工程管理与人力资源管理？

一、工程管理与人力资源管理？

工程管理是管事，管怎样把工程做好、最快、安全、质量好，人力资源管理是管人，如何选人，如何用人，如何考核，如何淘汰人。

二、数据资源管理规定？

第一条 为加强全市公共数据资源统一管理，推动公共数据资源共享、开放和应用，提升政府治理能力和公共服务水平，促进数字经济发展，根据有关法律、法规的规定，结合本市实际，制定本办法。

第二条 本办法适用于本市行政区域内公共数据资源的采集、汇聚、共享、开放、应用及其相关管理活动。 涉及国家秘密和安全的公共数据资源管理，按照相关法律、法规的规定执行。

第三条 本办法所称公共数据资源，是指本市各级政务部门在履行职责和公共企事业单位在提供服务过程中产生或者获取的各类数据的总称。

三、人力资源管理与人事的区别？

简单一点的说，人力资源管理，重点是在“资源”；人事管理，重点是在“人事”。

人力资源的范畴要广，同时在时间上包括了过去的，现在的，未来的以及隐性的有待开发的资源，包含了战略性的策划与实施的内容；人事的范围主要是企业/团体的各种直接与人有关联的事务，是实实在在的工作，在执行上有好多是隶属于人力资源方面的内容。

比起人力资源管理，人事管理相对来说范畴要小得多。

四、薪酬管理与人力资源管理的关系？

薪酬管理是企业整体人力资源管理体系的重要组成部分，是企业人力资源管理的工具。

薪酬管理目标是基于人力资源战略设立的，而人力资源战略服从于企业发展战略。

管理者可以通过有效的薪酬战略及其实践，反映和评估员工的工作绩效，即将员工表现出来的不同工作绩效，报以不同的薪酬，从而促进员工工作数量和质量的提高，保护和激励员工的工作积极性，以提高企业的生产效率。

五、人财物与人力资源管理的关系？

有人力资源管理部门选择人员来管理人财物。

六、如何与人交谈更有说服力？

1、引起共情。

当你能把别人心中的真情实感说出来，说到别人的心里去，引发共鸣的话，就能引起大家的共鸣，大家觉得你说得也别有道理，还觉得你很真实，对你的信任度由此提高，戒心也会降低。

2、换位思考。

想要说话打动人，那就要学会在沟通中换位思考，站在别人的立场和角度，考虑他们的实际问题，考虑他们的真实需求或诉求，只有这样，别人与你沟通时，才能深刻体会到你不是一个自私的人，只有站在自己的利益上，才愿意与你深聊。

3、尊重别人。

聊天时，不要揭露别人的缺点，不要当众让别人难堪，当别人难堪时，适当让他有个台阶下。不要用言语 "杀 "人，也不要用轻视的态度与对方交流。懂得在沟通过程中尊重他人，关注他人的感受。

4、以客观事实为说话依据。

有些人在发言时喜欢编造一些毫无根据的言论，掺杂许多自己的主观臆测，使交流内容不切实际，偏离了用事实说话、不乱说的原则。只有以客观事实为依据，而不是用过多的个人色彩，才能使讲话更具说服力。

5、学会幽默和赞美。

沟通的灵魂在于恰到好处的幽默。在一个无聊的谈话中加入一些幽默，会给沟通增添不少色彩。另外不要吝啬你的赞美，人们只有在心情愉快的时候才能愉快地聊天。

学点人际沟通艺术，一生受益。

在人际交往中，和领导同事交谈中，你是不是感觉自己的性格比较封闭?你是不是觉得自己天生不具备好口才?

七、胜任力模型与人才画像区别？

胜任力模型和人才画像是人力资源管理中两个有区别的概念，它们的区别如下：

1. 定义不同：胜任力模型是指在特定的组织背景下，围绕着岗位职责设置的能力要素，包括知识、技能、经验、特质等，用以界定员工胜任相应工作的能力体系；而人才画像则是指针对组织核心职业、核心岗位及核心人才，通过多种方法搜集和分析大量数据，形成的人才特征概述，从而评估人才与公司战略的匹配度。

2. 重点不同：胜任力模型更关注员工在特定岗位上所需具备的能力和相关经验，即适用于人才招募、培养、补充等方面；而人才画像更关注员工在整个组织内的特点和能力，以便更好地对员工进行分类、管理以及职业规划等工作。

3. 应用方法不同：胜任力模型的应用主要是通过对员工的胜任力要素进行各种评估来确定其是否适合特定岗位的工作；而人才画像的具体应用方法则比较多样化，如可以通过人才挖掘、人才培养、人才流动等方式，达到更好地满足公司战略需求的目的。

因此，胜任力模型和人才画像二者具有不同的目的和应用范围，企业在实际运用中应根据需求和目的，选择合适的工具进行分析和评估。

八、大数据与人工智能的关系？

不仅仅是大数据和人工智能，你是不是还听说过云计算，机器学习，深度学习，神经网络，量子计算机等等的词。其实我跟你说，这些词在一定程度上都是相互交叉的，也就是大数据和人工智能的部分是交叉的，大数据和云计算也相互交叉，基本上都有所交叉，但也都具有各自的特性。

而他们交叉的结果，一般都是某一样具体的产品或者是一项服务。因为一个单独的技术没办法构成一个完整的服务，我们拿ChatGPT来举例，这基本上算是目前最火，也非常具有代表性的一个产品了。

