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福建信息职业技术学院现设有计算机工程系、机械工程系、自动化工程系、电子工程系、建筑工程系、商贸管理系（创新创业学院）、海峡旅游学院、数字创意学院和马克思主义学院、基础教学部等教学单位、37个招生专业。其中，国家骨干高职院校项目建设和央财支持专业5个，教育部职业教育合作项目和全国示范专业3个，省级重点建设和示范（精品）专业14个，以及省级“二元制”、创新创业教育、现代学徒制、中高职衔接、服务产业特色专业群、产教融合示范等改革试点项目专业（群）25个，校级重点（特色）专业28个。现有国家精品课程和国家精品资源共享课程1门、国家职业教育专业教学资源库2个，省级精品课程22门、精品在线开放课程16门、创新创业课程3门，还荣获全国教学能力比赛（信息化教学大赛）一等奖2项、二等奖1项、三等奖6项，以及11项省级教学成果奖。

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大数据就业岗位：Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

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