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本文目录一览：
- 1、二级建造师执业资格认证证书的继续教育方案是什么?
- 2、大数据工程师满三年需要继续教育吗
- 3、年从业人员继续教育工作方案
- 4、继续教育大数据的分析挖掘主要面临的什么挑战
二级建造师执业资格认证证书的继续教育方案是什么?
达到60+60*N的可以继续注册。证书有效期资格证书永远不会失效，注册证书到期后继续教育未达到要求是无法继续注册的，也就是失效了。继续教育工作浙江的二级建造师继续教育工作应该还没有开始吧，反正我没有查到。不放心请询问下建设厅执业资格注册管理中心。如果没开始那么就不用担心继续教育问题了。
申请延续注册的，应当提交下列材料：注册建造师延续注册申请表；原注册证书；申请人与聘用单位签订的聘用劳动合同复印件或其他有效证明文件申请人注册有效期内达到继续教育要求的证明材料。
注册建造师继续教育以集中面授为主。同时探索网络教育方式，拟***取网络教育的专业牵头部门或省级住房城乡建设主管部门，应将管理办法和工作方案报国务院住房城乡建设主管部门审核，并对网络教育的培训质量负责。（4）完成规定学时并测试合格后取得的《注册建造师继续教育证书》是建造师申请注册的重要依据。
二级建造师是什么二级建造师是建筑类的一种执业资格，是担任项目经理的前提条件，全称是二级建造师执业资格证书，拥有二级建造师执业资格证书后可以通过注册登记获得二级建造师注册证书，成为注册建造师，注册建造师是以专业技术为次业，以工程项目管理为主业的注册执业人士。
按照二级建造师继续教育的标准和要求，二级建造师可参加用人企业组织的培训，也可参加有关机构组织的培训。登录网站登录网站二级建造师继续教育网，输入注册证书号和***号，填写验证码，就可以登陆了。缴费进去后填写个人资料，选取需要培训的年度，就可以交费了。
注册建造师从事以下工作并取得相应证明的，可充抵继续教育选修课部分学时： （一）参加全国一级或二级建造师执业资格考试大纲、考试用书编写及命题工作，每年次每人计20学时。
大数据工程师满三年需要继续教育吗
1、评了之后不需要继续教育，助理工程师评4年后可以评审中级工程师，这时就需要参加继续教育。有时要根据各个地市的相关评审规定。
2、软考网络工程师属于软考的中级，获得证书后可以评中级职称的；网络工程师对应的高级为网络规划设计师，获得证书后可以评高级职称。软考属于国家人社部、工信部共同组织的国家级考试，是目前国内最权威的对计算机技术与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试的考试。
3、网络工程师3年审核一次，计算机专业技术资格（水平）证书有效期为三年（自批准或登记之日起算）。在有效期满前三个月内，持证者应到批准的证书登记实施机构办理证书登记手续。逾期 未办理登记手续的证书不再有效。2不同的是不用考试，而是继续教育 继续教育每三年为一个周期。
4、二级建造师继续教育相关规定：继续教育分为必修课和选修课，在每一注册有效期内各为60学时。经继续教育达到合格标准的，颁发继续教育合格证书。注册证书与执业印章有效期为3年，3年到期后应申请延续注册。
5、需要的，要求在评审当年前连续三年的继续在教育。关于工程师继续教育问题 所谓继续教育，是指在你考了高一级证书之后，在申报相应资格证书时，回需要提交一定学时的继续教答育时间证明，不同的专业有不同的时间要求。说实话，纯粹是形式。
年从业人员继续教育工作方案
为认真贯彻落实《道路运输从业人员管理规定》、《机动车驾驶员培训管理规定》文件精神，进一步加强我公司道路运输从业人员管理，不断提升道路运输从业人员队伍的综合素质，预防和减少道路交通运输事故发送，经本公司股东大会会议决定，在公司开展道路运输从业人员继续教育培训工作。
推荐中青年专业技术人员参加市教育局组织的专业技术人员专业职务培训，教研骨干参加市教科所组织的教研骨干培训。 继续教育工作管理 专业技术人员继续教育工作是一项长期而又艰巨的工作，这是由建设专业技术人员队伍的重要性和与日常工作冲突的复杂性所决定了。
会计专业技术人员继续教育面向会计专业技术人员，全面提高会计专业技术人员整体素质，进一步改善会计专业技术人员知识结构。 （三）加强指导，创新机制。
第一条 为加强上海市持有会计从业资格证书人员（以下简称会计人员）继续教育的管理，推进会计人员继续教育工作科学化、规范化、信息化，培养造就高素质的会计队伍，提高会计人员专业胜任能力，根据财政部《会计从业资格管理办法》（财政部令第73号）、《会计人员继续教育规定》（财会〔2013〕18号）的规定，制定本实施办法。
按照现行国家财政部的相关规定，持有会计从业资格证书的人员，每年必须参加不少于24学时的会计继续教育，经考核合格后，则会计从业资格证书长期有效。每年必须参加继续教育按规定，应该是在取得会计证的次年开始，无论是否从事会计工作，每年必须按时参加继续教育，方能保证会计证不失效。
继续教育大数据的分析挖掘主要面临的什么挑战
系统平台在进行大数据挖掘分析处理时，主要面临的挑战包括数据复杂性、技术局限性、隐私和安全问题，以及计算***的需求。首先，数据复杂性是一个重大挑战。大数据通常来自多种不同的来源，如社交媒体、日志文件、事务数据等，这些数据具有不同的格式和结构，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
第二：类型繁多：愈来愈多为网页、图片、***、图像等半结构化和非结构化数据信息。第三：价值密度低：以***安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位***监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括：（1） 如何降低执行分布式计算所需的通信量？（2） 如何有效地统一从多个***得到的数据挖掘结果？（3） 如何处理数据安全性问题？非传统的分析 传统的统计方法基于一种***设—检验模式。换句话说，提出一种***设，设计实验来收集数据，然后针对***设分析数据。
同样，大数据分析同样面临着软件方面的挑战，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。Hadoop是近年大家经常提到了一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
大数据分析工具面临哪些挑战 在大数据时代，传统的智能BI和报表工具已经很难承担大数据的市场应用任务。新一代的大数据处理工具将取代传统的数据处理软件，并引领新时代的数据挖掘浪潮。
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