大数据导论 第11章 数据科学与数据科学家
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
大数据导论习题及答案
第1章1.简述什么是大数据？答：大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
2.大数据的数据有什么特点？答：数据量大（Volume）、数据类型复杂（Variety）、数据产生速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
3.大数据对科学研究有什么影响？答：促进了科学研究的第四范式产生和交叉学科的发展。
4.大数据有哪些数据类型？答：有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
5.大数据有哪些应用？答：大数据可以在众多领域创造巨大的衍生价值：实现数据的资源化，帮助企业抢占市场，提供个性化服务，指定有效方针等；与云计算深度结合；可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破第2章1.简述什么是云计算？答：①云计算是一种动态扩展的计算模式，通过网络将虚拟化的资源作为服务提供给用户。
②云计算是一种无处不在的、便捷的通过互联网访问的一个可定制的IT资源（IT资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）共享池，是一种按使用量付费的模式。
它能够通过最少量的管理或与服务供应商的互动实现计算资源的迅速供给和释放2.云计算有什么特点？答：①具有大规模并行计算能力②资源虚拟化和弹性调度③数据量巨大并且增速迅猛产生了典型的大数据处理技术3.请简述云计算的三种主要部署模式。
答：①公有云：提供面向社会大众、公共群体的云计算服务②私有云：提供面向应用行业/组织内的云计算服务③混合云：是把公有云和私有云进行整合，吸纳二者的优点，给企业带来真正意义上的云计算服务4.请简述云计算的三种主要服务模式。
答：1.基础设施即服务（IaaS）①主要用户是系统管理员②直接利用云提供的资源进行业务的部署或简单的开发③服务提供商提供给用户的服务是计算和存储基础设施④用户不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择⑤关键技术及解决方案是虚拟化技术2.平台即服务（PaaS）①主要用户是开发人员②把应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式即PaaS是把二次开发的平台以服务形式提供给开发软件的用户使用③开发人员不需要管理或控制底层的云计算基础设施，但可以方便地使用很多在构建应用时的必要服务④两个关键技术：分布式的并行计算和大文件分布式存储3.软件即服务（SaaS）①主要用户是普通用户②服务提供商提供给用户的服务是运行在云计算基础设施上的应用程序，用户只需要通过终端设备接入使用即可，简单方便，不需要用户进行软件开发，也无需管理底层资源③关键技术是多租户技术，使资源能够更好的共享5.请画出云计算基础设施Google平台的基础架构图。
大数据导论(通识课版)-第11章-大数据治理(2020年春季学期)
11.2 大数据治理要素
管控风险
目标要素
实现价值
促成要素
需
组织结构
政策与策略
求
相关责任人
第四 大数据治理在形成可 持续治理体系下，明确权 属关系，需要设计与决策 相关的治理活动来解决一 些问题，比如，是什么决 策，为什么要做这种决策 如何做好这种决策，如何 对这种决策做有效监控
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11.1.4 大数据治理的基本概念
宏观层
01Βιβλιοθήκη 02概念体系包括明确目标、权力层次、 治理对象以及解决问题四个方面
在数据更新、维护、 备份、销毁等数据全 生命周期管理方面， 缺乏相关的机制
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11.1.1 数据治理的必要性
数据为的什概么念需要数据治理
企业
企业的信息系统建设烙印着企业 规模和信息技术的发展轨迹,普遍 存在各系统间数据标准和规范不 同、信息相互不通等问题,致使系 统的协同性等问题越来越显著
11.1.1 数据治理的必要性
数据为的什概么念需要数据治理
缺少统一规划各自为政，导 致存在数据孤岛问题；在主 要业务数据方面，无法实现 有序集中整合，无法保证业 务数据的完整性和正确性
缺乏统一数据规范和 数据模型，导致组织 内对数据的描述和理 解存在不一致的情况
缺少完备的数据管理职能 体系，对于一些重点领域 的管理（比如元数据、主 数据、数据质量等），没 有明确职责，不能保障数 据标准和规范的有效执行 以及数据质量的有效控制
第二 大数据治理在权属实 现过程中，是为实现大数 据价值，大数据的资产和 权属属性需要被发挥出来 大数据具体表现为占有、 使用、收益和处分4种权属
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
数据科学家的职责和能力要求
数据科学家的职责和能力要求在当今信息时代，随着大数据的不断涌现，数据科学家的需求越来越大。
数据科学家是以数据为基础，运用统计学、数学和计算机科学等技术来提取数据中隐藏信息的专业人员。
本文将介绍数据科学家的职责和能力要求。
一、数据科学家的职责1. 数据收集与处理：数据科学家负责收集和整理数据，包括从各个渠道获取数据，清洗和预处理数据，保证数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模：数据科学家要运用统计学和机器学习等技术，对数据进行分析和建模，挖掘数据中的规律和模式，提供洞察和预测。
3. 提供解决方案：根据数据分析的结果，数据科学家要向企业或组织提供解决方案，帮助其优化业务流程、提高决策效率和解决实际问题。
4. 数据可视化：数据科学家要能够使用数据可视化工具，将分析结果以图表等形式展现，使非技术人员也能理解和应用分析结果。
5. 团队合作：数据科学家通常需要与其他职能部门密切合作，包括与数据工程师、产品经理以及业务部门等合作，共同推动数据驱动的决策和业务创新。
