间的对接和融合，降低技术融合的成本和难度。

3.3强化专业人才培养体系

在中国，强化大数据背景下计算机科学与技术专业人才培养体系是解决人才短缺问题的关键。在高校教育方面，要优化计算机专业的课程设置。增加与大数据相关的课程，如大数据概论、大数据分析、数据挖掘等课程，并确保这些课程的教学内容与时俱进，及时纳入最新的大数据技术和案例。同时，要加强实践教学环节，建立大数据实验室，让学生有机会亲自动手操作大数据处理工具，进行实际的数据挖掘和分析项目。此外，要加强高校与企业之间的合作。高校可以与企业共同制定人才培养计划，根据企业的实际需求培养针对性的人才。企业可以为高校提供实习基地和实践项目，让学生在学习期间就能接触到企业的实际工作环境和业务需求。在社会层面，要鼓励社会培训机构开展大数据相关的培训课程，为在职人员和有转行需求的人员提供学习大数据技术的机会，拓宽人才的来源渠道。

结束语：大数据背景下计算机科学与技术的应用前景广阔，但也面临诸多挑战。通过积极采取有效的发展对策，加强数据安全、推动技术创新、培养专业人才，能进一步提升其应用水平和价值，为社会各领域的发展注入强大动力，实现可持续发展。

参考文献

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