一、数据仓库网络要求？
数据仓库的网络要求必须拥有稳定，而且符合功率的网速条件才可以达到要求
二、通信网络的技术要求？
通信网是为用户服务的，应能迅速、准确、安全、经济地传递信息。为此，必须规定某些技术标准。技术标准一般包括传输标准、接续标准和稳定标准三种。①传输标准（准确性）：表示通信的再现质量，电话通信用清晰度等指标来量度，电报、数据通信用误码率来量度。②接续标准（迅速性）：表示接通的难易程度，用呼损率和延迟时间来量度。③稳定标准（安全性）：表示在发生故障和异常现象时维持通信的程度，用可靠性、可用性等指标来量度。通信网中分系统及其设备的技术指标是根据全程全网技术标准进行分配得来的。
三、大数据科学与大数据技术要求？
1. 较高。2. 因为大数据科学与大数据技术需要掌握大量的数据分析、处理、挖掘等技能，同时需要具备一定的编程能力和数学基础，还需要了解相关的工具和平台，如Hadoop、Spark等。3. 在学习大数据科学与大数据技术时，需要注重实践和项目经验的积累，可以参加相关的实习或者参与开源项目，同时也需要不断学习和更新知识，跟上技术的发展趋势。
四、数据科学与大数据技术对数学的要求？
数据科学和大数据技术作为多学科的互补技术，对于企业来说具有重要作用，数据科学的基础是数学。数据科学和大数据技术对于数学的要求是熟练的掌握基本数学知识，特别要掌握概率统计，线性代数，优化理论，控制论，差分方程，图论，地图学，以及任何能够帮助数据科学家或者大数据技术专业人士解决实际问题的数学知识。数据科学家和大数据技术专业人士还要学会使用各种软件，以进行实际编程，以便将基本数学理论应用到具体的数据中，从而获得有效的结果。
五、向量数据库技术要求？
向量数据库技术需要具备高效的向量相似度计算能力，快速的向量检索和聚类功能，支持大规模高维度数据的存储和快速查询，同时要具备数据并行处理和分布式计算能力，以适应大规模数据的存储和处理需求。
此外，还需要具备稳定性和可靠性，能够保证数据的一致性和完整性，同时具备良好的可扩展性和易用性，以满足用户对数据库系统的需求。
六、网络技术中属于数据安全技术的是？
信息加解密传输，https，身份认证协议等。
七、数据科学与大数据技术对物理要求？
要求：数据科学与大数据技术都是属于时下非常热门的专业，都要求数学和物理成绩基础非常好，成绩比较高，所谓的物理的要求就是要有一定的逻辑思维，窗口太开心，要比较的理性，更好的去分析所面对的技术问题。毕业之后的薪资待遇是非常高的，而且是好就业。
八、5G网络体现的技术要求？
（1）非正交多址接入（NOMA）：可以在保证用户公平性的条件下，获得更大的系统吞吐量。
（2）毫米波通信：毫米波的频带资源非常充分，有大量的带宽可以使用，带宽的扩展则是提高数据传输速率最有效的方法。
（3）大规模MIMO技术：指为一个基站配备大量的天线，便于为处于同一时频资源内的用户提供服务。大规模MIMO技术的优点在于能够显著改善系统容量，因其能够将大量的信号能量集中管理在同一个时域资源内。
（4）认知无线电技术：是解决频谱资源稀缺、提高频谱利用率的关键技术。主要是通过感知空闲的频谱，将其分配给次用户SU，而不对主用户PU产生影响。总的来说，认知无线电技术能够解决频谱资源分配不均的问题。
（5）超密集网络（UDN）：思想是尽可能地接近用户，在热点区域大量部署发射功率较小的小小区。超密集网络优点：使得单位面积的频谱复用率得到提高，进而提高网络容量，进而缩短用户的链路，提高链路的质量。
九、光纤网络维护技术要求？
光纤网络维护的技术要求：
（一）提高光纤耐环境的材质
由于光纤容易受到环境的影响，受到腐蚀和寝室等事情的出现。所以提高光纤的性能，成为了保护光纤通信网络最重要的步骤。一般我国采用的是紫外固化油墨做材料。但是随着环境的改变，这个单一材料不能再满足市场以及环境的需求，所以会添加PBT聚对苯二甲酸丁二醇脂这些材料。能够加固光纤的耐腐蚀性，让其存在的时间更久一些。
（二）升级内部安装技术
光纤通信网络在保护方面，需要有很大的改变。首先自我检测系统需要升级更新。由于自我检测的水平有限，所以在某些时候，发生故障不能及时发现，得到通知，进行及时的处理。所以要先把检测水平提高，防患于未然，减少光纤出现大范围故障的机会。这样就能减少很多的经济损失。
（三）提高工作人员的专业水平
光纤不仅需要有监测系统进行监控，查找问题，还需要工作人员进行实地的勘察。因为有些地方是检测不到的，需要工作人员。这样就显示出来工作人员水平的问题。提高光纤检查工作人员的专业水平，丰富工作人员的经验，进行定期的培训。让工作人员能够通过小的事情，判断出光纤是否有问题。同时要加强工作人员的体能，以便在发现偷盗者的时候，能够及时制止。
十、数据科学与大数据技术对数学物理的要求高？
数据科学与大数据技术对数学物理的要求较高，因为数据科学和大数据技术涉及到了大量的数学和统计知识，以及一些数学物理方法和模型的应用。以下是对数据科学和大数据技术对数学物理的要求的一些解释：
1. 数学知识：数据科学和大数据技术需要一定的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学、数值计算等。数学知识是数据处理、数据分析和模型建立中常用的工具和方法的基础。
2. 统计学：数据科学和大数据技术要求对统计学有深入的理解，包括统计分布、参数估计、假设检验、回归分析等。统计学知识帮助我们理解数据的分布特征、建立合适的模型以及对模型进行分析和解释。
3. 算法和计算：数据科学和大数据技术常涉及到复杂的计算问题，例如数据挖掘、机器学习算法、深度学习等。对于这些问题，有一定数学基础是理解和实现相关算法的关键，例如优化算法、矩阵计算、概率建模等。
4. 数学物理方法的应用：在某些情况下，数据科学和大数据技术需要借助数学物理的方法来处理特定问题，例如在图像处理中使用傅里叶变换，或者在时间序列分析中使用自回归模型等。对于这些应用，了解数学物理方法和模型的基本原理是必要的。
需要指出的是，数据科学和大数据技术是一个多学科交叉领域，所以数学物理并非唯一的要求。但是，作为处理和分析数据的重要工具和方法，数学物理在数据科学和大数据技术中起着重要的作用。因此，对数学物理有一定了解和掌握，有助于更好地理解和应用数据科学和大数据技术的知识和技能。
