数据科学与大数据技术专业导论学习总结(1)
大一大数据导论知识点梳理
大一大数据导论知识点梳理在大数据时代的背景下，大数据导论作为大数据领域的入门课程，旨在介绍和探究大数据的基本概念、技术与应用。
通过学习大数据导论，我们可以了解大数据的意义、特点和价值，并深入了解大数据的采集、存储、处理和分析方法。
本文将就大一大数据导论的主要知识点进行梳理和总结。
一、大数据概述大数据是指数据量巨大、来源广泛、增长速度快以及难以通过传统数据库管理工具进行处理的数据集合。
大数据具有"4V"特征，即Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速度）和Value（价值）。
通过对大数据的利用，可以带来更精准的决策、更高的商业价值和更深入的洞察力。
二、大数据采集与存储1. 数据采集方式：大数据的采集方式多种多样，包括传感器、社交媒体、网络爬虫等。
传感器可以采集环境数据、人体数据等，社交媒体可以采集用户行为数据、文本数据等。
2. 数据存储技术：针对大数据的存储需求，传统的关系型数据库已不再适应，出现了许多新的数据存储技术，如分布式文件系统（HDFS）、列存储数据库（HBase）和分布式数据库（Cassandra）等。
三、大数据处理与分析1. 数据清洗与预处理：大数据的原始数据质量通常较差，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去重、去噪声等处理步骤，数据预处理包括数据平滑、数据归一化等处理步骤。
2. 大数据处理方法：大数据处理方法包括批处理和实时处理。
批处理适用于静态数据分析，实时处理适用于对数据流进行实时分析和响应。
3. 大数据分析技术：大数据分析技术包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。
数据挖掘用于从大数据中发现模式和关联规则；机器学习可以通过算法学习从数据中自动建立模型，用于预测和分类；深度学习则是模仿人脑神经网络机制进行计算的一种方法。
四、大数据应用领域1. 商业领域：大数据在商业领域中被广泛应用，如市场营销、客户关系管理、风险控制等。
通过大数据分析可以挖掘用户需求、提升营销效果、降低风险。
专业解读数据科学与大数据专业(精选5篇)
专业解读数据科学与大数据专业(精选5篇)专业解读数据科学与大数据专业（篇1）数据科学与大数据技术专业可以做分析类工程师。
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。
数据科学与大数据技术专业还可以考虑算法工程师。
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，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
专业解读数据科学与大数据专业（篇2）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。
数据科学与大数据技术这个专业设立的时间并不长，而且这个专业是面向大数据时代人才需求巨大的新专业。
这个专业主要是培养具有良好的科学素养、社会责任感和使命感，并且具备广阔的国际视野的高级工程技术人才和从事大数据软硬件及网络研究、设计、开发和综合应用的先进工程技术人才。
专业解读数据科学与大数据专业（篇3）当然开设学校的水平和实力也是参差不齐的，最后我会给大家些建议，推荐一些院校给大家进行一个选择。
简单的说这个专业是以大数据为核心研究对象，用到了数学，统计学，计算机相关的知识，以他们作为支撑进行大数据的发现，采集，处理，运算，分析，运用。
专业解读数据科学与大数据专业（篇4）数据科学与大数据技术专业的就业前景是很光明。
数据科学与大数据技术专业人才的薪资待遇也非常优厚。
据国内外招聘网站的数据显示，大数据行业的平均薪资已经达到了15万元/年以上。
而且在大城市，如北京、上海、广州、深圳等，大数据行业的薪资水平更是高达20万元/年以上。
因此，数据科学与大数据技术专业选择大数据行业是一项非常有前途、收入水平高的职业。
专业解读数据科学与大数据专业（篇5）1.数据科学与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、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
数据科学导论
数据科学导论数据科学的崛起和发展源于当今数字化时代的到来。
随着互联网、物联网以及社交媒体等大数据信息的爆炸式增长，需要有一种方法来处理、分析和利用这些海量的数据。
数据科学应运而生，成为一门多学科交叉的领域，融合了统计学、数学、计算机科学和领域知识。
