,顾名思义,是指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合。它包含了来自各种来源的数据,如社交媒体、物联网设备、传感器等,这些数据以极快的速度产生和累积。的特点通常被概括为“4V”:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Value(价值)。
什么是专业?
专业是一门普通高等学校本科专业,属于计算机类专业,其基本修业年限为四年,授予理学或工学学士学位。该专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展的人才,使他们掌握数据科学的基础知识、理论及技术。
1.基础学科知识
专业学生需要掌握的数学、统计和计算机等学科基础知识,这是构建数据分析能力的基础。
-数学:包括概率论、统计学、线性代数等,用于数据建模和统计分析。
统计:学习如何收集、处理和分析数据,以及如何通过统计方法得出。
计算机:了解计算机科学的基本原理,包括编程语言、数据结构、算法等。2.数据建模
数据建模是专业的重要技能之一,它涉及到如何将现实世界的问题转化为数学模型。
-数据预处理:对原始数据进行清洗、转换和整合,以便进行分析。 模型构建:根据数据特点和业务需求,选择合适的模型进行构建。
3.高效分析与处理
专业的学生需要掌握高效的数据分析和处理技术。
-平台:学习如何使用Hadoo、Sark等平台进行数据处理和分析。 数据挖掘:从大量数据中提取有价值的信息和知识。
专业不仅注重理论知识的培养,还强调实际应用能力的提升。
-商务数据分析:利用分析工具和技术,为企业提供决策支持。
商务智能:通过数据分析,帮助企业发现潜在的商业机会。
电子健康:利用技术改善医疗服务,提高医疗质量。5.行业应用
技术在各行各业都有广泛的应用,以下是一些典型的应用领域:
-金融行业:风险评估、市场预测、客户画像等。
医疗保健行业:疾病预测、药物效果研究等。
零售行业:消费者行为分析、库存管理优化等。6.专业课程
专业的课程设置通常包括以下内容:
-Java编程
ython程序开发
Linux操作系统
Hadoo平台构建与应用
网络爬虫技术与应用
Docker容器技术与应用
数据库技术
可视化设计与开发
通过这些课程的学习,学生将能够全面掌握技术的理论知识与实践技能,为未来的职业发展打下坚实的基础。