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导论、数据结构、数据科学导论、程序设计与编程实践导论。必修课:离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统导论、计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析。选修课:数据科学算法概论、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。
4、如何打造高性能大数据 分析平台1。什么是大数据？大数据是最近IT界最常用的术语之一。但是大数据的定义不一样，所有已知的说法，比如结构化和非结构化，大规模数据等等，都不够完整。Da 数据系统一般认为数据有五个主要特征，通常称为数据的5v。它们是大规模、多样性、效率、准确性和价值。根据Gartner的说法，大规模可以定义为“数据收集和处理在本地(local)机器技术能力不足以给用户带来商业价值。
这种大规模的数据不仅会来自现有的数据源，还会来自一些新兴的数据源，如常规(手持、工业)设备、日志、汽车等。当然，包括结构化和非结构化数据。根据Gartner的说法，多样性可以定义为:“在生产和消费过程中没有严格定义的高度可变的信息资产，包括各种形式、类型和结构的组合。同时也包括以前的历史数据，因为技术的历史数据也成为了多样性数据之一。
5、什么是数据科学与大数据 技术?就业方向?数据科学与大数据技术就业导向如下:1。大数据系统架构师:大数据平台建设、系统设计、基础设施。2.大数据系统 分析司:面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理，分析及应用。3.hadoop开发工程师:解决大数据存储问题。4.数据分析分部。专门从事行业数据收集、整理，分析，并根据数据做出行业研究、评估、预测的不同行业的专业人士。
数据科学与大数据技术专业就业前景分析:随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会融合，引发了数据的快速增长。新摩尔定律认为，人类历史上的数据总量每18个月就会翻一番。而海量数据蕴含着巨大的生产力和商机。2011-2014年四年间，中国大数据处于起步阶段，年增长率超过20%。2015年，大数据市场规模已经达到98.9亿元。
6、大数据 技术包括哪些大数据可以简单理解为:大数据是数据类别特别大的特别大的数据集，这样的数据集是传统数据库工具无法抓取、管理和处理的。大数据技术的体系庞大而复杂。基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等等技术类别和不同。给出了一个通用的大数据处理框架，主要分为以下几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
7、大数据 技术及应用大数据技术及其应用半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到开始引发变革的地步。21世纪是数据和信息大发展的时代。移动互联网、社交网络、电子商务极大地拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据都在快速膨胀，变得更大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安防监控、金融(银行、股市、保险)、电信(电话、短信)都在疯狂产生数据。
正如《纽约时报》在2012年2月的一篇专栏文章中所言，“大数据”时代已经到来。在商业、经济和其他领域，决策将越来越多地基于数据和分析而不是经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说:“这是一场革命。庞大的数据资源开启了所有领域的量化进程，所有领域，无论是学术、商业还是政府，都将开启这一进程。”二、什么是BigData大数据是指超过传统数据库系统处理能力的数据。
8、大数据处理 分析 技术类型有哪些?1。交易数据大数据平台可以获取更大时间跨度、更大体量的结构化交易数据，从而可以对更广泛的交易数据类型进行分析不仅包括POS或电商购物数据，还包括行为交易数据，如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。2.人造数据非结构化数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频以及通过博客、维基尤其是社交媒体产生的数据流中，为使用text 分析函数进行分析提供了丰富的数据源。
这些移动设备上的应用程序可以跟踪和交流无数的事件，从应用程序中的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息或状态报告事件(如位置变化时报告新的地理编码)。4.机器和传感器数据这包括由功能设备创建或生成的数据，如智能仪表、智能温度控制器、工厂机器和连接到互联网的家用电器，这些设备可以配置成与互联网中的其他节点进行通信，也可以自动向中心服务器传输数据，这样数据就可以分析。