一、数据科学的定义和意义数据科学可以被定义为通过使用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，从数据中发现模式、提取信息并做出预测的过程。
它的意义在于帮助我们更好地理解和解决实际问题，做出明智的决策。
数据科学在各个领域都有着广泛的应用，包括商业、医疗、金融、社交媒体等。
例如，在商业领域，数据科学可以帮助企业做市场分析、客户行为预测以及销售预测，从而提升营销策略和商业决策的准确性和效率。
二、数据科学的基本原理和技术1. 数据收集与清洗：数据科学家需要从不同的来源收集数据，并对数据进行清洗、处理和转换，以便后续的分析和建模。
2. 数据探索与可视化：为了更好地理解数据，数据科学家会使用统计方法和可视化工具来探索数据的特征、分布和关联性。
3. 数据分析与建模：通过应用统计学和机器学习算法，数据科学家可以对数据进行建模和预测。
这些模型可以帮助我们发现隐藏在数据中的规律，并做出相应的决策。
4. 数据解释与传达：数据科学不仅仅是关于技术和分析，它也需要将分析结果解释给非专业人士。
因此，数据科学家需要具备良好的沟通能力，能够将复杂的数据分析结果转化为简单明了的表达方式。
三、数据科学的发展趋势与挑战数据科学领域正处于快速发展的阶段，不断涌现出新的技术和方法。
以下是数据科学未来发展的趋势和挑战：1. 非结构化数据的挖掘：随着社交媒体、传感器和其他物联网设备的普及，非结构化数据的挖掘和分析将成为数据科学的一个重要方向。
2. 数据隐私和安全性：由于大数据的应用涉及到用户隐私和数据安全等问题，数据科学家需要在挖掘数据的同时注重保护用户的隐私和数据的安全。
3. 数据伦理与道德：数据科学的应用需要遵守一定的伦理和道德原则，确保数据的合法使用，防止数据滥用和偏见。
计算机导论学习总结7篇
计算机导论学习总结7篇篇1在信息爆炸的时代，计算机技术已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
为了更好地适应这个数字化时代，我选择了学习计算机导论，以深入了解计算机的基本原理和应用。
通过这段时间的学习，我受益匪浅，对计算机有了更深刻的认识。
首先，学习计算机导论让我明白了计算机的基本原理和结构。
计算机作为一种高效的计算工具，其背后的原理和结构是相当复杂的。
通过学习，我了解到计算机是如何通过二进制数表示信息，如何通过中央处理器进行高速运算，以及如何通过内存和外存存储数据。
这些知识不仅让我对计算机有了更深入的了解，也为我后续的学习打下了坚实的基础。
其次，学习计算机导论让我掌握了计算机的基本操作和应用。
从最基本的开关机，到各种软件的使用，再到网络的基本操作，我都一一学习并掌握。
这些基本操作不仅在日常生活中非常实用，也为我在学习和工作中提供了极大的便利。
此外，通过学习计算机导论，我还了解了许多计算机的应用领域，如数据分析、人工智能等，这让我对计算机的应用前景充满了期待。
然而，学习计算机导论的过程并非一帆风顺。
由于计算机技术日新月异，新的知识和技术不断涌现，因此在学习过程中我需要不断更新自己的知识库。
此外，计算机导论的学习也需要一定的数学和逻辑思维能力，这对我来说是一个不小的挑战。
但是，通过不断地学习和实践，我逐渐克服了这些困难，并取得了不错的成绩。
通过学习计算机导论，我不仅掌握了计算机的基本原理和应用，还锻炼了自己的逻辑思维能力和问题解决能力。
这些能力在我后续的学习和工作中发挥了巨大的作用。
例如，在学习其他专业知识时，我能够更快速地理解和掌握相关内容；在工作中，我也能够更好地分析和解决遇到的问题。
此外，学习计算机导论还让我对未来的职业发展有了更清晰的规划。
随着科技的不断发展，计算机技术在各个领域的应用越来越广泛。
因此，掌握计算机技术将为我未来的职业发展提供更多的机会和可能。
我计划在未来的学习和工作中继续深入学习和研究计算机技术，以成为一名优秀的计算机专业人士。
大数据导论实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，人类社会产生了海量数据。
大数据作为一种新兴的数据处理和分析技术，已经逐渐成为推动社会进步的重要力量。
为了让学生更好地理解和掌握大数据的基本概念、技术和应用，我们开展了本次大数据导论实验。
二、实验目的1. 理解大数据的基本概念和特征。
2. 掌握大数据处理的基本流程。
3. 熟悉常见的大数据处理技术。
4. 了解大数据在各个领域的应用。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 大数据平台：Hadoop、Spark四、实验内容1. 大数据基本概念与特征（1）大数据的定义：大数据是指无法用传统数据处理应用软件进行捕捉、管理和处理的超大规模数据集。
