I6450 标准查询与下载

T/FSAS 49.2-2021 公安监管数据资源 第2部分：公共基础数据规范

数据元目录：规定了公共基础数据元目录的基本要求，规定了机构基础数据、人员基础数据、装备配备数据和其他基础数据四类数据的数据元目录，参照公安数据元编写规则，合理选取内容，对公安监管公共基础数据领域的每一个数据元进行明确的描述。 数据编码：规定了公共基础数据编码的基本要求，规定了机构基础数据编码、人员基础数据编码、装备配备数据编码和其他基础数据编码。

Public Security Supervision Data Resources Part 2: Public Basic Data Specifications

T/GJSH 000018-2021 快递行业自动分拣设备与业务信息系统数据接口协议规范

本文件规定了快递行业自动分拣设备与业务信息系统的数据传输方式、数据传输信息内容。 本文件适用于快递行业自动分拣设备与业务信息系统之间开展的数据交换，可视企业自身情况参照使用。

Specification of data interface protocol between automatic sorting equipment and business information system

T/ZIIC 002-2021 时间敏感网络技术在离散工业应用的应用场景及网络需求

本标准描述了用于工业自动化的用例，这些用例应该在IEC/IEEE 60802联合标准项目中涵盖，以此来指定用于工业自动化的TSN（时间敏感网络）行规（TSN-IA）。

Application Scenarios and Network Requirements of Time-Sensitive Network Technology in Discrete Industrial Applications

T/ZIIC 001-2021 时间敏感网络技术在流程工业应用的应用场景及网络需求

本标准描述了用于工业自动化的用例，这些用例应该在IEC/IEEE 60802联合标准项目中涵盖，以此来指定用于工业自动化的TSN（时间敏感网络）行规（TSN-IA）。

Application Scenarios and Network Requirements of Time-Sensitive Network Technology in Process Industry

T/ZIIC 003-2021 时间敏感网络设备时间同步的技术要求

本标准描述了用于工业自动化的用例，这些用例应该在IEC/IEEE 60802联合标准项目中涵盖，以此来指定用于工业自动化的TSN（时间敏感网络）行规（TSN-IA）。

Technical Requirements for Time Synchronization of Time Sensitive Network Devices

T/CCSA 310.5-2021 公共安全大数据 第5部分：非结构化数据管理

本文件规定了公共安全领域非结构化数据在存储、计算、处理、访问、可视化展现等方面的管理要求。 本文件适用于公共安全领域内的非结构化数据管理系统的建设、运行、维护和安全保障。

Big data in the field of public security——Part 5:unstructured data management

T/CIIA 011-2021 不同安全等级网络间数据交换安全技术要求

本文件中规定了不同安全等级网络间数据交换的安全技术要求和安全保障要求。 本文件适用于不同安全等级网络数据交换安全管控系统的设计、开发与测试。

Security technical requirements for data exchange between networks with different security levels

T/GDAQI 53-2021 广东省科技政务数据采集管理规范

本文件规定了广东省科技政务数据采集管理分类的术语和定义、数据采集等要求。

Guangdong Provincial science and technology government data collection management specification

T/GDAQI 55-2021 广东省科技热点数据分析应用规范

本文件规定了广东省科技政务数据平台科技专家数据库的术语和定义、数据分类说明、数据元描述、 数据元字典、数据库设计相关要求。

Guangdong Provincial science and technology hot data analysis application specification

T/GDAQI 54-2021 广东省科技政务数据交换接口管理规范

本文件规定了广东省科技政务数据交换接口的接口类型、数据源接口管理、接口版本控制、数据交 换与安全管理等。

Guangdong Provincial science and technology government data exchange interface management specification

T/GDAQI 56-2021 广东省科技专家数据管理规范

本文件规定了广东省科技专家数据库的术语和定义、数据分类说明、数据元描述、数据元字典、数 据库设计相关要求。

Guangdong Provincial science and technology experts data management specification

T/ISC 0008-2021 可信数据服务 多方数据价值挖掘体系框架

本文件确立了网络运营者针对多方数据价值挖掘的可信体系建设框架，给出了让多方数据价值挖掘达到可信程度的基本要求和保障要求。本文件适用于网络运营者，为其开展多方数据价值挖掘工作提供参考和指引。

Trusted data service-Multi-party value mining system framework

T/OTOP TY002-2021 公共数字文化直播应急操作技术规范

本文件确立了公共数字文化直播应急操作技术的应急预案编制要求、应急响应要求、视频采集和监督检查等工作。

Technical specification for emergency operation of public digital culture live broadcast

T/GDAQI 045-2020 特殊商品流通追溯系统检测通用要求

本文件规定了特殊商品流通追溯信息系统的检测内容、检测指标。

Testing Method of Special Commodity Circulation Traceability Information System

T/GSQA 019-2020 城乡医药流通协同配送供应链互联互通数据接口规范

本文件规定了兰州市流通领域城乡医药流通协同配送供应链互联互通的数据接口规范。

Interoperability Data Interface Specification for Urban and Rural Pharmaceutical Circulation Collaborative Distribution Supply Chain

