大数据技术与原理第三版电子书

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简述信息一览：

数据科学与大数据技术专业属于计算机科学类别。随着信息时代的快速发展，数据科学与大数据技术专业逐渐成为一门热门学科。这个专业涉及到多个领域的知识，包括计算机科学、统计学、数学、经济学、社会学等。因此，数据科学与大数据技术专业是一个跨学科的专业。

数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。

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数据科学与大数据技术专业旨在培养具备扎实的计算机科学理论基础与大数据处理技术的专业人才。其核心在于解决大数据应用中的实际问题，如个性化推荐、实时数据分析等。该专业以数据管理和系统开发为基础，深入研究海量数据分析与挖掘技术。

数据科学与大数据技术专业，计算机类本科，四年修业，理学或工学学位。掌握数学、统计、计算机知识，数据建模、分析、处理，推断能力。适用于自然、社会科学领域大数据分析，外语运用，研究、技术型人才。

数据科学与大数据技术专业学习的课程相当广泛且深入。主要包括基础课程如数学、统计学和计算机科学，这些为数据科学提供了坚实的理论支撑。例如，高等数学和线性代数帮助学生理解数据背后的复杂数学关系，而统计学则教会学生如何有效地收集、整理和分析数据。

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“数据科学与大数据技术”主要学习计算机课程和大数据算法、大数据分析与处理等相关课程。“大数据管理与应用”专业主要学习商业数据分析、数据智能与决策分析、大数据治理与商业模式等应用类型的课程。

数据科学与大数据技术专业基础课程涵盖数学分析、高等代数、物理数学、信息科学概论、数据结构、数据科学导论和程序设计相关课程。必修课程包括离散数学、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。

数据科学与大数据技术专业的核心课程主要包括数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据计算等。这些课程旨在培养学生处理大规模数据的能力，提取有用信息，以及利用数据进行决策的能力。通过这些课程的学习，学生可以掌握数据科学的基本原理和技术，了解数据分析的全过程。

大数据技术专业属于交叉学科：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、管理学为应用拓展性学科，需要学习的课程有很多。一是学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才。

大数据专业主要学习数据***集、存储、处理和分析等方面的知识。大数据专业的核心课程大数据专业涉及多个核心领域，主要学习内容包括：数据科学与大数据技术基础：这是大数据专业的入门课程，涉及大数据的基本概念、技术发展和应用前景。

大数据专业，全称：数据科学与大数据技术专业简介：本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。

数据科学与大数据技术专业的学生在大一阶段会学习一系列核心课程。首先，他们需要夯实数学基础，包括线性代数、高等数学、概率论和统计学等。这些数学知识为后续学习提供了坚实的基础。其次，编程技能是必不可少的。学生们会学习Python、R、Java等编程语言，这些编程工具是进行数据科学和大数据分析的基础。

大数据处理技术随着数据量的不断增长，大数据处理技术也成为了数据科学与大数据技术学习的重要内容。这包括大数据的存储、处理、分析和挖掘等。学习者需要了解分布式计算、云计算等先进技术，以及如何运用这些技术来处理和挖掘大规模数据，从而提取有价值的信息。

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