、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院 数据科学与大数据技术专业都学些什么? 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。 选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。 数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样? 数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些? PPV课 《数据科学与大数据技术训练营》参考教育部“数据科学与大数据技术”专业课程设置内容，由一批企业专家和中青年博士、博士后授课，上课方式为在线学习(MOOC)+线下学习(集训)，学生毕业可以推荐就业
小的创业公司更是如火如荼，如斯坦福运筹与优化算法背景的智能商业公司杉数科技，清华交叉信息学院创业背景的视觉识别公司Face++，中国香港中文大学教授创业的商汤科技等，都带有浓厚的学术气息。 从国内来讲，数据、算法、人工智能的专家都特别昂贵难招，数据科学和大数据领域优秀人才引入，遇到了前所未有的挑战。 斯坦福的数据硕士项目设置在工学院的高等计算所下，学生需要从管理科学与工程、统计、数学、计算机等多个学院选课来完成项目。 教育部已经将数据科学与大数据定义为新工科专业予以正式备案登记。 “数据科学与大数据技术”本科课程体系（大数据工程师方向） “数据科学与大数据技术”本科课程体系（数据分析师方向） “数据科学与大数据技术”必教技能（高教版） 百度前首席科学家吴恩达教授曾经做过一个比喻
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2002年，国际科学理事会：数据委员会科学和技术（CODATA）开始出版数据科学杂志。 2003年，美国哥伦比亚大学开始发布数据科学杂志，主要内容涵盖统计方法和定量研究中的应用。 Patil（美国科学促进会科学与技术政策研究员，为美国国防部服务）的话来总结数据科学家需要具备的能力： 数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。 为了掌握完成这多方面任务需要的技术，我们创造了数据科学家这个角色。” (1) 计算机科学 一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。 简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。 零基础学习 Hadoop 该如何下手？ 但是大家可以各敬其职（三个臭皮匠臭死诸葛亮），数据战略家可以使用IT知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对专业知识的深入理解使用IT技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识与分析经验聚焦下一个行业爆点
2002年，国际科学理事会：数据委员会科学和技术（CODATA）开始出版数据科学杂志。 2003年，美国哥伦比亚大学开始发布数据科学杂志，主要内容涵盖统计方法和定量研究中的应用。 Patil（美国科学促进会科学与技术政策研究员，为美国国防部服务）的话来总结数据科学家需要具备的能力： 数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。 为了掌握完成这多方面任务需要的技术，我们创造了数据科学家这个角色。” (1) 计算机科学 一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。 简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。 零基础学习 Hadoop 该如何下手？ 想从事大数据、海量数据处理相关的工作，如何自学打基础？ 但是大家可以各敬其职（三个臭皮匠臭死诸葛亮），数据战略家可以使用IT知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对专业知识的深入理解使用IT技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识与分析经验聚焦下一个行业爆点
互联网和“互联网+”的成功与否本质上就取决于大数据技术的发展和应用。在当前的创新创业背景下，探讨数据科学与工程学科恰逢其时。 这一点在高校表现尤为明显，课堂和实验室学的东西远离市场需求，厌学频发。 2.3 技术和产业发展的需求 现有的计算机或IT技术和系统是基于三四十年以前的硬件技术水平而研发的。 2015年6月7日，中山大学宣布成立“数据科学与计算机学院”，整合了与计算机相关专业的优势资源。2015年5月27日，复旦大学在其110周年校庆日宣布筹建“大数据科学与技术学院”。 数据科学与工程学科的目的在于系统深入地探索大数据应用中遇到的各类科学问题、技术问题和工程实现问题，包括数据全生命周期管理、数据管理和分析技术和算法、数据系统基础设施建设以及大数据应用实施和推广。 培养具有扎实理论功底和大数据思维的数据科学与工程方面的高层次专门人才，推动与大数据相关的理论体系的建设和技术的进步，为解决各行各业中遇到的大数据管理和应用问题提供人才和技术储备。