T/SDBDA 3-2020 数据采集师能力评估规范

4 能力要求  4.1 资质要求 符合下列条件之一者：  a) 中等职业学校、高等职业学校、本科专业院校的在校学生、毕业生；专业包含计算机应用、 网站建设与管理、移动应用技术与服务、信息统计与分析、统计与会计核算、经济信息管理、 电子商务、云计算技术与应用、数据技术与应用、智能科学与技术等；  b) 从事大数据领域工作 1 年以上。  4.2 基本素质要求  4.2.1 数据采集师应具备数据采集、数据整理、数据存储等数据采集相关的能力，有一定的编程开发 基础，了解数据存储基本概况。  4.2.2 数据采集师应具备以下基本素质，包括但不限于：  a) 熟悉数据采集相关的法规制度规范； b) 掌握数据采集技术及应用； c) 具备对常见数据采集场景的分析能力； d) 能够使用编程开发、工具定制等方式完成数据信息收集； e) 具备对各种数据内容进行准确拆分和清洗能力； f) 具备设计数据存储表结构的能力； g) 具备对非结构化数据的分析和采集能力。  4.3 业务知识要求 4.3.1 业务知识维度 主要包括基础知识、专业知识、相关知识三个维度，见表1。 4.3.2 知识等级要求 知识（Knowledge，简写为K)评价内容主要包括：基础知识、专业知识和相关知识，各类知识的等 级和要求，见表2 4.4 技能要求 4.4.1 技能维度 主要包括基础技能、专业技能、软技能三个维度，见表3。 4.4.2 技能等级要求 技能（Skill，简写为S）评价内容主要包括：基本技能、专业技能和软技能，各类技能的等级和要 求，见表4。 4.5 经验要求 经验（Experiencre，简写为E）要素的等级和要求见表5。 5 评估方法  5.1 能力综合评价 能力综合评价见表6。 5.2 评估过程  5.2.1 对从业人员进行评价和定级，评价结果可作为从业人员能力培养、职业发展等活动的依据。按 照以下方式定期对从业人员的各项能力进行评价：  a) 知识：应主要通过考试等方式进行评价，考试形式包括笔试、机考等； b) 技能：应主要通过考试和答辩等方式进行评价； c) 经验：应主要通过职业履历鉴定和答辩等方式进行评价。  5.2.2 按第 4 章能力要求，结合职位具体的服务领域，参考附录 A，建立评价指标体系。  5.2.3 基于评价结果，组织或个人应根据职业种类和从业人员能力要求，制定从业人员能力培养计划，确定培养目标、内容、方式和周期。可通过各级教育机构（普通高校、中等和高等职业院校等）和培训 机构进行从业人员的培养。

Specification for evaluation of ability of data collector

T/SDBDA 5-2020 数据处理师能力评估规范

4 能力要求  4.1 资质要求  4.1.1 计算机相关专业本科毕业，具备连续 1 年及以上数据处理相关行业工作经验。  4.1.2 非计算机相关专业本科毕业，经过专业培训并且具备连续 2 年及以上数据处理相关行业工作经 验。 4.2 基本素质要求 数据处理师应具备以下基本素质，具体内容包括但不限于： e) 具备一定大数据相关基础知识； f) 具备一定的程序编写设计能力； g) 具备一定的业务分析理解能力； h) 具备一定的数据转换、清洗、描述能力； i) 具备较强的逻辑思维能力； j) 具备洞察力、表现力、沟通力和持久性的信息分析处理能力。  4.3 业务知识要求 知识（Knowledge，简写为K）评价内容主要包括：基础知识、专业知识和相关知识，各类知识的等级和要求，见表1。 4.4 技能要求 技能（Skill，简写为S）评价内容主要包括：基本技能、专业技能和软技能，各类技能的等级和要求，见表2。 4.5 经验要求 经验（Experience，简写为E）应从工作年限、工作履历和工作传承等方面进行评价，评价等级和要求，见表3。 5 评估方法 5.1 能力综合评价 能力综合评价见表4。 5.2 评估过程 对从业人员进行评价和定级，评价结果可作为从业人员能力培养、职业发展等活动的依据。评价过程应包括： a) 按照第 4 章能力要求，建立评价指标体系；  b) 按照以下方式定期对从业人员的各项能力进行评价： 1) 知识：应主要通过考试等方式进行评价，考试形式包括笔试、机考等； 2) 技能：应主要通过考试和答辩等方式进行评价； 3) 经验：应主要通过职业履历鉴定和答辩等方式进行评价； c) 基于评价结果，组织或个人应根据职业种类和从业人员能力要求，参考附录 B，制定从业人员 能力培养计划，确定培养目标、内容、方式和周期，并有符合附录 C 要求的培训师实施培养 活动，也可以通过符合附录 D 要求的各级教育机构（普通高校、中等和高级职业院校等）和 培训机构进行从业人员的培养。