ChatGPT本质上就是一个问答机器人，你问它问题，它会根据自己的理解进行回复，你看它的产品会觉得非常的简单，就是一个网页，然后有一个对话框。

但是实际上想要实现这个服务，其实背后需要的技术是非常多的。

我们就从大数据开始说，大数据其实就是很多的数据，指的是传统的数据处理应用由于数据量太大或者太复杂而处理不了的处理。

这个数据量一般用EB（Exabyte0）来表示，我们日常生活中最常用的数据单位是KB，MB或者GB。

一般一张手机照片就是50KB左右，这种照片不会很清晰，一般用在各种证件照需要上传的地方。

MB和GB也用的比较，小点儿的手机应用会到几百个MB，而GB的话大的应用会用到。

而TB，PB，EB就比较少见了。

而大数据一般是以EB起，这是KB的10万倍起。

这种级别的数据量，对于普通的软件或者应用是比较难以处理的。

就比如说一个处理图片的软件，处理几张照片就比较容易，因为就一些KB的图片，但是一旦给它几十万张照片让它处理，那就很难办了。

所以这也是为什么大数据要被发明出来，因为在当今社会中，数据在每时每刻产生，比如说一个超市的销售数据，一家银行的交易数据，社交媒体上用户的行为数据等等。这些数据如果能够被合理利用和分析，将会为商业决策、产品推荐、风险预测等带来巨大的价值。

如果你去看一下大数据和人工智能的课程，他们在大方向是重合的，大体的流程就是数据收集，数据清洗，数据预处理，建模以及分析。

鉴于人工智能的普遍性，其实每个人都应该去掌握基础的人工智能概念以及知识，因为你所在的行业或许已经被人工智能渗透的很深了，如果你不了解它，那么你会比其他的人落后的多，甚至会因为不了解而被它所取代。

在这个人工智能时代，要想不被取代，最好的方法就是去跟人工智能结合。这里我强推结合ChatGPT来帮助你学人工智能，它在这方面非常的强，胜过很多书籍和资料，最重要的是它可以扮演一个知识非常丰富且知无不言的老师。这就是大模型的魅力，它可以放大你的能力，比如说你不擅长代码，那么它可以帮助你实现你的想法，无论什么语言它都可以做的非常棒。其实无论是从业者，还是对这一行感兴趣的朋友，都非常的建议了解一下「知乎知」联合「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，一共2天的课程，可以帮助你迅速的掌握大模型的潜力，以及它如何可以跟你的职业或者学习相结合。

而这俩者的区别其实就是侧重点的不同，大数据偏向于数据的处理，而人工智能偏向于如何用数据来提升模型的智能程度。

在计算机领域有一句很经典的话，garbage in garbage out。

对于一个人工智能来说，你给它喂的数据是垃圾的话，那它表现出来的智能程度也不会高到哪里去，说出来的话大概率也是垃圾。

完全可以说，大数据对于人工智能来说就是精神粮食的存在，只有食物（数据）提供的到位，做出来的菜（ChatGPT回答）才会香。

如果你的训练数据不到位，可能就会真的把人工智能模型训练成人工智障。

想象一下，大数据就像是一家超级大的食材市场，有着数不尽的各种各样的食材。而人工智能呢，就像是一位大厨，用那些食材做出美味的菜肴。

• “选购食材”（数据采集与预处理）：首先，大厨（人工智能）要去市场（互联网）选购食材（数据）。这些食材可能来自水果摊（社交媒体）、肉铺（传感器）或者粮油店（交易记录）。可是，食材刚买回来时可能杂草丛生、泥沙俱下，大厨得先洗洗切切，去掉不需要的部分。这个过程就像是大数据的清洗和预处理。
• “储藏食材”（数据存储与管理）：食材买回来后，不能乱丢乱放。大厨得用各种大大小小的储藏柜（分布式文件系统、NoSQL数据库等）来放。这样，等下次再做饭时就可以迅速找到所需的食材，不必东奔西走。
• “下厨做菜”（机器学习和深度学习）：食材准备好了，大厨就开始下厨做菜。有些菜是炒的（图像识别），有些是炖的（语音处理），还有些是蒸的（自然语言理解）。例如，像我这样的聊天机器人ChatGPT，就是通过大量的对话食材来炖制而成的。
• “随叫随到”（实时分析与决策）：你想吃什么，大厨都能马上为你准备。这就像是企业通过实时分析和决策，即时了解你的需求，并利用人工智能为你推荐合适的产品。
• “确保卫生安全”（安全与合规性）：当然，大厨做饭还要确保卫生安全。人工智能也是这样，要确保数据的安全和合规性，防止被不法分子滥用。

所以呢，大数据就像是人工智能的食材，而人工智能就是那位大厨，把这些食材做成了各式各样的美味佳肴。无论是个人的智能助手，还是工厂的自动化生产线，都离不开大数据和人工智能的相互配合。

这不仅仅是一项技术，更是一种新的生活方式，让我们的世界变得更加智能、高效、人性化。这就像打开了一扇通往未来的大门，那里充满了想象和可能性，等着我们一一探索和实现。

九、数据算法和算力三大要素？

1. 数据算法：数据算法是数据分析过程中使用的算法，用于解决具体问题和发现问题之间的相互关系。它通常包括统计学，机器学习，特征工程，深度学习等。2. 算法构建：算法构建是数据分析过程中使用的算法，用于将数据结构化，整合，解决复杂数据问题，发现数据之间的关系。它通常包括：数据挖掘，聚类，DNS，Recommend System等。3. 算力：算力是指用来实现数据分析工作的电脑和设备的能力，它指由一组处理器芯片，配合一组数据存储库，复杂的算法构建等来实现大批量数据分析的能力。可以将其分为：分布式计算，大数据处理，云计算等。

十、旅游管理与人力资源管理的联系和区别？

旅游管理和人力资源管理都属于管理学的分支学科。

旅游管理侧重点在旅游产品的开发、策划、销售、服务和运营等。

人力资源管理侧重点在人的规划、开发、吸纳、培养、激励、运用和保留等。