本次调研本着“公开、公平、公正”原则，对全国208所已经办学、正在办学的“大数据技术与应用”专科专业的职业院校进行全面调研，根据媒体公开报道资料及问卷反馈，将当前职业院校大数据教育教学总体实力水平分为四大类 山西信息职业技术学院位于山西省临汾市，全国百强高职院校。该院信息工程系主要培养大数据、云计算应用型人才。 贵州城市职业学院位于贵州省贵阳市花溪大学城，旗下大数据学院以大数据技术和计算机科学为主干学科，下设计算机网络技术、软件技术、大数据技术与应用和物联网应用技术等多个专业方向。 郑州工业应用技术学院地处郑州航空港经济综合实验区，是一所以工学为主的民办本科高校，旗下信息工程学院开办的大数据技术与应用专业，是为培养掌握大数据必备基础理论，掌握大数据存储、处理、分析、预测等本专业必需的基本理论知识和专业技能 2018全国高职院校“大数据技术与应用”专业教育教学综合实力排名主要依据：高职院校大数据师资力量与教学水平高职院校大数据课程设置与教学体系高职院校大数据教材研发投入与产出高职院校大数据实验室建设与运行效果高职院校大数据专业实习实训基地服务能力高职院校大数据毕业生就业渠道和薪资水平高职院校大数据专业培训
在过去几年中，随着大数据的崛起，出现了大批的新型分析师。所谓的“数据科学家”被许多人认为是唯一能够充分利用大数据真正价值的人。虽然他们的职能已经非常清晰了，但是他们应该具有怎样的品质却还不清楚。 人们最常见的偏见就是，认为统计学家就是数据科学家或者具有分析背景的商务智能专家会是一个好的数据科学家。也许在某些情况下这是正确的，但也有例外。 那么，成为真正的数据学家（DS）需要具备怎样的技能呢？ 商业智能专业知识：并不一定要成为一个商业智能专家，但是一个数据科学家需要知道如何抽取，清洗，转换，分析和报告数据。数据科学家并不是ETL开发者，但他/她可以与ETL开发者交流，并了解他的术语和行动。 数据科学家需要在这些讨论的初期就参与进来，迅速掌握概念，并积极参与制定交付清单。 4. 可视化：传统可视化往往不能显示高级分析的结果。数据科学家需要了解各种可视化工具和技术。 5. 好奇心与数据科学技术，工具和科技有同等地位。 7. 创造力：数据科学家需要在上述所有技能中使用大量的工具和技术。为了做到这一点，数据科学家在如何使用这些工具和技术方面应该发挥创造力。
山西大同大学 智能科学与技术 080907T 工学 四年 中北大学信息商务学院 智能科学与技术 080907T 工学 四年 太原学院 智能科学与技术 080907T 工学 四年 山西工程技术学院 智能科学与技术 080910T 工学 四年 山西财经大学 数据科学与大数据技术 080910T 理学 四年 内蒙古科技大学 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 内蒙古农业大学 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 山东科技大学 数据科学与大数据技术 080910T 理学 四年 青岛科技大学 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 山东师范大学 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 山东工商学院 数据科学与大数据技术 080910T 理学 四年 山东体育学院 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 山东英才学院 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 青岛黄海学院 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 青岛理工大学琴岛学院 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 山东财经大学东方学院 数据科学与大数据技术 080910T 工学 四年 山东师范大学历山学院
2002年，国际科学理事会：数据委员会科学和技术（CODATA）开始出版数据科学杂志。 2003年，美国哥伦比亚大学开始发布数据科学杂志，主要内容涵盖统计方法和定量研究中的应用。 Patil（美国科学促进会科学与技术政策研究员，为美国国防部服务）的话来总结数据科学家需要具备的能力： · 数据科学家倾向于用探索数据的方式来看待周围的世界。 为了掌握完成这多方面任务需要的技术，我们创造了数据科学家这个角色。” (1) 计算机科学 一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。 简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。 · 零基础学习 Hadoop 该如何下手？ 但是大家可以各敬其职（三个臭皮匠臭死诸葛亮），数据战略家可以使用IT知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对专业知识的深入理解使用IT技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识与分析经验聚焦下一个行业爆点
我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢 Spark SQL 的特点： 1、易整合(易集成) 2、统一的数据访问方式 3、兼容 Hive 4、标准的数据连接 ? Spark SQL我们要学什么？ 1.2.1 RDD RDD 弹性分布式数据集，Spark 计算的基石，为用户屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理，为用户提供了一组方便的数据转换与求值方法。 因为 join 是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。 这个 脚本接受的参数选项大多与 spark-submit 相同。
