大数据技术有哪些
大数据技术有哪些
2018年注定是大数据的时代，很多企业都纷纷向数据转型，对于大数据技术人才也是求贤若渴。对于大数据工程师岗位，我们需要掌握哪些技术才能胜任？今天千锋小编给大家分享的是大数据工程师的技能树，让你对大数据工程师有一个基本的了解。
1. 什么是大数据工程师
数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，在这里，我们大概聊一下一般意义上的大数据工程师在工作中会做什么?
集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件
数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等
数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等
这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。
2. 集群运维
大数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。
因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。
由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力：Linux 。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。
由于现在的大数据生态系统基本上是JVM 系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala 就看情况了。
3. ETL
ETL 在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。
4. 系统开发
我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是Java Web 这一套了，当然Python也是挺方便的。
需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下，Sql 就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。
大数据工程师相对于其他it技术人而言，是比较全能型人才，需要掌握的知识技术也比较多，未来的路还很长，需要陪伴的时候，千锋风里雨里会一直等你！
大数据研究的科学价值
李国杰 中国科学院计算技术研究所 大数据研究的科学价值 近年来，“大数据”已经成为科技界和企业界关注的热点。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制也将成为国家间和企业间新的争夺焦点。 与大数据的经济价值相比，大数据研究的科学价值似乎还没有引起足够的重视。本文试图对基于大数据的科学研究（包括自然科学、工程科学和社会科学）谈几点粗浅的认识，希望引起有关领域科技人员的争鸣。 推动大数据的动力主要是企业经济效益 数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的经济价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果有效地组织和使用大数据，将对经济发展产生巨大的推动作用，孕育出前所未有的机遇。奥莱利（O ’Reilly ）公司断言：“数据是下一个‘Intel inside ’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。” 基因组学、蛋白组学、天体物理学和脑科学等都是以数据为中心的学科。这些领域的基础研究 关键词：大数据 数据科学 第四范式 产生的数据越来越多，例如，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1立方毫米大脑的图像数据就超过1PB 。但是，近年来大数据的飙升主要还是来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据IDC 公司统计，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB （1021），其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量（200PB ）。谷歌公司通过大规模集群和MapReduce 软件，每个月处理的数据量超过400PB ；百度每天大约要处理几十PB 数据；Facebook 注册用户超过10亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成300TB 以上的日志数据；淘宝网会员超过3.7亿，在线商品超过8.8亿，每天交易数千万笔，产生约20TB 数据；雅虎的总存储容量超过100PB 。传感网和物联网的蓬勃发展是大数据的又一推动力，各个城市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数据。工业设备的监控也是大数据的重要来源。例如，劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进行实时监控，每年传送PB 量级的数据。 数据为王的大数据时代已经到来，战略需求也发生了重大转变：企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真、比较和筛选，大大提高科研
大数据时代用户分类
