一、数据管理属于什么类？

属于管理学学位下的管理科学与工程类专业。

大数据管理与应用专业是2017年国家教育部在互联网和大数据时代背景下增设的专业。本专业主要培养面向互联网和大数据环境下的高级专业人才，大数据是未来互联网发展的趋势，本专业毕业生不仅符合时代的需要，而且具有良好的就业前景。

作为大数据时代背景下诞生的新兴专业，大数据管理与应用专业有着明确的培养目标。该专业主要培养面向未来，面向国际的综合性人才，要求学生掌握大数据基础理论和专业技能，要求学生掌握数据库基本原理、数据挖掘、机器学习、可视化分析等技能。

二、数学建模如何治理网络暴力？

您好，数学建模可以通过分析网络暴力的原因和影响，提出相应的治理策略。以下是可能的数学建模方法：

1. 社交网络分析：利用社交网络分析方法，分析网络暴力的传播路径和影响范围，发现网络暴力事件的规律和趋势，从而制定针对性的治理策略。

2. 文本挖掘：通过文本挖掘技术，对网络暴力言论进行分析，发现其主要的情感色彩、词汇和语气等，从而找出治理网络暴力的切入点。

3. 机器学习：利用机器学习算法，对网络暴力言论进行分类和预测，识别出潜在的网络暴力事件，从而提前采取措施避免其发生。

4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将网络暴力事件的数据可视化，展现其发展趋势和演化规律，从而更好地理解网络暴力事件的本质和特点，制定针对性的治理措施。

综上所述，数学建模可以帮助我们更好地理解和治理网络暴力，但是在实际应用中，还需要结合政策、法律、教育等多种手段，共同打击网络暴力。

三、大数据具体有哪些职位？

大数据领域涵盖了广泛的职位，以下是一些常见的大数据相关职位：

1. 数据科学家（Data Scientist）：负责收集、清洗和分析大量数据，并提供数据驱动的洞见和解决方案。

2. 数据工程师（Data Engineer）：设计、构建和维护大规模数据处理系统，负责数据存储、ETL（提取、转换和加载）过程和数据仓库的建设。

3. 数据分析师（Data Analyst）：利用统计和分析方法，处理和解释数据，为组织提供决策支持和洞见。

4. 数据架构师（Data Architect）：负责设计和创建大数据架构，包括数据集成、数据存储和数据处理系统，并确保其性能和安全性。

5. 数据可视化专家（Data Visualization Specialist）：将复杂的数据转化为可视化图表和报告，帮助非技术人员理解和利用数据。

6. 数据治理专家（Data Governance Specialist）：制定数据管理策略和规范，确保数据质量、安全和合规性。

7. 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：开发和应用机器学习算法和模型，以实现预测、分类和个性化推荐等功能。

8. 数据产品经理（Data Product Manager）：负责定义和管理数据产品的功能和需求，协调开发团队并确保产品符合市场需求。

这些职位只是大数据领域中的一部分，随着技术和行业的发展，还有许多新的职位不断涌现。