随着互联网的发展，一些关于互联网的产业和学科也跟着发展起来。其中，比较热门的一个专业是大数据技术与应用。 大数据作为一个新兴的产业，是非常值得学习的，看到网上有些人认为该专业就是一个毫无作用的，这个看法是非常错误的，大数据随着科技进步，该产业也会不断的发展和进步。 image.png 一、大数据技术与应用的定义 大数据是it行业的专业术语，是指在有一段时间里无法正常使用日常的方法和软件进行捕捉、处理数据的集合，需要使用新的模式才可以解决的新的数据集合。 二、大数据技术与应用的作用 从“数据”、“技术”这类词就可以简单地理解到，这是一个关于科技与技术的行业，属于计算机类。 上文关于大数据技术与应用进行了简单的介绍，更多的相关信息可以上网搜索。
数据猿导读 山西省宣布成立大数据产业协会；区块链门户网站BTC123获得由光照资本领投的数千万元融资；众人科技与贵阳市政府就大数据安全问题达成战略合作……以下为您奉上更多大数据热点事件。 ? 五、山西省宣布成立大数据产业协会 在近日举行的“晋善晋美·数造未来”大数据论坛上，山西省大数据产业协会宣布正式成立，并落户太原。 据介绍，未来该协会将以科研院校、大数据企业、以及相关技术精英为主体，致力于就技术、产业以及人才培养等方面进行深度交流与合作，并进一步搭建政、产、学、研紧密合作的公共服务平台。 从而为当地企业提供专业的数据与技术支持，致力于为高校、企业等输送专业的大数据人才，加速推动山西省大数据产业发展。 ? 此次合作，双方将利用各自在网络安全、大数据等方面的技术优势，共同打造贵阳大数据安全实验室，致力于数据安全保护、安全态势感知与预测等方面的研究工作，旨在推动当地大数据安全产业发展进程，并为众人科技进军大数据安全领域打下坚实基础
下图为大数据技术与应用（左）与大数据技术专业（右）的词云图，从图中可知，科技、工业、工程等理工类院校占比最多。 如设置大数据技术与应用专业的院校包括陕西电子科技职业学院、北京电子科技职业学院、天津机电职业技术学院、河北工业职业技术学院、河北机电职业技术学院、渤海理工职业学院、山西工程职业技术学院、山西机电职业技术学院 山西金融职业学院 山东商务职业学院 宁夏财经职业技术学院 内蒙古财经大学 江苏经贸职业技术学院 苏州经贸职业技术学院 无锡商业职业技术学院 石家庄财经职业学院 健康大数据管理与服务专业意料之中多设置在医学医药类院校 德州职业技术学院 枣庄科技职业学院 山东外事职业大学 菏泽家政职业学院 枣庄职业学院 山东文化产业职业学院 大连航运职业技术学院 江西新能源科技职业学院 长春东方职业学院 吉林建筑科技学院 随州职业技术学院 江西经济管理干部学院 扬州市职业大学 河南信息统计职业学院 广西职业师范学院 汕尾职业技术学院 广东茂名幼儿师范专科学校 生态环境大数据技术专业仅有7所院校。
数据采集传输主要技术 分为两类，一类是离线批处理、另一类是实时数据采集和传输 离线批处理最有名的是Sqoop、实时数据采集和传输最为常用的是Flume和Kafka Sqoop：一款开源的离线数据传输工具 和kafka类似的消息中间件产品还包括RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等 数据处理主要技术 MapReduce：运行与大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce Beam：在Flink基础上更进一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。 数据储存主要技术 HDFS：分布式文件系统。 Hbase：构建在HDFS之上的分布式、面向列族的存储系统，在需要实时读写并随机访问超大规模数据集等场景下，Hbase目前是市场上主流的技术选择。 数据应用技术 Drill：实时大数据分布式查询引擎，Drill兼容ANSI SQL语法作为接口，支撑对本地文件、HDFS、Hive、HBase、MongeDB作为存储数据查询，文件格式支持Parquet
36大数据 图4 数据科学的技术维度 上图是数据科学的5个技术维度，基本涵盖了数据科学的关键支撑技术体系，从数据管理、计算机科学基础理论技术、数据分析、商业理解决策与设计几个方面进行了数据科学相关技术的梳理 36大数据 图6 大数据技术栈与学习路线参考图 上面这个大数据技术栈和学习路线图，可以说是一个大数据学习的总纲，专业性很强，值得初学者深入研究和理解，对我在前面提到的数据科学技术体系来讲，是更丰富的补充 4．大数据要怎么学：数据科学特点与大数据学习误区 （1）大数据学习要业务驱动，不要技术驱动：数据科学的核心能力是解决问题。 （3）大数据学习要以点带面，不贪大求全：数据科学要把握好碎片化与系统性。根据前文的大数据技术体系分析，我们可以看到大数据技术的深度和广度都是传统信息技术难以比拟的。 大数据到底怎么学：数据科学概论与大数据学习误区
我收集整理了所有数据分析师都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。 由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。 ? Pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python 是个短板。 由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。 PuLP 线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。 由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供 ?