大数据时代消费者行为特征 当然，影响消费者行为的除经济和文化因素之外，还有很多种影响消费者行为的其他因素。其中，消费者所属群体所表现出来的共同特征，换句话说，个体的或部分的的消费者往往体现出其所属群体的特征，研究不同群体的消费共同特性，更加有利地把握目标消费者具备的个性特征，为企业迎销决策提供依据。 理论上，群体是指一定数量以上的人通过一定的社会关系结合起来进行共同活动而产生相互作用的集体。消费者群体至少可以按照三类群体划分为： 1/ 按照年龄 ●婴幼儿消费群体：年龄范围在0——6周岁，是年龄最小的 消费群体。 ●少年儿童消费群体：年龄范围在6——15岁，这个年龄阶 段的消费者生理上逐渐呈现出第二个发育高峰。 ●青年消费群体：年龄范围在15——30岁左右，这个年龄阶 段的消费群体实际上可分为青年初期和晚期两个时期。 ●中年消费群体：年龄范围在30——60岁，这个年龄阶段的 消费者，心理上已经成熟，有很强的自我意识和自我控制 能力。
●老年消费群体：年龄范围在60岁以上，这个年龄阶段的消 费者在生理和心理上均发生了明显的变化，由此形成了具 有特殊要求的消费者群体。 实际上，目前营销界更加习惯将国内的消费群体按照其出生的所属年代10年为一周期，分为60后群体（指1960年——1969年出生的人群）、70后群体、80后群体、90后群体以及00后青少年群体。 2／按照性别 ●女性消费群体 ●男性消费群体 消费者在消费行为中，女性与男性往往表现出来很大的不同，而当今中国的社会形态中，女性的经济地位、社会地位以及家庭的购买决策方面，女性越来越表现出其巨大的影响力，表现出消费者群体的不同消费特点。 3/ 按照收入水平 ●高收入群体 ●中等收入群体 ●低收入群体
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"
指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，
大数据基本概念及技术
大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
大数据常用的算法
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，
大数据的概念、技术及应用
大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能
1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等
3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理
大数据复习题(答案)
一、单选题 1、大数据的起源是（B）。 A：金融B：互联网C：电信D：公共管理 2、大数据的最明显特点是（B）。 A：数据类型多样 B：数据规模大C：数据价值密度高D：数据处理速度快 3、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。 A：数据收集B：数据存储C：数据分析D：数据再利用 4、云计算分层架构不包括（D）。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由（C）公司首先提出来的。 A：阿里巴巴B：百度C：谷歌D：微软 6、数据的精细化程度是指（C），越细化的数据，价值越高。 A：规模B：活性 C：颗粒度D：关联性 7、数据清洗的方法不包括（C） A：噪声数据清除B：一致性检查C：重复数据记录处理D：缺失值处理 智能手环的应用开发，体现了（C）的数据采集技术的应用。A：网络爬虫B：API接口C：传感器D：统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中，错误的是（A）。 A：数据的重新生产和采集B：能使数据焕发新的光芒C：关键在于多源数据的融合和集成 D：有利于新的数据模式创新
10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制考了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B）。 A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中，错误的是(D) A：数据规模大B：数据类型多 C：处理速度快D：价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）A：互联网B：自然环境C：综合国力D：物联网 13、在数据生命周期管理实践中，（B）是执行方法。 A：数据存储和各份规范B：数据管理和维护C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。 A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于聚类挖报技术的说法中，错误的是（B）。 A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相仪度尽可能小
大数据技术和应用中的挑战性科学问题-中国自动化学会控制理论专业
大数据技术和应用中的挑战性科学问题 第89期双清论坛论证报告 大数据是人类进入信息化时代的产物和必然结果。“大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望”，而这种渴望又源于人类努力改善自身生存和生活状况的无尽追求。 在人类社会发展进程中，人们观测自然现象、揭示和把握自然规律并进而用于改善自身生存和生活状况的活动从来都没有停止过。人类揭示和运用自然规律是从观测和记录自然现象开始的，而这种观测和记录的结果要么就是数据，要么可以通过某种方法转化为数据。人类把握和运用自然规律的能力越强，社会经济和科学技术就越发展；社会经济和科学技术越发展，人类揭示和运用自然规律的愿望和需求就越强烈，结果是获取和存储的观测数据就会越来越多。伴随着近代传感器、无线通信、计算机与互联网等技术的迅猛发展及在各个领域的广泛应用，人类获取数据的手段和途径越来越多，成本越来越低，速度越来越快，所获数据的种类、层次和尺度也越来越多样化，这就在广度、速度和深度三个方面催生了大数据时代的到来。 一、开展大数据技术和应用研究的意义 粗略地讲，大数据是指在可容忍的时间内无法用现有的信息技术和软硬件工具对其进行传输、存储、计算与应用等的数据集合。与传统意义上的数据概念相比，大数据具有如下几个显著特征：（1）数据