二、数据科学家的能力要求1. 扎实的统计学基础：数据科学家需要具备扎实的统计学基础，熟悉统计学知识和方法，能够灵活运用统计学技术进行数据分析和建模。
2. 编程能力：数据科学家需要具备一定的编程能力，至少熟悉一门编程语言，如Python、R或SQL，能够使用编程语言处理大规模数据和进行算法实现。
3. 机器学习和人工智能：数据科学家需要了解机器学习和人工智能的基本理论和应用，能够应用机器学习和深度学习算法解决实际问题。
4. 领域知识和业务理解：数据科学家还需要对所在行业或领域有一定的了解，能够理解业务需求和问题，将数据科学方法应用到实际场景中。
5. 沟通能力：数据科学家不仅需要具备技术能力，还需要具备良好的沟通能力，能够与非技术人员有效沟通，向他们解释数据分析结果和建议。
6. 创新思维：数据科学家需要具备创新思维，能够从海量数据中发现问题和机会，并提出创新的解决方案，推动企业的业务和创新发展。
数据科学概论
肖波 中央民族大学
数据科学和数据科学家
数据科学定义 数据科学家定义 数据科学团队 学术数据科学家 企业数据科学家
近年对数据科学的炒作
---除了上帝谁都要用数据说话！ ---只管把数据拿来，数据自己会说话！ 近年我们在各种场合听到各种关于大数据和数据科学 家的议论。听起来仿佛谁不搞大数据和数据科学就要落后， 企业就要走向末路。这就迫使我们一定要看个究竟。如果 是这样那么怎么认识大数据，又如何成为大数据的行家里 手呢？先来看看我们面临的问题。
到底数据多大才算大？抑或它只是个相对的术语？
1.当代社会数据无处不在
我们掌握大量生活方方面面的数据，但是缺乏计算处理的 经验。购物，交流，读报，听音乐，搜信息，表达意见。 如人所知，所有这些都被在线跟踪。 人们也许不知道“数据化”已经通过技术采集并利用在 线数据来观察我们的离线行为。二者结合起来可以像研究 新物种一样研究我们。 不仅仅是因特网数据，还有金融，医药工业，药品，生物 信息，社会福利，政府信息，教育，退休及其他可以想到 的数据。对大部分部门和工业数据影响力不断增长。在某 种情况下，这种数据足可以称之为“大”
计算机软件知识
1. 可视化 2. 推送系统 3. 数据处理 4. 黑客技巧 5. 程序设计
7.数据科学家
数据科学家是计算机科学，统计学，沟通技巧，数据 可视化方面的专家，并且具有领域专业知识。没有哪个人 是所有学科的专家。所以有必要组织具有不同背景和专业 的人形成一个团队。作为一个团队，他们可以面对任何特 殊问题。我们看了现在对数据科学家技能的要求后更加需 要强调团队的重要性。 数据科学家（ Data Scientist ) 只是一个职位。类似 于工程师、会计师。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育
1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
大数据导论-教学大纲-大数据导论-张凯-清华大学出版社
主要以老师课堂授课为主，辅助少量的学生提问和讨论。
教学内容安排和要求:
第1章 专业学习要求
教学目的与要求：
通过本章学习，要求学生达到：了解数据科学与大数据技术本科专业基本情况，专业定位，课程体系，知识点要求，学习方法，本专业的基本能力要求、创新能力要求和工程素质要求。
第2章 学科概述
教学目的与要求：
基本内容简介
主要包括：数据科学与大数据技术本科专业知识体系，数据科学与大数据技术概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。
基本要求:
了解数据科学与大数据技术本科专业知识体系，数据科学与大数据技术概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。通过学习，掌握以上相关课程中的一些基本概念，理解其相关技术和方法的基本原理。
教学目的与要求：
通过本章学习，要求学生达到：掌握程序的概念，计算机语言，软件的概念；掌握操作系统的基本功能，了解不同的操作系统；了解软件工程的基本概念，软件开发方法和软件开发工具；了解知识工程和数据工程的概念和区别，知识管理与数据管理的概念和区别，以及知件的概念。
第6章 数据采集与存储
教学目的与要求：
通过本章学习，要求学生达到：了解数据采集的概念、数据前期处理、数据传送方式、数据清洗和ETL技术；掌握数据结构几种基本类型，了解离散数学中的一些基本概念。掌握数据库的概念、关系数据库，范式等，了解联邦数据库和数据仓库的概念。
第7章 数据统计与分析
教学目的与要求：
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何使用这些方法和分析，以使得它是可以在下个季度、下一年或者被新的员工重
复使用的。
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11.2 数据分析生命周期模型
与着眼于获取关键绩效指标或者实现信息面板功能的项目相比，数据科学项目还 是会有些相似的步骤。例如，对于任何新的项目，还会有“探索发现阶段”，只
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11.2
数据分析生命周期模型
11.2 数据分析生命周期模型
数据分析生命周期模型（Data Analytics Lifecycle）是一个用于分析型项目的流 程框架。
通常很多问题看上去相当复杂难解，但是一个定义良好的流程能够帮助数据科学
家将复杂的问题分解成更容易处理的小步骤。使用一个好的流程去进行分析是极 其重要的，因为它既有助于实现全面且可重复实施的分析方法，又可以让数据科
11.1 什么是数据科学
商业智能的典型技术和数据类型包括：
标准和满足特定需求的报表、信息面板、警报、查询及细节； 结构化数据、传统数据源、易操作的数据集。
数据科学可以简单地理解为预测分析和数据挖掘，是统计分析和机器学习技术的 结合，用于获取数据中的推断和洞察力。相关方法包括回归分析、关联规则（比
果的商业价值相对较低；而数据科学更着眼于新数据和对未来的预测，其商业价
值相对更高。但是，它们并不存在一个明确的划分，只是各有偏重而己。 大数据需要数据科学，数据科学要做到的不仅是存储和管理，而是预测式的分析
