软件工程技术动态报告.docx
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软件工程技术动态报告
软件工程专业
《软件工程技术动态》课程专题报告
教学单位
班级
学生姓名
学号
分数
辽宁工程技术大学软件学院软件工程系制
目录
专题一软件工程专业就业前景分析...........................1
1.软件工程就业前景......................................1
2.软件工程先进技术.....................................1
3.Java开发工程师.........................................2
参考文献..................................................3
专题二网络大数据的现状与展望.............................4
1.大数据与云计算..........................................4
2.网络大数据现状..........................................5
2.1网络大数据特点.........................................5
2.2网络大数据挑战.........................................6
3网络大数据展望..........................................6
3.1网络大数据实现大规模发展趋势...........................7
3.2网络大数据推进科技融合.................................7
参考文献..................................................8
专题三机器人系统设计.....................................9
1.机器人设计原理........................................9
2.程序控制设计........................................9
3.路径跟踪算法的仿真......................................9
参考文献.................................................10
专题四交通地理信息系统应用..........................11
1.交通地理信息系统概述 .................................12
2.交通地理信息系统的功能 ...............................12
3.交通地理信息系统的应用前景 ...........................12
参考文献.................................................14
专题一软件工程专业就业前景分析
1.软件工程就业前景:
我国软件出口规模达到215亿元软件从业人员达到72万人在中国十大IT职场人气职位中软件工程师位列第一位,软件工程人才的就业前景十分乐观。
软件工程是计算机领域发展最快的学科分支之一,国家非常重视软件行业的发展,对软件工程师人才的培养给予了非常优惠的政策。
在中国十大IT职场人气职位中,软件工程师位列第一位,软件工程人员的就业前景十分乐观。
软件工程就业前景作为“朝阳行业”软件行业的发展虽然受到全球金融危机的影响,但是从目前的形势来看,软件工程专业在未来多年内仍将是就业形势看好的专业.09年就业调查显示,软件工程就业率及就业工资水平均居高校各专业前.这主要源自于软件行业的快速发展和政府经济结构调整而对软件人才的迫切需求,据估计,我国目前存在着80万的软件人才缺口,而对软件人才的需求也以每年20%的速度递增.未来几年,国内外高层次软件人才仍将供不应求.软件工程专业毕业生主要在各大软件公司、企事业单位、高等院校、各大研究所、国防等重要部门从事软件设计、开发、应用与研究工作.有数据表明,我国软件出口规模达215
亿元,软件从业人员达到72万人,时代的进步推动了经济的发展,经济的发展打造了网络的
飞跃,网络的飞跃成就了软件工程的瞩目,如此多的光环下面,相信有更多的软件工程专业的毕业生们受到越来越多企业的青睐.IT行业发展迅速,软件技术可以说是日新月异,无论从国内、国际来讲,软件的需求量在逐年增加。
从国际上看,每年都有大量的国外企业在中国开办软件开发公司,如日本、韩国、新加坡等,这些外资企业在国内招聘大量的软件程序开发人员或软件设计师,在中国国内开发出软件产品后转移到本国或世界其他地方使用。
还有一部分企业直接招聘大量的程序开发人员到国外开发程序,开发出软件产品后再发布到中国或全世界各地使用。
所以,随着世界信息的融合,国际的信息化程度会越来越高,计算机、电脑的普及程度也随之越来越高。
要想使电脑满足使用者的目的,就必须有不同的各种类型的软件出现,必须有不同版本的软件出现。
另外,从国内来讲,2007年以前国家要求大型企业和政府部门必须实现信息化,今后的五年到十年中小企业也必须实现信息化,单从政府和企业的需求来讲就需要大量的软件和软件人才,再加上电子商务软件、企业ERP、CRM、娱乐、游戏等各个行业的软件,软件的缺口和需求很大。
可以这么讲,电脑之所以被社会各个行业、层次、角落所接受,主要是因为有各式各样的软件,也可以这么讲,软件在引领着IT行业的发展。