大数据数据仓库技术Hive 基本概念 诞生背景 在已经存在分布式计算引擎MapReduce的情况下，为什么会诞生Hive这样的产品？其实主要还是因为易用性问题。 而在传统数据分析中，最常见的还是结构化数据，这个场景有它成熟的分析工具——SQL。 数据量达到某个量级之后，单机或MPP数据库无法承受其负载，势必要转向大数据平台；但数据迁移完成后，因为大数据有自己的计算引擎（如Mapreduce），所以之前所有使用SQL编写的分析任务，都需要重构为MapReduce 而且迁移之后，对结构化数据的分析，也不能再使用SQL这种方便的工具来进行了，需要学习MapReduce语法，学习成本也很大。 那可不可以将特定领域，已经成熟的语法和使用习惯，如结构化数据分析的SQL，也迁移到大数据平台上来？当然可以，而且在大数据产品中，都是致力于此，用于提升大数据在不同场景的易用性。
从专业设置上，“数据科学与大数据技术”侧重复合型人才培养，对基础学科要求较高，培养有一定学科深度和专业技能的综合型人才，而“大数据技术与应用”则更侧重工具型和应用型人才培养。 ? “数据科学与大数据技术”课程体系 ? “数据科学与大数据技术”专业（专业代码080910T）强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。 培养目标： “数据科学与大数据技术”专业，培养德、智、体、美全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论、及技术，包括面向大数据应用的数学、统计，计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理， 统计学推断的基本理论 “数据科学与大数据技术”本科课程体系（大数据工程师方向） ? “数据科学与大数据技术”本科课程体系（数据分析师方向） ? “大数据技术与应用”专业课程体系 ? 【山西】 2017年3月16日，在北京国际会议中心举行的山西省大数据产业发展主题峰会上，山西首次公布了《山西省大数据发展规划(2017-2020年)》、《山西省促进大数据发展应用的若干政策》和《山西省促进大数据发展应用
Sebastian Raschka是密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上具影响力的数据科学家。 他有一整年都使用Python进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。 正是因为Sebastian 在数据科学、机器学习以及Python等领域拥有丰富的演讲和写作经验，他才有动力完成此书的撰写，目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。 他还积极参与到开源项目中，由他开发完成的计算方法已经被成功应用到了机器学习竞赛（如Kaggle等）中。在业余时间，他沉醉于构建体育运动的预测模型，要么待在电脑前，要么在运动。
翻译：秦陇纪等人摘自：数据精简DataSimp本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类 为数据科学教育和知识分享，提高数据科学人员素质。 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。 数据科学家有其独特的基本思路与常用工具，秦陇纪全面梳理数据分析师和数据科学家使用的工具包，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址，欢迎大家积极传播！ 数据科学家是有着开阔视野的复合型人才，他们既有坚实的数据科学基础，如数学、统计学、计算机学等，又具备广泛的业务知识和经验数据科学家通过精深的技术和专业知识在某些科学学科领域解决复杂的数据问题，从而制定出适合不同决策人员的大数据计划和策略 数据科学家和大数据技术人员的工具包：A.大数据技术平台相关2015最佳工具；B.开源大数据处理工具汇总；C.常见的数据挖掘分析处理工具。
腾讯云大数据实时可视交互系统 [RayData]，基于数据实时渲染技术，利用各种技术从大规模数据通过本系统，实现云数据实时图形可视化、场景化以及实时交互，让使用者更加方便地进行数据的个性化管理与使用。
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