规模（Volume）不断扩大，数据量已从GB（109）、TB（1012）再到PB（1015）字节，甚至已开始以EB（1018）和ZB（1021）字节来计量。“到2013年,世界上存储的数据预计能达到1.2ZB字节。如果把这些数据全部记录在书中，这些书可以覆盖整个美国52次；如果将之存储在只读光盘上，这些光盘可以堆成5堆，每一堆都可以伸到月球上。”（2）数据类型（Variety）繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据，甚至包括非完整和错误数据。现代互联网上半结构化和非结构化数据所占比例已达95%以上。（3）产生和增长速度（Velocity）快。美国国际数据公司（IDC）的研究报告称，到2020年全球的数据获取能力将增加50倍，用于数据存储的服务器将增加10倍。当今世界，各种数据采集和存储设备每时每刻都在获取和存储大量新的数据。这些数据有时以高密度流的形式快速演变，具有很强的时效性，只有快速适时处理才可有效利用。（4）数据价值（Value）大，且可整合与多次利用。对于某一特定的、仅需少量数据的应用而言，大数据呈现出价值密度低的特点，但对于众多潜在的应用而言，大数据整体往往蕴藏着巨大的价值。 大数据时代的到来，撼动了世界的方方面面，从商业、科技、医疗卫生到政府、教育以及社会的其他各个领域。大数据技术和应用一方面对社会、经济和科技的发展带来了重要机遇，另一方面也对数据获取、存储、传输、计算以及应用提出了全新的挑战。开展大数据技术与应用研究，是时代发展的必然要求，具有无可估量的社会经济价值和巨大的科学意义。
数据科学与大数据技术 专业建设规划方案
数据科学与大数据技术----专业建设规划 方案 一、总体目标 本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。 （一）人才培养目标 本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。 （二）课程体系与学科建设 作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。 在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。 （三）学科队伍建设 由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设： （1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面； （2）精通处理大数据分析的人才； （3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。 大数据技术需要复合型人才，不仅要具备扎实的基础知识，更需要有充足的实践经验。唯有如此，我们通过典型的算法展示、算法实现结合数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学由理论到应用、涵盖原理验证、综合应用及全方位实验的体系。因此，学校应根据不同类型的人才特点，结合现代企业对大数据人才的需求，以就业为导向，开展全方位立体式（专业拓展模块——技能考证模块——集中实践模块）大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才。与此同时，还要开展职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、数据分析工程师、大数据系统运维工程师等。为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式，4年内你派出20余人次国内外高校、大数据企业进行短期进修培训和挂职锻炼，引进大数据相关专业教师4人（硕士研究生及以上，计算机、大数据等相关专业）。另外，还可以通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍，4年内拟引进企业大数据工程师4人。 （四）实践平台与科学研究建设
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案 2018年，我校数据科学与大数据专业将首次招生，招生规模预计为60人左右。该专业依托湖北大学与中科曙光共建的“大数据学院”，借助双方共同投入2000万构建的大数据专业实验室，与中科曙光联合开展人才培养。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、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。本专业学生毕业后，能在统计部门、税务海关、公司企业以及金融保险机构等企事业单位从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。 专业代码：080907 一、培养目标 本专业培养具有良好职业道德，具备系统的数学、人文与专业素养，较全面掌握数据科学专业方向所需的基本理论、基本方法和基本技术，具有较强的数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、以及良好外语运用能力。能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新的应用型数据科学人才。 二、毕业要求 本专业培养掌握大数据科学与技术相关的基本理论和基本知识，系统地掌握数据科学与工程专业知识，具备大数据应用系统设计与开发的能力，以及一定的科研工作能力，达到知识、能力与素质的协调发展。 毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下具体要求： 1.工程知识：能够将数学、自然科学、数据科学与大数据技术基础知识用于解决复杂工程科学技术问题。 2. 问题分析：具有解决数据科学与大数据技术领域复杂工程问题所需的专业知识，具备对复杂工程项目问题进行科学识别和提炼、定义和表达、技术分析和测试及运维管理的能