无论从国际和国内来讲,可以这么说,软件人员的需求数量从来没有“饱和”的时候,涉及的就业岗位也很多,比如:
软件开发（高级）工程师、程序员、软件设计工程师、软件架构师、技术支持工程师、系统分析师、数据库管理员、数据库设计师、软件测试工程师、软件培训师、软件开发项目主管、软件开发项目经理等等。
2.软件工程先进技术：
1、可视化编程掌握程序设计方法及可视化技术，精通一种可视化平台及其软件开发技术。
获取Delphi程序员系列、Java初级或VB开发能手认证。
就业方向：
企业、政府、社区、各类学校等可视化编程程序员。
2WEB应用程序设计；具有美工基础和网页动画设计能力，掌握交互式网页程序的设计技术，能进行网站建设和维护。
获取Macromedia多媒体互动设计师或Delphi初级程序员或Delphi快速网络开发工程师认证。
就业方向：
企业、政府、社区、各类学校等WEB应用程序员。
3软件测试；掌握软件测试的基本原理、方法和组织管理，精通软件测试工具。
获取ATA软件测试工程师或Delphi初级程序员或Java初级程序员认证。
就业方向：
企业、政府、社区、各类学校等软件测试员。
4数据库管理；能应用关系范式进行数据库设计，精通SQL语言，胜任数据库服务器管理与应用工作。
获取Oracle数据库管理或SQLServer数据库应用或WindowsXP应用认证。
就业方向：
企业、政府、社区、各类学校等部门的中、大型数据库管理员。
5图形图像制作；精通国际上流行的图形/图像制作工具（如CorelDraw、Photoshop、Pagemaker等）。
获取平面设计师相关的认证。
就业方向：
广告制作公司、建筑设计公司、包装装璜设计公司、居室装修公司、出版印刷公司。
6网络构建技术；熟悉网络结构和组网方式，掌握建网方法，能利用工具分析和排除常见网络故障。
获取Cisco路由配置或华为网络工程或AMP应用工程师认证。
就业方向：
企业、
政府、社区、各类学校等网络构建工程师。
7网络系统管理；掌握网络系统管理的基本知识与应用技能，能进行网络系统的安全设置。
获取Window2000Server或TurboLinuxTLCE或Cisco路由配置专家认证。
就业方向：
企业、政府、社区、各类学校等网络系统管理员。
8多媒体制作；具有多媒体程序设计与多媒体制作策划的能力。
基本掌握面向对象程序设计与建模、造型设计、场景设计、分镜头原理等技能。
获取多媒体设计师相关的认证。
就业方向：
多媒体设计与制作公司、动画美术制作出版公司、广告制作公司。
9计算机办公应用；精通办公自动化应用与管理，熟悉服务器的安装、管理和维护，基于应用服务器的相关服务和软件系统，具备对服务器的网络安全设置、邮件、网页发布、FTP、
OA、BBS等系统的应用和维护能力。
就业方向：
企业、政府、社区、各类学校等系统管理
3.Java开发工程师：
据有关数据显示，目前，我国对软件人才的需求已达20万，并且以每年20%左右的速度增长。
在未来5年内，合格软件人才的需求将远大于供给。
2010年，我国软件人才的缺口已达43.5万，其中尤以JAVA人才最为缺乏。
当前世界各地持有JavaProgrammer证书的人员供需差距极大，迫使企业不得不用高薪聘请Java程序员。
因此，JavaProgrammer的含金量比一般的技术人员要高出很大一块。
在美国、加拿大、澳大利亚、新加坡等发达国家和中等发达国家，持有JavaProgrammer认证证书的人年薪均在4-10万美金，而在国内持有JavaProgrammer认证的程序员也有极好的工作机会和很高的薪水。
要想有个好的专业技术，首先得有扎实的技术作为基础，其次,要经常了解专业方面的最新信息,学习最新的技术;再次实践经验必不可少,在校期间通过多种渠道积累了实践经验,如暑期有针对性的打工,或通过熟人关系积累实践经验,也可有目的性地参加见习培训,学校安排的实习等等.了解行业有哪些职位,以及这些职位需要什么技术,有针对性地做好就业准备。
参考文献
[1]王元卓，贾岩涛，刘大伟，等.基于开放网络知识的信息检索与数据挖掘[J].计算机研究与发展，2015
（2）：
456-474.
[2]黄恒君，漆威.海量半结构化数据采集、存储及分析――基于实时空气质量数据处理的实践[J].统计研究，2014（5）：
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[3]于兆吉，魏闯.大数据下主题数据库的研究现状与展望[J].沈阳工业大学学报：
社会科学版，2014（3）：
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[4]嵇智源，潘巍.面向大数据的内存数据管理研究现状与展望[J].计算机工程与设计，2014（10）.
[5]徐菲菲，雷景生，毕忠勤，等.大数据环境下多决策表的区间值全局近似约简[J].软件学报，2014（9）.
[6]陈鹤群.大数据环境下医疗数据隐私保护面临的挑战及相关技术梳理[J].电子技术与软件工程，2014（16）：
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[7]李国杰，程学旗.大数据研究：
未来科技及经济社会发展的重大战略领域――大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012（6）.
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季刊，2014
（2）：
110-117.
