网络安全涉及什么方面？
网络安全包括电脑软硬件安全，网络系统安全，他主要有下面几个就业方向
一. 网站维护员
由于有些知名度比较高的网站，每天的工作量和资料信息都是十分庞大的，所以在网站正常运行状态中肯定会出现各种问题，例如一些数据丢失甚至是崩溃都是有肯出现的，这个时候就需要一个网站维护人员了，而我们通过网络安全培训学习内容也是工作上能够用到的。
二. 网络安全工程师
为了防止黑客入侵盗取公司机密资料和保护用户的信息，许多公司都需要建设自己的网络安全工作，而网络安全工程师就是直接负责保护公司网络安全的核心人员。
三.渗透测试岗位
渗透测试岗位主要是模拟黑客攻击，利用黑客技术，挖掘漏洞，提出修复建议。需要用到数据库，网络技术，编程技术，操作系统，渗透技术、攻防技术、逆向技术等。
四.等保测评
等保测评主要是针对目标信息系统进行安全级别评定，需要用到数据库、网络技术、操作系统以及渗透技术、攻防技术等等。
五.攻防工程师
攻防工程师岗位主要是要求能够渗透能够防范，需要用到数据库、网络技术、操作系统、编程技术、渗透技术等技术点。
互联网大数据现关心的是什么？
楼主您好：
首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论
? 特征定义
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
36大数据
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，
“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”
“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
? 价值探讨
大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
? 现在和未来
我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：
大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；
大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”
Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；
政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；
……
当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
? 大数据隐私
你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。
更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。
用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。
说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRISM）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。
再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被百度或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。
因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……
专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。
但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。
比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。
当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。
在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”
和大数据相关的技术
? 云技术
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？
这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。
云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
36大数据
如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：
第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。
详情：
网络安全就业方向是什么？
能够胜任的岗位主要有：渗透测试工程师、大数据安全工程师、信息安全工程师、安全测试工程师、安全服务工程师、安全运维工程师、系统安全工程师、服务器安全工程师、云计算安全工程师、网络安全工程师、安全分析师、渗透讲师等；
说了这么多，可能还是有挺多人不太明白，词汇太过专业，那就来点接地气的说法；
按照web渗透、内网渗透、自动化渗透、代码审计、日志分析、应急响应、安全加固等知识点学完后，上述大部分岗位胜任完全没有问题，前提是实战技术要过硬，工具要使用得溜溜的。
1.专业对口：渗透测试工程师
专业比较对口的工作是渗透测试工程师，主要是在企业中承担找漏洞的角色，找漏的对象主要是企业授权的站或者自己家系统的漏洞；也有定点突破的一些来自GA的网站等；
2.能力提升阶段：安全服务岗位
如果能力处于提升阶段的，从事安全服务岗位是较为合适的，该岗位需要懂Web漏洞的一些原理，能够使用一些渗透工具做Web漏洞扫描或内网扫描 ，针对扫描结果生成渗透测试报告，并能够提出一些整改的建议即可；难度相对要低一些，更多的时候都是采用工具去完成渗透，主要原因也是因为任务较重，一天需要渗透测试的网站较多，需要短时间测试完毕；
3.能力较强：进入企业/实验室跟进产品线
有一些能力强一点的也会选择进入企业或者实验室，跟产品线的，很多时候需要做安全分析，如态势感知的产品，需要懂Web渗透的原理、利用和编写POC或EXP，然后利用wireshark抓包分析，提取漏洞攻击和利用的一些规律，提取对应的规则等；
4.能力强、口才好：渗透讲师岗位
当然如果你的能力和口才不错，也可以选择渗透讲师岗位，不过该岗位对工作经验有一定的要求。
如何在一年内成为数据挖掘工程师
数据挖掘工程师和数据分析师一样道理，你可以参考以下：
什么是数据分析师?