（比如如果这样做，会发生什么）。数据学科是统计学的论证，真正利用到统计
学的力量。只有这样才能够从数据中获得经验和未来方向的指导。但是，数据科 学并非简单的统计学，需要新的应用、新的平台和新的数据观，而不仅是现有的 传统的基础架构与软件平台。
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【导读案例】智能大数据分析成热点
图11-1 数据科学
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【导读案例】智能大数据分析成热点
曾经对2015年大数据发展做过预测，共有10个方面。首先就是结合智能计算的大数 据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他 相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。 第二点是数据科学将带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础
生很多综合性应用。
此外，十大趋势还包括：大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实；大数 据的安全和隐私问题持续令人担忧；新的计算模式将取得突破；各种可视化技术和 工具提升大数据分析；大数据技术课程体系建设和人才培养是需要高度关注的问题； 开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。
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【导读案例】智能大数据分析成热点
学家把必要的精力尽早地放在那些可以掌握问题重点的步骤中。
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11.2 数据分析生命周期模型
人们经常不愿意花太多的时间去做大量的计划、调研或者问题解构等工作，而是 急于开始收集和分析数据。这样做很可能出现的结果是：项目成员在中途发现正
在尝试解决的问题和项目发起人的目的截然不同或者与之前沟通的结果不一样。
势，而是要大家一起研究，融合跨界研究，数据才会产生财富。
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11.1
什么是数据科学
11.1 什么是数据科学
每当提及“数据科学”（data science，图11-2），人们总会联想到另一个含义相 近的名词一一“商业智能”（Business Intelligence，BI）。商业智能致力于使用
一组统一的衡量标准来评估企业过去的绩效指标，并用于后续的业务规划。这包
第 11 章 数据科学与数据科学家
目录
1 什么是数据科学 2 数据分析生命周期模型 3 数据科学家
4 数据科学的重要技能
5 【延伸阅读】基于技能的改善数据科学实践的方法 6 【实验与思考】了解数据科学，熟悉数据科学家
2
【导读案例】智能大数据分析成热点
2012年，“大数据”一词开始大热，几年来，已经在商业、工业、交通、医疗、社 会管理等多方面有了应用，如今，已经少有人讲重要性，更多是应用、技术以及最 底层的算法。
如市场购物篮分析）、优化技术和仿真（比如蒙特卡罗仿真用于构建场景结果）。
数据科学的典型技术和数据类型包括：
优化模型、预测模型、预报、统计分析；
结构化/非结构化数据、多种类型数据源、超大数据集。
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11.1 什么是数据科学
商业智能和数据科学都是企业所需要的，用于应对不断出现的各种商业挑战。商 业智能和数据科学有不同的定位和范畴，商业智能更关注于过去的旧数据，其结
对于大数据研究的难点，很多人把数据公开列在第一位。对于政府部门的难点在于 公开的尺度，另外是否有能力把数据用好。而指望商业公司拿出数据，不现实，因 为这些数据的获得是商业公司的投入。 另外，大数据人才也是一个重要问题。现在的问题是既对行业熟悉，又能融合创新
的顶类人才稀少。现在要让企业和研究者明白一点，数据不是在谁手中，谁就有优
是侧重点不大一样不同的是，数据科学项目更偏重于那些缺乏良好结构化的方
法和问题，有些流程会有不同，也会增加些新的步骤。比方说，对于一个商业智 能项目，由于不会用到分类模型，建立训练数据集是不需要的。但是对于一个数
括建立关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI），用于表示评估业务 的最基本的衡量标准。测量尺度和关键绩效指标通常都是在联机分析处理模式
（OLAP schema）中定义，使得商业智能报表的内容能够基于已定义的衡量标准。
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11.1 什么是数据科学
图11-2 数据科学
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问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。
第三是跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重 大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算 技术本身。
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【导读案例】智能大数据分析成热点
大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合， 产生很多综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是，前端更前伸，后端 更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合，大数据和云计算加强了 后端的数据存储管理和计算能力。今后，这几个热点技术领域将相互交叉融合，产