（2）大数据的特征：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）、真实性（Veracity）。
2. 大数据处理基本流程（1）数据采集：从各种来源获取数据，如数据库、文件、传感器等。
（2）数据存储：将采集到的数据进行存储，常用的存储技术有Hadoop、Spark 等。
（3）数据处理：对存储的数据进行清洗、转换、分析等操作。
（4）数据挖掘：从处理后的数据中提取有价值的信息。
（5）数据可视化：将数据以图形、图表等形式展示出来。
3. 常见大数据处理技术（1）Hadoop：一个开源的大数据处理框架，主要用于数据的存储和处理。
（2）Spark：一个开源的分布式计算系统，可以用来进行大规模数据处理和分析。
（3）Flink：一个开源的流处理框架，可以实时处理数据。
（4）MySQL：一个开源的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理数据。
4. 大数据应用（1）金融行业：利用大数据技术进行风险控制、欺诈检测、客户关系管理等。
（2）医疗行业：利用大数据技术进行疾病预测、个性化治疗、药物研发等。
（3）互联网行业：利用大数据技术进行推荐系统、广告投放、搜索引擎优化等。
大数据导论
02
利用云端的 计算资源和 存储能力， 进行大规模 的数据处理 和分析
03
云端数据科 学可以实现 跨地域、跨 组织的数据 共享和协作
04
云端数据科 学可以帮助 企业快速获 取商业洞察， 提高决策效 率
云端数据科学的优势
1
计算资源共享： 云端提供强大的 计算资源，可快 速处理大量数据
3
协作方便：云端 支持多人在线协 作，提高工作效
03
零售：商品推荐、库存管理 和供应链优化
05
教育：个性化教学、学生成 绩预测和资源分配
02
金融：风险评估、投资决策 和客户关系管理
04
交通：交通流量预测、路线 规划和自动驾驶
06
政府：公共政策制定、社会 福利管理和公共安全监控
云端数据科学的概念
01
云端数据科 学是一种基 于云计算的 数据科学方 法
数据科学的应用案例
医疗领域： 疾病预测、 药物研发、 患者分类等
金融领域： 风险评估、 信贷评估、 投资决策等
零售领域： 商品推荐、 库存管理、 客户关系管
理等
交通领域： 交通流量预 测、路线规 划、自动驾
驶等
教育领域： 个性化教学、 学生成绩预 测、教育资
源优化等
环保领域： 污染监测、 气候变化预 测、生态保
率
2
存储资源共享： 云端提供海量的 存储空间，可存
储大量数据
4
数据安全：云端 提供数据加密和 备份服务，保障
数据安全
云端数据科学的应用场景
01
企业数据分析：通过云端数 据科学，企业可以快速分析 海量数据，提高决策效率
02
医疗数据分析：云端数据科 学可以帮助医生快速分析医 疗数据，提高诊断准确性
数据科学与大数据技术导论-第2章-大数据概述
• 目前专业人才的缺乏仍然是大数据产业所面临的重要问题。据中国商委会数 据分析部统计，我国大数据市场未来将面临1400万的人才缺口。除此之外， 我国大数据人才资源存在着结构不平衡的问题。
MB（Megabyte，兆字节） GB（Gigabyte，吉字节） TB（Trillionbyte，太字节） PB（Petabyte，拍字节）
节（PB）级及以上，可想而知大数据的体 量是非常庞大的。
EB（Exabyte，艾字节） ZB（Zettabyte，兆字节）
换算关系
1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB 1EB=1024PB 1ZB=1024EB
2.2.1 大数据的概念与特征
1.大数据的特征
（1）数据量大
数据量大是大数据的首要特征，通过 右表数据的存储单位换算关系可更形象的 表现出大数据的庞大的数据量。通常认为，
单位 B（Byte，字节） KB（Kilobyte，千字节）
处于吉字节（GB）级别的数据就称为超大 规模数据，太字节（TB）级别的数据为海 量级数据，而大数据的数据量通常在拍字
01
大数据的产生和发展
PART ONE
2.1.1 大数据的产生背景
信息化的浪潮是不断更迭的，根据国际商业机器公司(IBM）前 CEO郭士纳的观 点，IT领域每隔若干年就会迎来一次重大变革，每一次的信息化浪潮，都推动了信息 技术的向前发展。目前，在IT领域相继掀起了3次信息化浪潮，如下表所示。
大数据导论课程主要知识点
大数据导论课程主要知识点大数据在当今社会中扮演着非常重要的角色。
它们代表了海量的信息和数据，这些数据需要被管理、存储、分析和解释。
大数据导论课程的目的是为了使学生了解大数据的概念、挑战、技术和应用等方面的知识。
下面将介绍大数据导论课程的主要知识点。
一、大数据概述1. 大数据的定义和特点：大数据是指规模巨大、类型多样且处理速度快的数据集合。