一个数据分析大牛是从严格意义上来讲，要懂数学和统计学知识、实体法还有一点黑客技术。目前很多想从事数据分析的，可能只会Excel，会做透视表，会VBA；进阶一点会写SQL，还懂点业务；再专业一些，有统计学基础，懂回归、时间序列、假设检验等等。这些对于专业的数据分析师，还都差了点火候。如果你有心想发展成为一个数据分析师，或者说某业务的资深数据分析专家，从技术层面来讲，你需要了解成为一个数据分析师的路径，6个步骤。
第一步：统计、数据、机器学习
关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。如果这一部分你需要弥补一下充充电，可汗学院、麻省理工都有相关的开放课程。
关于统计学知识，推荐去udacity，openintro上系统的学习，统计还是需要一定思维的锻炼的。机器学习，可以百度一下斯坦福的课程，有公开课。
第二步：编代码
如果希望拥有专业水准的话，从编程基础到端到端的开发，一些技术的语言，比如R、Python、和一些商业软件的SAS、SPSS等，以及深入的交互式学习，这些你至少精通几门，其他懂一些最好。
第三步：懂数据库
数据分析大多应用实际。企业数据常常被保存在MySQL、Oracle、Postgres、MonogoDB、Cassandra等数据库中，所以这些数据库你要了解甚至懂。
第四步：数据管理、数据可视化、数据报告
数据管理包括数据的清洗格加工ETL，目的是让分析前的数据更加准确和清晰，比如DataWrangler
数据可视化数据数据分析的前端展示，目的是让数据呈现更清楚明了，更形象，比如tableau，spotfire。数据报告是通过不同工具将数据展示出来，可以和数据可视化归类一起，但实际应用中大多数都是通过PPT的承载方式来呈现。
目前市面上很多公司都使用商业智能的工具，比如FineBI。BI工具是数据连接，数据处理和可视化为一体的工具，比起上方的纯工具，能更好的适应业务。
第五步：大数据
大数据是未来的必然趋势，而大数据技术的类型也是多种多样，hadoop,mapreduce,spark等等，多学会一种，层次也就不一样。
第六步：积攒经验，学习同行
以上都是理论和工具，但是实践才是出真知，不管是刚接触数据分析的职场人，还是专业学习数据挖掘分析的你，都希望在学习以上内容的同时，多参加一些比赛，学习同领域的专业大神，训练自己在这方面的感觉。
当然，在实际应用过程中，大多数人不一数据分析为主业，数据分析只是分析业务的一个工具，那第四步的内容已经能够满足日常对业务的分析了，当然Excel和PPT的熟练掌握也是必须。
网络安全具体是什么工作岗位啊？
网络安全是确保网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
因为不同企业或单位对网络安全的要求不一样，所以具体的工作内容也不太一样。但是具备的基本技能如下：
1.防火墙、入侵检测、网络流量识别控制等信息安全产品相关技术；
2.网络协议、网络编程及相关网络产品开发技术；
3.数据挖掘相关技术、算法，了解主流数据挖掘、商业智能产品；
4.编程开发能力，熟悉C、C++或者JAVA程序开发语言；
5.数据库原理、常用数据库开发；
6.B/S架构系统架构、开发流程及相关技术；
计算机通信网络及信息安全技术和数据库与数据挖掘前景比较
---数据库与数据挖掘---1.介绍数据库
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。
数据库的基本结构
数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。
(1)物理数据层。
它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。
它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。
它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。
2.数据库与数据挖掘
在分析虚拟数据库信息检索的现状、阐述虚拟数据库技术的原理的前提下,针对虚拟数据库基于Web信息检索的局限性,引出了Web数据挖掘,并对Web数据挖掘技术作了概要的介绍。讨论WEB数据挖掘与虚拟数据库信息检索之间的关系,阐述Web数据挖掘和虚拟数据库信息检索的结合,以提高Web信息检索的效率和质量。
3，数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)，
又称为数据库中的知识发现
就是从大量数据中获取有效的、
新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，
