什么是数据科学

数据科学需要学数据分析.数据挖掘和大数据,需要掌握数学能力.统计能力.编程能力.业务分析能力. 数据科学是一个跨学科的领域,包含所有与结构化和非结构化数据相关的内容,从准备.清理.分析和源于有用的视角开始.它结合了数学.统计学.智能数据捕获.编程.问题解决.数据清理.不同的观察角度.准备和数据对齐.

数据科学与大数据技术属于计算机科学与技术系.这个专业主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才,本科四年制.毕业生具有信息科学.管理科学和数据科学基础知识与基本技能,掌握大数据科学与技术所需要的计算机.网络.数据编码.数据处理等相关学科的基本理论和基本知识,熟练掌握大数据采集.存储.处理与分析.传输与应用等技术,具备大数据工程项目的系统集成能力.应用软件设计和开发能力,具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质.毕业后能从事各行业大数据分析.处理.服务.开发和利用工作,大

数据科学与大数据技术是具有大数据思维.运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据.系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,实际提升学生解决实际问题的能力,具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合.创新的能力,能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才.

数据学(Dataology)和数据科学(Data Science)(以下称数据学)是关于数据的科学或者研究数据的科学. 定义为:研究探索Cyberspace中数据界(datanature)奥秘的理论.方法和技术,研究的对象是数据界中的数据.与自然科学和社会科学不同,数据学和数据科学的研究对象是Cyberspace的数据,是新的科学.数据学和数据科学主要有两个内涵:一个是研究数据本身,研究数据的各种类型.状态.属性及变化形式和变化规律:另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法,称为科学研究

大数据要学统计学.数学.计算机等三大支撑性学科,还有生物.医学.环境科学.经济学.社会学.管理学为应用拓展性学科.基础课程分为数学分析.高等代数.普通物理数学与信息科学概论.数据结构.数据科学导论.程序设计导论.程序设计实践.必修课分为离散数学.概率与统计.算法分析与设计.数据计算智能.数据库系统概论.计算机系统基础.并行体系结构与编程.非结构化大数据分析.

大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术,在数据挖潜过程中,能够带动理念.模式.技术及应用实践的创新.本书系统性地介绍了大数据的概念.发展历程.市场价值.大数据相关技术,以及大数据对中国信息化建设.智慧城市.广告.媒体等领域的核心支撑作用,并对对数据科学理论做了初步探索. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集.大数据预处理.大数据存储及管理.大数据分析及挖掘.大数据展现和应用(大数据检索.大数据可视化.大数据应用.大数据安全等).

大数据技术,是指大数据的应用技术,涵盖各类大数据平台.大数据指数体系等大数据应用技术.大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科.大数据牵扯的数据挖掘.云计算一类的,所以是计算机一类的专业.分布比较广,应用行业较多.大数据(bigdata),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.大数据技术与应用主要围绕智慧城市.城市交通.医疗.金融.城市规划等各领域

从数据到价值的过程包括七个步骤:数据收集.获得数据拥有者的许可和信任.储存和处理技术.数据科学/算法.协调.洞察.嵌入式变革.例如,很多银行面临的问题是整合.打通散落在各个部门的数据,零售.对公.信用卡等.而在"协调"方面,金融机构常常要面对业务与技术沟通不畅的问题,数据难以转化为生产力.突破这些瓶颈的关键在于管理层面,而非技术."大数据"之于传统金融机构,我们认为更大的意义在于它推动嵌入式变革的能力.

1.大数据技术专业属于交叉学科:以统计学.数学.计算机为三大支撑性学科:生物.医学.环境科学.经济学.社会学.管理学为应用拓展性学科. 2.还需学习数据采集.分析.处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识.有数据思维). 3.以中国人民大学为例:基础课程:数学分析.高等代数.普通物理数学与信息科学概论.数据结构.数据科学导论.程序设计导论.程序设计实践.必修课:离散数学.概率与统计.算法分析与设计.数据计算智能.数据库系统概论.计算机系统基础.并