大数据的特点包括四个"V"：体积、速度、多样性和价值。
2. 大数据的来源：大数据可以来自于各种渠道，包括传感器、社交媒体、在线交易、企业数据等。
3. 大数据的应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业、金融、医疗、交通、政府等。
二、大数据技术1. 数据采集和清洗：介绍大数据的采集方法和数据清洗的重要性。
2. 大数据存储和管理：介绍如何存储和管理大数据，包括传统数据库、分布式文件系统等技术。
3. 大数据处理和分析：介绍大数据处理和分析的方法和技术，包括批处理和流式处理、分布式计算等。
三、大数据挑战与机遇1. 数据隐私和安全：介绍大数据中的隐私和安全问题，以及解决方法。
2. 数据质量和一致性：讨论大数据中可能存在的数据质量和一致性问题，以及如何解决。
3. 数据处理能力和效率：分析大数据处理中的性能和效率问题，以及提高处理能力的方法。
四、大数据应用案例1. 商业领域：介绍大数据在商业领域的应用案例，包括市场营销、客户关系管理等。
2. 医疗领域：介绍大数据在医疗领域的应用案例，包括疾病诊断、药物研发等。
3. 城市管理：介绍大数据在城市管理中的应用案例，包括交通管理、环境监测等。
五、大数据伦理和法律问题1. 数据隐私和保护：介绍大数据中的隐私问题，以及如何保护用户的隐私。
2. 数据使用和道德：讨论大数据的使用和道德问题，包括数据的收集和使用是否符合伦理标准。
3. 法律合规性：介绍大数据处理和使用中的法律合规性问题，以及相关法律法规。
总结：大数据导论课程提供了大数据的基本概念、技术和应用的相关知识。
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数据科学与大数据技术专业导论学习总结选择数据科学与大数据技术专业本身是自己对于该专业的喜欢，同时自己也对于此专业有一定的了解。
数据科学与大数据技术专业是在数据信息爆炸式发展背景下设立的面向大数据时代巨大人才需求的一个新兴专业,旨在培养具有良好的科学素养和社会责任感与使命感,具有较为宽广的国际视野,具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。
而我们需要更加努力去成为数据技术方面的人才，成为社会不断发展不断进步的推动者之一。
据了解，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。
随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。
两次获批的名单中显示,该专业学制为四年,大部分为工学。
就业前景广阔,毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理与咨询等工作。
该专业适合升学考研。
在2018年，淮北师范大学也开设数据科学与大数据专业，紧跟教育部的教育发展方向，为国家和社会培养更多的互联网方面的人才。
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
谈及数据科学与大数据技术的专业特点我觉得可以从以下方面概括。
首先最重要的一点就是处理的信息量非常庞大，从一开始的TB级别，增到PB级别。
其起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
随着信息技术的不断飞速发展，数据呈爆发性的增张。
信息量的剧增化趋势日益明显，以刚刚度过的双十一狂欢节为例，阿里巴巴内部需要处理的信息量及其庞大。
随着第12个天猫双11落下帷幕，根据阿里巴巴公布的数据显示，今年天猫双11成交额达4982亿元，再次创下新高。
相比较下，2019年双11成交额为2684亿元，2018年双11成交额为2135亿元，2017年双11成交额为1682亿元。
庞大的数字背后的信息量是惊人的，几千亿的订单信息，物流信息等构成了庞大的数据库。
其次，还有其他的不同类型数据。
这些数据的来源有社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等。
而在淘宝网，有近4亿的会员每日产生的商品交易数据约20TB；在脸书约有10亿的用户，每日产生的日志数据超过300TB。
所以急需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理这么大规模的数据。
第二点，数据的类型有很多。
众多的数据来源，也就决定了大数据形式的多样性。
无论怎样形式的数据都能产生作用，而如今应用最广泛的就是推荐系统，像新浪微博，网易云音乐和今日头条等这些平台，都可以对用户的日志数据进行分析，进而推荐用户喜欢的东西。
日志数据是一种结构化明显的数据，但还有一些数据结构化并不明显，像图片、音频、视频。