专题二网络大数据的现状与展望
1.大数据与云计算
在IT业界，有人把大数据产业定义为：
“建立在对互联网、物联网等渠道广泛大量数
据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业”，或者如IT巨头概括大数据战略为：
“致力于让所有用户能够从几乎任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力”。
“总之是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。
微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士接受记者采访时说。
虽然有多种解读，但业界一般认为，大数据有四个“”字开头的特征：
Volume（容量）,Variety（种类）,Velocity（速度和最重要的Value（价值）Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。
张亚勤说，IT业界所指的数据，诞生不过60多年。
而一直到个人电脑普及前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，许多自然界和人类社会值得记录的信号，并未形成数据。
几十年前，气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业，但那时90%以上采用的是存储模拟信号，难以通过计算设备和软件进行直接分析。
拥有大量资金和人才的政府和企业，也只能把少量最关键的信号，进行抽取、转换、装载到数据库中。
张亚勤认为，尽管业界对达到怎样的数量级才算是大数据并无定论，但在很多行业的应用场景里，数据集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。
Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。
互联网时代，各种设备通过网络连成了一个整体。
进入以互动为特征的Web2.0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络获取信息，还成为了信息的制造者和传播者。
这个阶段，不仅是数据量开始了爆炸式增长，数据种类也开始变得繁多。
“这必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的‘关联性’，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做出的判断。
”张亚勤说。
Velocity可以理解为更快地满足实时性需求。
数据的实时化需求正越来越清晰。
对普通人而言，开车去吃饭，会先用移动终端中的地图查询餐厅的位置，预计行车路线的拥堵情况，了解停车场信息甚至是其他用户对餐厅的评论。
吃饭时，会用手机拍摄食物的照片，编辑简短评论发布到微博或者微信上，还可以用LBS（基于位置的服务）应用查找在同一间餐厅吃饭的人，看有没有好友在附近„„
张亚勤说，如今，通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。
而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时――这意味着小于250毫秒――的方式呈献给用户。
“但比前面3’更重要的，就是Value，它是大数据的最终意义――获得洞察力和价值。
”张亚勤说，大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：
将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。
XX相关专家认为，就大数据的价值而言，就像沙子淘金，大数据规模越大，真正有价值的数据相对越少。
“所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好。
”张亚勤说，开始数据要多，最好还是要少，把ZBPB最终变成一个比特，也就是最后的决策。
这才是最关键的。
3.云计算和大数据是一个硬币的两面大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。
“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。
”张亚勤说。
云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。
30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。
目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。
个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。
可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。
大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。
在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。
“在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。
”张亚勤说。
在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。
随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。
这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。
“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。
在商业模式上，张亚勤认为，对商业竞争的参与者来说，大数据意味着激动人心的业务与服务创新机会。
零售连锁企业、电商业巨头都已在大数据挖掘与营销创新方面有着很多的成功案例，它们都是商业嗅觉极其敏锐、敢于投资未来的公司，也因此获得了丰厚的回报。
IT产业链分工、主导权也因为大数据产生了巨大影响。
以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。
而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。