简单的说，
数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 这个职业的前景就是钱肯定是好赚,但是很耗自己的精力.毕竟计算机这方面很多职业都这样.---计算机通信网络及信息安全技术---【信息安全】[Information Security]课程设置：程序设计基础、离散数学、算法与数据结构、密码学（含信息安全数学基础）、操作系统、计算机网络、网络安全、数据库系统原理、入侵检测与安全防护、民航信息系统概论等。专业方向分为民航信息安全、网络安全技术与管理。主要开设民航信息安全管理、数据存储与存储安全（含设备安全）、路由器及防火墙技术、网络故障诊断、网络管理等课程。专业选修课程：计算机病毒分析与防治、信息隐藏技术、Web技术（含Web安全）、信息安全法律基础等。专业实践包括民航认识实习、网络信息安全综合实习等。信息安全技术发展与民航综合信息平台讲座课程。培养目标：本专业主要培养政治素质高，具有扎实的数理基础、信息安全理论基础、网络与信息安全管理知识和良好的科学素养，熟悉信息安全技术在民航和社会各领域的应用，具备良好的职业道德、人文素养和创新精神，知识面宽、外语应用水平较高、实践能力强的工程应用型信息安全专业技术和管理人才。该专业可授予工学学士学位。优秀学生可继续攻读本专业或相关交叉学科的硕士研究生 。培养目标：本专业主要培养政治素质高，具有扎实的数理基础、信息安全理论基础、网络与信息安全管理知识和良好的科学素养，熟悉信息安全技术在民航和社会各领域的应用，具备良好的职业道德、人文素养和创新精神，知识面宽、外语应用水平较高、实践能力强的工程应用型信息安全专业技术和管理人才。该专业可授予工学学士学位。优秀学生可继续攻读本专业或相关交叉学科的硕士研究生。
信息安全类专业就业求职点对点
维护网络信息安全需要有专门的职场人才。
维护网络信息安全需要有专门的职场人才，大体说来，主要有以下三种。
1.网络警察
网络警察是以网络技术为主要手段，集打击犯罪、管理防范等于一体的综合性实战警种。除了侦破案件外，还肩负着监控公共信息、参与互联网有害信息专项清理整治工作，协调有关部门、网站删除有害信息、加强公安科技建设等。网络警察每天最主要的工作就是进行网上搜寻，对网吧进行管理，检索出网上的淫秽、反动等有害信息，根据线索对网络犯罪协查破案。
2.反病毒工程师
信息安全问题的日益严峻，折射出信息安全技术人员的匮乏，而专业的反病毒工程师更是IT人才架构中的一个空白。反病毒工程师需要懂得网络知识、主机操作、应用系统知识、数据库存知识、各种专用仪器仪表知识、安全检测监控软件知识、扫描和防黑客入侵等软件知识。从某种角度来说，反病毒工程师是对抗网络隐患的最有威力的守护神。
3.红客(信息安全员)
在中国，红色有着特定的价值含义：正义、道德、进步、强大等，红客正是兼具这几项品质的网络守护神。他们是与黑客截然对立的电脑爱好者，热衷于研讨电脑的攻防技术，并使它不断完善，从而更好地为人们服务。他们充当着网络信息安全员的角色，是新近兴起的网络“尖兵”。
信息安全专业是计算机、通信、数学、物理等领域的交叉学科，主要研究确保信息安全的科学和技术，专业课程涵盖了信息安全领域的主要知识点，着重培养能够从事计算机、通信、电子信息、电子商务、电子政务、电子金融、军事等领域的信息安全职位的高级专门人才。同学们在修完教学计划所规定的全部课程并考试合格后，可获得中级以上计算机等级证书、注册信息安全工程师证书、注册信息安全管理人员证书和注册信息安全审核员证书等。
来自教育部的统计资料表明，我国目前具有大学本科以上学历的信息安全人才只有2100人左右，具有大专学历的只有1400人左右。社会需求与人才供给之间存在着巨大的差距，人才问题已成为当前制约信息安全产业发展的瓶颈。因此，信息安全专业便具有资格证书“硬” 、毕业生“少”、需求部门“多”、用人单位“大”、就业前景“广”等就业优势。
信息安全专业的就业方向主要包括公安局信息监查、网站、病毒杀毒公司以及涉及信息安全的地方，比如电信、网通的技术安全维护部门，政府各个重要部门的网络安全监测部门等。 这个行业具有一定鲜活力,不象数据库和数据挖掘这个行业的前景这么死板.信息安全大多都需要接收新的只是能力比较强.如果我选的话.我肯定选计算机通信网络及信息安全技术,我学的是计算机信息管理.呵呵.就业一般还是计算机通信网络及信息安全技术的好.而且可以做很多兼职.加入你的技术达到一定的程度,就会有很多人,请你做顾问.做安全检测.而你,只是用一些你简单的专用工具定期进行检测,还有一些ODAY测试.溢出测试.就好了.
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