大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
数据科学教育特点:不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业,更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
大数据时代的下的理念(维克托·迈尔·舍恩伯格):一是更相关性而不是因果性;二是更关注数据的纷繁复杂,而不是数据的精准;三是全部数据,而不是抽样数据。
维克托·迈尔·舍恩伯格:维克托·迈尔-舍恩伯格是十余年潜心研究数据科学的技术权威,是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。
**目前的形势:**目前国内新增院校还不多,因此相关培养方案的设定缺乏足够的参考,也无现成的经验可以利用。
注:信管专业开始向大数据相关专业转变,其中印第安纳大学——普渡大学印第安纳波利斯联合分校在博士阶段也增设了数据科学专业教育。
数据科学与大数据技术专业涉及的内容主要由**数据模型、查询语言、数据库调优和优化、数据仓库以及并行处理等。**这门专业主要关注于“大数据本身的管理”,而后者更加侧重于“基于大数据的管理”。
流程 | 具体课程 | 理论教学 | 实验教学 | 实验应用结合 |
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基础 | 计算机基础、程序设计语言 基础、数学、统计学 | 计算机基础、程序设计 语言基础、数学、统计学 | 虚拟化、Linux、Hadoop 集群环境安装部署 | |
大数据获取 | 大数据获取、信息检索 | 数据抓取、数据抽取、 数据预处理(数据清洗、 数据集成、数据变换、 数据规约)等 | Python 爬虫、Sqoop 数据导入导出工具、 Flume 数据采集 | 舆情抓取 |
大数据存储 | 数据库系统原理、数据结构、 大数据存储与处理 | 键值数据库、图数据库、 列族数据库、文档数据库、 HDFS、NewSQL数据库等 | HBase 分布式数据库、 Hive 数据仓库、R edis 内存数据库 | 微博信息存储 |
大数据处理 | 大数据处理、分布式计算 框架、云计算 | MapR educe、Hadoop、 Spark 等分布式计算方式 | MapR educe并行计算、 Spark 内存计算、Kafka 消息队列 | 推荐系统 |
大数据分析 | 数据挖掘、数据分析、 大数据分析方法、统计分析、 商业智能、大数据可视化 | 大数据分析技术、 分析预测模式、 大数据分析应用、 商务智能、案例研究 | Python 分析、R 语言 分析、大数据可视化 工具 | 互联网用户行为 分析、大数据营销 |
大数据 微观管理 | 大数据管理、大数据经济学、 大数据安全管理 | 大数据企业管理、 竞争情报、商业价值、 大数据经济、 大数据咨询等 | 大数据管理工具(Oracle、Microsoft、 东软等) | 基于大数据的生产 管理、销售管理、 客户关系管理、 财务管理、供应链 管理、人力资源 管理等 |
大数据 宏观管理 | 大数据战略决策、大数据隐私、大数据素养、互联网创新、产业转型(智能制造、现代农业、 智慧能源、智能医疗、数字教育) | 大数据战略决策、大数据隐私、大数据素养、互联网创新、产业转型(智能制造、现代农业、 智慧能源、智能医疗、数字教育) | 大数据战略决策、大数据隐私、大数据素养、互联网创新、产业转型(智能制造、现代农业、 智慧能源、智能医疗、数字教育) | 大数据战略决策、大数据隐私、大数据素养、互联网创新、产业转型(智能制造、现代农业、 智慧能源、智能医疗、数字教育) |
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