大数据分析与统计分析的区别

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简述信息一览：

材料补充：以中国人民大学为例，大数据技术专业学习课程主要有基础课程、必修课和选修课，其具体内容如下：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

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大数据专业学需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据必修课程。离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。选修课程。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、随机过程等。大数据专业核心课程。

总之，统计与大数据分析都是重要的数据分析手段，但它们在处理数据的方式和目的上有着明显的差异。统计更注重数据的描述性和推断性分析，而大数据则强调数据的深度挖掘和模式发现，为决策提供更为丰富的信息支持。

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什么是统计与大数据分析信息统计与分析主要学习概率统计、保险与金融、精算科学的基本知识及计算机应用技术，包括市场信息***集、企业生产经营与风险的信息收集、管理和预警、生产***与商务咨询等，运用统计知识、数据分析方法进行数据处理。

统计与大数据分析构成了数据分析的核心内容。大数据，通常被称为巨量资料，是指数据规模庞大到无法通过传统的软件工具在合理时间内完成数据的收集、管理和分析。这种数据的处理和管理对于支持企业的决策制定具有重要意义。人们常常将大数据与统计进行对比。尽管两者都关注数据的收集，但大数据更侧重于数据的分析。

信息统计与分析，涵盖概率统计、保险与金融、精算科学的基础知识，结合计算机应用技术，致力于市场信息的***集、企业生产经营与风险信息的收集、管理与预警，以及生产***与商务咨询。例如，公司经营数据的统计与分析、经营区域内指标监控，并根据分析结果进行风险管理。

数据科学与分析专业归属于计算机类别，它是计算机类中的一个本科专业。学制一般为四年，毕业生将获得理学或工学学士学位。该专业的教育目标是全面培养学生的德智体美劳，使他们掌握数据科学的基础知识、理论及技术。

数据科学与分析归属于计算机类别，这是一门本科专业，归入计算机类专业序列。它的修业年限通常为四年，毕业生将获得理学或工学学士学位。

该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，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、基本方法和基本技能。

数据科学与大数据技术属于计算机专业。旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学…各种统计学都行。数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。

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