Specification for evaluation of ability of data processor

T/SDBDA 4-2020 数据分析师能力评估规范

4 能力要求  4.1 资质要求  4.1.1 统计学、金融学、计算机等学科毕业生或从事大数据领域工作 1 年以上。  4.1.2 非计算机相关专业本科毕业，具备连续 2 年及以上数据分析相关行业工作经验。  4.2 基本素质要求 对数据分析师应具备以下基本素质，具体内容包括但不限于：  a) 具备数据统计分析与处理能力； b) 具备数据采集与预处理能力； c) 具备可视化工具操作能力； d) 具备较强的逻辑思维能力； e) 具备结合多种数据源进行深度分析和挖掘能力； f) 具备一定的数据统计学知识； 4.3 业务知识要求 知识（Knowledge,简写为K）评价内容主要包括：基础知识、专业知识和相关知识，各类知识的等 级要求，见表1。 4.4 技能要求 技能（Skill，简写为S）评价内容主要包括：基本技能、专业技能和软技能，各类技能的等级要求， 见表2。 4.5 经验要求 经验（Experience，简写为E）评价内容主要包括：工作年限、工作履历和工作传承，经验等级要求，见表3。 5 评估方法 5.1 能力综合评价 数据分析师能力综合评价见表4。 5.2 评估过程 对从业人员进行评价和定级，评价结果可作为从业人员能力培养、职业发展等活动的依据。评价过 程应包括：  a) 按照以下方式定期对从业人员的各项能力进行评价： 1) 知识：应主要通过考试等方式进行评价，考试形式包括笔试、机考等； 2) 技能：应主要通过考试和答辩等方式进行评价； 3) 经验：应主要通过职业履历鉴定和答辩等方式进行评价；  b) 基于评价结果，组织或个人应根据职业种类和从业人员能力要求，制定从业人员能力培养计划，确定培养目标、内容、方式和周期。

Specification for evaluation of ability of data analyst

T/SDBDA 6-2020 数据管理师能力评估规范

4 能力要求  4.1 资质要求 4.1.1 计算机相关专业本科毕业，具备连续 1 年及以上数据管理相关行业工作经验。  4.1.2 非计算机相关专业本科毕业，经过培训并且具备连续 2 年及以上数据管理相关行业工作经验。  4.1.3 在校本科学生，需通过高等数学、数据库相关课程学习并取得 60 分以上或等效成绩。  4.2 基本素质要求 数据管理师应具备以下基本素质，具体内容包括但不限于： a) 具备一定大数据相关基础知识； b) 具备一定的程序编写设计能力； c) 具备一定的业务分析理解能力； d) 具备一定的数据转换、清洗、描述能力； e) 具备一定的数据管理能力； f) 具备较强的逻辑思维能力； g) 具备洞察力、表现力、沟通力和持久性的信息分析处理能力。  4.3 业务知识要求 知识（Knowledge，简写为K）评价内容主要包括：基础知识、专业知识和相关知识，各类知识的等级和要求，见表1。 4.4 技能要求 技能（Skill，简写为S）评价内容主要包括：基本技能、专业技能和软技能，各类技能的等级和要求，见表2。 4.5 经验要求 经验（Experience，简写为E）应从工作年限、工作履历和工作传承等方面进行评价，评价等级和要求，见表3。 5 评估方法  5.1 能力综合评价 能力综合评价见表4。 5.2 评估过程 对从业人员进行评价和定级，评价结果可作为从业人员能力培养、职业发展等活动的依据。评价过 程应包括： a) 按照第 4 章能力要求，参考附录 A，建立评价指标体系； b) 按照以下方式定期对从业人员的各项能力进行评价： 1) 知识：应主要通过考试等方式进行评价，考试形式包括笔试、机考等； 2) 技能：应主要通过考试和答辩等方式进行评价； 3) 经验：应主要通过职业履历鉴定和答辩等方式进行评价； c) 基于评价结果，组织或个人应根据职业种类和从业人员能力要求，制定从业人员能力培养计 划（从业人员能力培养应符合附录 B 的规定），确定培养目标、内容、方式和周期，并按照 培训师要求对培训师实施培养活动（培训师要求应符合附录 C 的规定），也可以通过符合培 训机构要求的各级教育机构（普通高校、中等和高级职业院校等）和培训机构进行从业人员 的培养（培训机构要求应符合附录 D 的规定）。

Specification for evaluation of ability of data manager

T/CHEAA 0001.2-2020 《智能家电云云互联互通 第2部分： 信息安全技术要求与评估方法》

云云互联互通接口及相关要素的信息安全技术要求（包括接口信息安全、安全事件协同管理、对用户数据和个人信息保护的特别要求）及其评估方法。

Cloud to cloud interconnection for smart household appliances Part 2 ：Information security technical requirements and assessment methods