大数据标准体系
附件 1 大数据标准体系 序号一级分类二级分类国家标准编号标准名称状态 1总则信息技术大数据标准化指南暂时空缺2基础标准术语信息技术大数据术语已申报3参考模型信息技术大数据参考模型已申报4GB/T 18142-2000信息技术数据元素值格式记法已发布5GB/T 18391.1-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 1 部分：框架已发布6GB/T 18391.2-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 2 部分：分类已发布7数据处理数据整理GB/T 18391.3-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 3 部分：注册系统元模型与基本属性已发布8GB/T 18391.4-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 4 部分：数据定义的形成已发布9GB/T 18391.5-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 5 部分：命名和标识原则已发布10GB/T 18391.6-2009信息技术元数据注册系统(MDR) 第 6 部分：注册已发布
11GB/T 21025-2007XML 使用指南已发布12GB/T 23824.1-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 1 部分：数据元已发布13GB/T 23824.3-2009信息技术实现元数据注册系统内容一致性的规程第 3 部分：值域已发布1420051294-T-339信息技术元模型互操作性框架第1部分：参考模型已报批1520051295-T-339信息技术元模型互操作性框架第2部分：核心模型已报批1620051296-T-339信息技术元模型互操作性框架第3部分：本体注册的元模型已报批1720051297-T-339信息技术元模型互操作性框架第4部分：模型映射的元模型已报批1820080046-T-469信息技术元数据模块 (MM) 第 1部分 :框架已报批1920080044-T-469信息技术技术标准及规范文件的元数据已报批2020080045-T-469信息技术通用逻辑基于逻辑的语系的框架已报批2120080485-T-469跨平台的元数据检索、提取与汇交协议已报批22信息技术异构媒体数据统一语义描述已申报23数据分析信息技术大数据分析总体技术要求暂时空缺
2020最新数据科学与大数据技术专业大学排名
2020数据科学与大数据技术专业大学排名 数据科学与大数据技术专业介绍 数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。 开设概况： 2016年2月16日，教育部发布《教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》（教高函〔2016〕2号），公布“2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”的“新增审批本科专业名单”有新专业“数据科学与大数据技术”。 培养目标： 本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。 主要课程： 课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。 就业方向 分析类岗位： 分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。 算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品
大数据分类管理
数据分级管理 第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队（车间）级应用系统和数据分别制定管理标准。第六条集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队（车间）级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。 第五章数据标准管理 第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。 第八条数据编码和接口标准应符合以下要求： （一）数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性； （二）接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入； （三）提供完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止大量访问，以及大量占用资源的情况发生，保证系统的健壮性； （四）提供有效的系统可监控机制，使得接口的运行情况可监控，便于及时发现错误并排除故障； （五）保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性； （六）在进行扩容、新业务扩展时，应能提供快速、方便和准确的实现方式。 第六章数据资源管理 第九条基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。 （一）各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。 （二）集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。 （三）各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门，要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。 第十条计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。 （一）现有的集团级应用系统及数据（安全监测系统除外）、各单位应用系统及数据（直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外）要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。（二）新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。 （三）对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。
大数据概念、技术及应用
大数据概念、技术及应用 ——段方老师 1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平
1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能 1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例
2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等 3 机器学习基础 3.1 多维分析方法 3.1.1 OLAP 分析 3.1.2 上钻和下钻 3.1.3 用OLAP 分析问题 3.2 分析算法 3.2.1 回归算法 线性回归 逻辑回归 3.2.2 决策树算法 C4.5 算法 CART 算法 3.2.3 贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法 BBN（Bayesian Belief Network）算法 3.2.4 基于核的算法 支持向量机SVM 算法 线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ，LDA)
数据科学与大数据技术专业培养方案
数据科学与大数据技术专业培养方案 一、培养目标 本专业旨在培养思想品德好、专业素质高、实践能力强，掌握数据科学专业方向所需的基础理论和方法，具有经济、金融等相关行业知识背景，具备较强的数据收集、数据处理和数据分析的技术和能力的国际化应用型数据科学人才。 学生毕业后，能在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据分析，能利用数据科学方法开展商务流通大数据应用、金融大数据应用，能开发基于大数据的新产品和新业务，推动大数据在相关行业的应用创新。 二、培养规格及标准 ⒈知识结构 本专业学生应具备以下几方面的知识： (1)通识教育知识：思想政治理论课、大学英语、大学语文、体育、哲学与社会、文学与艺术、科学与创新、数学思维与经济分析、文化历史与国际视野等； (2)基础知识：数据科学导论、数学分析、线性代数A、概率论A、数理统计、Python程序设计、计算机系统基础、C++程序设计、数据结构、数据库原理与设计等； (3)专业知识：大数据探索性分析、最优化方法、数据挖掘与机器学习、计算统计、应用回归分析、应用时间序列分析、应用多元统计分析、分布式计算、人工智能、自然语言处理、深度学习、文本挖掘、算法导论等； (4)相关专业知识：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、国际金融、国际贸易、商务大数据案例分析、金融数据风险建模、运筹学、管理学、博弈论等； 具体课程设置详见本专业指导性教学计划。 ⒉能力 通过培养，学生应具备以下几方面的能力： (1)具有扎实的数据分析的理论基础和大数据技术，培养比较系统的大数据分析思维； (2)掌握数据科学的基本理论、基本方法和基本技术，具有大数据采集和数据挖掘的技术，具备解决涉及大数据问题的能力； (3)掌握系统的经济、金融等方面的行业知识，具有运用数据科学的理论、方法和技术分析相关领域实际问题的能力； (4)掌握英语，听、说、读、写、译能力均达到较高水平。具有较强的英语口语和书面交流能力，熟练运用专业英语能力。能阅读数据科学和大数据方面的专业外文文献，掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有较强的自学能力和初步科研能力；
数据科学与大数据技术专业培养方案
信息学院 数据科学与大数据技术专业培养方案 一、培养目标 本专业旨在培养德智体美全面发展，具备坚实的计算机专业基础知识，有较强的数理统计分析能力，掌握丰富的数据分析方法和工具，熟悉常见的大数据分析平台和环境，具有实践创新能力，能够从事经济、金融、管理、物流、商务等领域的数据分析工作，面向行业、产业需求培养应用型、复合型、国际化的综合素质人才。 二、专业要求 1.掌握计算机专业的基本理论和方法。 2.掌握经济贸易和金融管理的基本理论和方法。 3.具有扎实的数理统计与分析的基础。 4.具备较强的数据分析和数据建模的能力。 5.熟悉常见的大数据分析平台和环境，并具备较强的开发能力。 6.熟练掌握一门外语，在听、说、读、写、译等方面均达到较高水平。 三、学分要求 学生毕业所应取得的最低总学分为173学分，其中包括课程学分和实践教学学分。 1.课程学分为145学分
2.暑期学校课程 要求修读不少于2门暑期学校课程。 ⑴学生必须完成学校要求的实践教学环节，取得相应学分。 ⑵实践教学环节学时学分计算规则：社会实践50学时计1学分；专业实习30学时计1学分；毕业论文20学时计1学分。 ⑶学生在教师的指导下，完成毕业论文并通过论文答辩。 四、公共基础课程选修要求（专业入门课程） 五、主要课程1 1《对外经济贸易大学学士学位授予办法》学士学位授予条件要求主要课程平均积点达到2.0.