运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。
2网络大数据现状
2.1网络大数据特点
网络大数据主要是指“人、机、物”三元世界在网络空间交互过程中产生的大量数据，可通过互联网进行查询使用，即称为网络大数据。
据IDC报告发布，根据近年来大数据增长形势来看，到2020年将实现35ZB。
IBM针对网络大数据特点来看，主要包括大量化、多样化、快速化3个明显特点。
在信息化时代背景下网络空间数据增长迅猛，数据集合规模已实现从GB到PB的飞跃，网络大数据则需要通过ZB表示。
在未来网络大数据的发展中还将实现近50倍的增长，服务器数量也将实现近相同数量的增长，以满足大数据存储。
网络大数据的类型多样化，例如结构化数据、非结构化数据等。
在互联网时代背景下网络大数据越来越呈现非结构化数据增长，据相关调查统计，在2012年底非结构化数据在网络数据总量中占77%左右。
这种类型结构数据的产生与社交网络以及传感器技术的发展有着直接联系。
另外，网络大数据还具有快速化特点，其突发涌现状态演变使人们对数据的评估和预测难度加大。
大数据一般情况下以数据流形式快速产生，且具有动态变化性特征，大数据的时效性要求用户必须准确掌握网络大数据数据流才能更好地利用这些数据。
2.2网络大数据挑战
网络大数据在开发与应用过程中正面临着诸多挑战，这与用户需求的提高有着直接关系。
目前就网络大数据发展形势来看，其主要面临的挑战包括大数据的复杂性、不确定性以及涌现性。
网络大数据的复杂性使其诸多环节操作运行难度增加，包括数据存储、数据分析处理以及数据深度挖掘等。
大数据的复杂性又包括其类型的复杂，如社交网络与传统文本数据的相互发展，使其类型更加丰富;数据结构复杂，包括移动技术以及社交技术发展下形成的结构数据流以及非结构化数据流，具体形式包括文本、图像等，这给网络大数据管理与分析带来了难度。
大数据的不确定性包括自身以及模型的不确定，这给大数据建模带来较大困难，使用户不能充分利用其自身价值，既是对数据资源的浪费，同时也无法全面满足用户需求。
另外，网络大数据还面临着涌现性带来的挑战。
这主要是指网络大数据与其他数据之间存在的本质上的区别，也是网络大数据的关键性特点。
大数据的涌现性直接给用户以及相关研究人员增加数据驾驭难度，使之无法准确实现对大数据的测量和预测，包括大数据的数据结构、功能等。
就目前网络大数据处理规模以及存储形式来看，已实现从TB级到PB、EB级的转变。
在实现等级上升后，为更好地实现对数据存储成本的控制，实现计算资源优化利用，以及提高系统整体的并发吞吐率，要积极探究出更加有效的存储模式，实现目前网络大数据分布式数据存储方式。
Google公司提出的GFS、MapReduce、BigTable等技术是分布式数据处理技术的具体实现，是Google搜索引擎系统的3大核心技术。
此后，Apache软件基金会推出开放源码的Hadoop和HBase系统，实现了MapReduce编程模型、分布式文件系统和分布式数据库。
Hadoop系统在Yahoo、IBM、XX、Facebook等公司得到了大量应用和快速发展，但作为新兴的技术体系，分布式数据处理技术在支持大规模网络信息处理及应用等大数据计算应用能力方面还存在很多不足。
分布式数据存储是网络大数据应用的一个重要环节。
但之前的研究工作仍存在一些局限性。
针对海量数据存储和处理所面临的数据总量超大规模、处理速度要求高和数据类型异质多样等难题，需要开发支持扩展度高、深度处理的PB级以上分布式数据存储框架，同时需要研究适应数据布局分布的存储结构优化方法，以提高网络大数据存储和处理效率，降低系统建设成本，从而实现高效、高可用的网络大数据分布式存储。
网络大数据对各行业领域发展都有着积极影响，对数据库建设以及知识工程建设等有着推动作用，且被广泛开发和应用。
但大数据的海量规模以及复杂性等自身特征，直接给大数据开发和应用带来一定阻碍，使各领域研究很难直接进行应用。
因此，加强对网络大数据的研究和开发，形成相对统一的标准进行大数据研究至关重要。
3网络大数据展望
网络大数据深度研究与开发对多行业领域发展都有着积极影响，针对现阶段大数据面临的机遇和挑战，要加强大数据与科技融合，对大数据复杂性、涌现性以及不确定性等特性实现整合优化，促进网络大数据规模进一步扩大发展。
3.1网络大数据实现大规模发展趋势
就目前网络大数据时代发展来看，发展速度快、结构复杂程度加大。
原有的Hadoop技术无法满足大数据时代的发展需求。
在信息化、数字化发展潮流下，大数据规模将进一步扩大，且数据类型和复杂程度将进一步加大。
为适应该发展趋势，要不断加强创新研究，例如对全球著名的分布式数据库Spanner的研究利用。
在今后的大数据研究应用中，要以分布式数据库为基础，加强存储模式的开发利用，并结合SQL语法，实现数据高效操作。
网络大数据包括各类型的数据信息，信息量超大，且蕴含着不可估量的价值。
换句话说，准确把握网络大数据，即掌握了丰富的信息资源。
网络大数据存在着丰富的价值链，无论从哪个角度出发，网络大数据都发挥着不可替代的资源优势。
大数据中的价值链来自数据本身，也包括大数据技术等，但离开技术以及其他因素的数据资源则是其核心价值优势。
另外，将不同的大数据信息整合，即实现资源整合，将创造出不同的价值。
3.2网络大数据推进科技融合
网络大数据时代背景下，IT通信技术、云技术以及物联网等技术飞速发展，在实现技术融合的同时，也实现了学科交叉发展。
大数据规模的扩大和发展离不开信息技术，即在进行大数据深度研究和创新发展的过程中要始终以信息技术为基础。
同时，大数据的发展利用给各行业领域管理带来积极影响，实现了传统管理决策到大数据时代管理与决策的跨越。
同时，在某些特殊领域，网络大数据也将发挥其功能和价值，不断吸引各跨学科人才参与其中，实现科技进一步创新发展。
在今后的网络大数据发展中，要注重以人为本理念的应用。
信息、科技时代的竞争，追根究底是人才的竞争，要根据人的需求和意识实现不断的创新发展。
大数据时代以数据分析为前提，进行科学探索，实现科学决策。
但数据分析始终无法代替人类的思维活动，要通过人的思维意识，推动大数据发展。
随着IT通信技术以及物联网技术的发展，人们在大数据时代发展进程中扮演着不同的角色，既是大数据的使用者，也是其生产者，更多的是作为参与者，进一步实现人与数据之间的沟通合作。
在今后的大数据发展中，要加强以人为本理念的应用，促进社会活动进一步变革创新。
就目前来说，在人机交互环节中，人们侧重需要其可视化，即通过文本或
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