数据科学导论论文

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【专升本快速报名和免费咨询： 】2022年黑龙江财经学院统招专升本招生专业介绍：数据科学与大数据技术已经公布，详情如下：2022年黑龙江财经学院统招专升本招生专业介绍：数据科学与大数据技术点击查看：黑龙江统招专升本题库试题财经信息工程学院学院介绍：◆现有计算机科学与技术、电子信息工程、电子商务、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术5个本科专业，在校生1000余人。◆下设有计算机科学与技术、电子信息工程、电子商务、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术、计算机基础6个教研室。◆积极实施“产教融合、工学结合”的应用型人才培养模式，实现学业、就业零对接，校内有ICT工程产业学院对在校生进行工程实践实习、实训和参与产业项目;同时，立足本省面向全国，建立了充足、稳定的校外实习基地和就业基地。◆院级精品课：大学计算机基础、单片机原理与应用、C语言程序设计;在线精品课：“Python及数据分析基础”、“商行天下——从技术到运营”。◆毕业生得到社会普遍认可，社会声誉较高，数十名毕业生考取了硕士研究生，部分学生已经获得博士学位，学生就业于中国银行、平安银行、华为、中兴、中信、大唐电信等知名企业。◆学生在校可参加专业技术资格考试，获得助理工程师、工程师等初、中级职称。◆在“全国大学生程序设计大赛”、“教育部就业技能大赛”、“全国大学生电子设计大赛”等竞赛中取得优异成绩。财经信息工程学院历经二十几年办学积淀，拥有一支科研能力强，综合素质高，结构合理，具有较高“双师型”比例的高水平师资队伍。教师全部具有硕士以上学历，以教授、副教授为教师队伍主体，具有职称、学历和年龄结构优势，师资团队完成国家教育部、省教育厅、社科联等科研课题近百项，在各类学术期刊发表论文数百篇，主、参编教材几十部;多名教师先后荣获“全国信息百强学术带头人”、“中国信息化专家”、“黑龙江省模范教师”、“黑龙江省师德先进个人”等称号。专业介绍：数据科学与大数据技术专业(专升本)培养目标：立足龙江，面向全国，培养适应区域经济和社会发展需要的基础理论扎实、专业知识适用、实践能力管用，具有大数据思维及分析能力，掌握计算机理论和大数据处理技术及金融、商务营销基础知识;具有将金融、商务营销等领域知识与大数据技术融合的能力;具有财商素养、创新精神和创业能力，能进行金融、商务营销等领域的数据分析、数据管理和大数据系统应用开发的德智体美劳全面发展的高素质应用型人才。主要理论课程：数据科学导论、高级语言程序设计、数据结构与算法、Linux操作系统、JavaWeb开发技术、大数据平台及应用、NoSql与数据仓库技术、面向数据科学的编程语言(Python)、应用统计学、Python爬虫及数据分析、Spark大数据技术、Storm流式计算、数据可视化、大数据挖掘与机器学习等。主要实践课程：Linux操作系统实训、大数据平台及应用实训、Spark大数据技术实训、商务(金融)数据分析及可视化、专业综合实训等。专业方向课程：本专业设置两个专业方向，商务大数据方向和金融大数据方向。商务大数据方向模块包括JavaWeb开发技术、商务数据分析及可视化、大数据平台商务大数据分析与挖掘、商务大数据项目开发实战等课程;金融大数据方向模块包括金融数据分析及可视化、大数据平台金融大数据分析与挖掘、金融大数据项目开发实战等课程。就业方向：本专业毕业生可在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据采集存储处理、大数据平台运维、大数据可视化、大数据分析与挖掘、Web开发等方面工作，具体可从事数据清洗工程师、大数据分析工程师、大数据运维工程师、大数据平台开发工程师、Web开发工程师等工作岗位。可考取相应的资格证书：数据工程师、数据分析师、软件工程师、数据库系统工程师等。学位授予：可获得工学学士学位专升本学生学制二年(二年制专科学生入学后学制三年)。可填报该招生专业的专业类别：18计算机科学与技术、软件工程。专业基础课考试科目：高等数学。考试科目代码：10。2022年黑龙江财经学院统招专升本招生专业介绍：数据科学与大数据技术已经公布，更多黑龙江统招专升本资讯，请关注贵黑龙江统招专升本栏目页面。专升本有疑问、不知道如何总结专升本考点内容、不清楚专升本报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：

大数据导论答案数据科学的五大要素: A-SATA 模型 分析思维 (Analytical Thinking) 统计模型 (Statistical Model) 算法计算 (Algorithmic Computing) 数据技术 (Data Technology) 综合应用 (Application) 2. 如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系? 字面理解 Large 、 vast 和 big 都可以用于形容大小 Big 更强调的是相对大小的大,是抽象意义上的大 大数据是抽象的大,是思维方式上的转变 量变带来质变,思维方式,方法论都应该和以往不同 计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题, 利用大数据突破性解决了, 其核 心问题变成了数据问题。 3. 怎么理解科学的范式?今天如何利用这些科学范式? 科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范, 是从事某一科 学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。 第一范式:经验科学 第二范式:理论科学 第三范式:计算科学 第四范式:数据密集型科学 今天,是数据科学,统一于理论、实验和模拟 4. 从人类整个文明的尺度上看, IT 和 DT 对人类的发展有些什么样的影响和冲 击? 以控制为出发点的 IT 时代正在走向激活生产力为目的的 DT ( Data Technology ) 数据时代。 大数据驱动的 DT 时代 由数据驱动的世界观 大数据重新定义商业新模式 大数据重新定义研发新路径 大数据重新定义企业新思维 5. 大数据时代的思维方式有哪些? “大数据时代”和“智能时代”告诉我们: 数据思维:讲故事 数据说话 总体思维:样本数据 全局数据 容错思维:精确性 混杂性、不确定性查看更多百度文库提供内容分享点赞踩