六、授予学位工学学士 七、考核 学生成绩考核严格按照《对外经济贸易大学本科生学分制管理办法》、《对外经济贸易大学本科生学籍管理办法》及《对外经济贸易大学学生成绩管理办法》的有关规定执行。 八、数据科学与大数据技术专业教学计划
大数据课程分类
大数据课程： 基础阶段：L i n u x、D o c k e r、K V M、M y S Q L基础、O r a c l e基础、M o n g o D B、r e d i s。 h a d o o p m a p r e d u c e h d f s y a r n：h a d o o p：H a d o o p概念、版本、历史，H D F S工作原理，Y A R N介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：h b a s e、h i v e、s q o o p。 大数据架构设计阶段：F l u m e分布式、Z o o k e e p e r、K a f k a。 大数据实时计算阶段：M a h o u t、S p a r k、s t o r m。 大数据数据采集阶段：P y t h o n、S c a l a。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。 大数据之L i n u x+大数据开发篇 J a v a L i n u x基础S h e l l编程H a d o o p2.x H D F S Y A R N M a p R e d u c e E T L数据清洗H i v e S q o o p F l u m e/O o z i e o大数据W E B工具 H u e H B a s e S t o r m S t o r m S c a l a S p a r k S p a r k核心源码剖析C M 5.3.x管理C D H5.3.x集群 大数据之数据挖掘\分析&机器学习篇
L u c e n e爬虫技术S o l r集群K I分词A p r i o r i算法T a n a g r a工具决策树贝叶斯分类器人工神经网络K均值算法层次聚类聚类算法S P S S M o d e l e r R语言数据分析模型统计算法回归聚类数据降维关联规则决策树M a h o u t->P y t h o n金融分析 大数据之运维、云计算平台篇 Z o o k e e p e r D o c k e r O p e n S t a c k云计算 大数据之P B级别性能优化篇 C D N镜像技术虚拟化云计算共享存储海量数据队列缓 存M e m c a c h e d+R e d i s\N o-S q l L V S负载均N g i n x 大数据之J a v a企业级核心技术篇 J a v a性能调优T o m c a t、A p a c h e集群数据库集群技术分布式技术W e b L o g i c企业级技术 阶段一、大数据、云计算-H a d o o p大数据 开发技术 课程一、大数据运维之L i n u x基础
数据科学与大数据技术
数据科学与大数据技术 ——专业前身（管理科学）2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一本专业面向工业大数据、商业大数据、金融大数据、政府政务大数据与智慧城市大数据等不同行业，培养学生具备扎实的数学与计算机科学基础、基于统计与优化的数据分析与建模能力、基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力，未来能够立足工商企业、金融机构、政府部门等不同行业、具备较强可塑性的数据分析与管理决策人才。培养目标分为两个层次：（1）面向特定行业需求，从事数据采集、分析和建模工作，进而提供管理决策支持的数据分析师；（2）面向不同行业需求和数据现状，从事个性化的数据应用解决方案设计与实施工作，进而实现业务资源优化配置的数据科学家。毕业时颁发数据科学与大数据技术本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予理学学士学位。 计算机科学与技术（财经大数据管理） —2016年江西省普通高校本科专业综合评价排名第二 本专业依托学校财经学科优势，强化学科交叉，采用“厚基础、重工程、深融通、精方向”的培养模式，培养既熟练掌握计算机软件与硬件、程序设计与算法、数据库与数据挖掘、系统分析与集成等方面的专业知识和能力，又熟悉财经领域的组织与运营模式、理解财经领域业务流程及业务逻辑，能胜任在银行、证券、保险等财经领域从事数据分析与解读、数据挖掘、产品运营策划与咨询、数据可视化、大数据管理、大数据系统和金融信息系统的开发、维护、决策支持等工作，具有“信、敏、廉、毅”素质的卓越工程应用型人才。毕业时颁发计算机科学与技术（财经大数据管理）本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予工学学士学位。 信息管理与信息系统（金融智能）专业 ——2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一 通过修读信息管理与信息系统、金融和人工智能相关课程，培养具有先进