在现实世界所产生的数据里，一般有价值的数据所占比例很小第三点就是分析数据的可利用性，与传统的小数据相比，大数据最大的价值是可以通过从众多不相关的各种类型的数据中，从而可以挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据。
还可以通过机器的学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法去深度分析，然后发现新规律和新知识，且运用于农业、金融、医疗等不同领域，最终可以达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
还有一点就是大数据的处理速度快、时效高这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
大数据的产生十分迅速，主要通过互联网的传输。
在生活中我们都离不开互联网，可以说每人每天都在向大数据提供众多的资料，而这些数据是应该及时处理的。
但花费大量资本去存储作用较小的历史数据，这样是很不划算的。
而对于一个平台来说，可能保存的数据只是在过去几天或者一个月之内，所以再远的数据都要及时清理，不然代价很大。
对于这种情况，大数据对处理的速度有很严格的要求，服务器中很多的资源都用于处理和计算数据，而很多平台都需要做到实时分析。
数据时刻都在产生，所以谁的速度更快，谁就会有优势。
数据科学与大数据技术可以大致分成大数据以及数据科学两个方面，在我的理解中大数据的课程偏向系统工程师以及算法研究员，偏计算机的知识更多，如果再与结合非结构化数据的处理技术，这块内容会更有点偏向人工智能的课程。
其次呢，数据科学的课程更偏向统计、优化，更强调的是一种优化、实验、迭代、分析等建模的思维，同时结合行业应用的深度更强。
数据科学可包括数据科学导论，数据可视化，数据产品开发，探索性数据分析，大数据分析，试验设计，优化论，因果分析，数据科学综合训练课程等方面。
对于本专业的课程体系，它是从多方面需要学习的一门重要课程。
首先就是概率论与数理计，它的主要内容为数理统计的基本概念、抽样分布、参数估计、假设检验；然后是多元统计分析：多元正态分布；聚类分析；判别分析；主成分分析；因子分析；对应分析；Logistic回归模型、偏最小二乘回归模型等。
当然学会微积分也很重要，有关的基本的微积分概念及计算原理我们也需要更好的掌握；大学时期的最初阶段学习本专业的学生的一门必修课便是线性代数，通过学习并掌握基本的线性代数概念，计算原理为学习大数据打下基础；然后时间序列的基本概念、基本原理、基本方法、定量分析也需要适当了解；对于数据结构其实是我们学习的必修，在大数据领域有着举足轻重的作用，我们需要学习相关的编程工具，如Python或R、C或Java，还有主要的程序结构、基本的数据结构、常用算法；第七点呢就是计算机系统基础，其中包括计算机系统架构的基本概念、常规信息系统的基本架构、主要的数据传输方法、数据解析和信息抽取技术；然后就是本专业学生比较数序的大数据导论，通过学习大数据导论我们可以了解Hadoop大数据的基本概念、大数据分析基础、大数据挖掘基础、大数据可视化技术基础、大数据存储技术基础、大数据安全技术基础、数据科学基础、大数据与crm等；其中提及的Hadoop大数据技术也就是Hadoop 生态，介绍Hadoop的安装和配置，Hadoop的组件包括HDFS分布式存储系统，MapReduce计算框架，海量数据库HBase，Hive数据仓库，Pig、ZooKeeper管理系统等知识；有关分布式数据库原理及应用便是介绍分布式数据库的原理和应用，以及当前大数据行业主要的非结构化的数据库，内容包括分布式数据库设计，分布式查询的分解与优化，事务管理，分布式并发控制，分布式数据库管理系统的可靠性，数据复制等分布式数据管理技术的经典内容；当然比较重要的一点还有数据建模分析，介绍数据挖掘/建模的主要流程以及除算法外的其它建模重点，包括数据探索性分析、建模（具体的建模算法放到数据挖掘课程）、实验设计、评估方法等；数据仓库与数据挖掘技术是经典以及最新的数据建模分析技术研究成果，如小波分析、Rough分析、蚁群分析、分形技术、Agent、进化算法、分/聚类分析、非结构数据的挖掘、离群数据挖掘；然后数据可视化技术是从人、数据、可视化流程等三个层面阐述数据可视化的基础理论和概念；针对实际应用中遇到的不同类型的数据，包括时空数据、地理信息数据、高维非空间数据、层次和网络数据介绍相应的可视化方法；介绍可视化综合应用及实用系统；同时还有大数据分析与内存计算Spark的体系结构、工作机制、安装与部署、开发环境搭建、计算模型、Benchmark、BDAS等内容；应用角度讲解了一些简单的、有代表性的案例；还有商业智能方法与应用：介绍商务智能的基本概念、主要功能、系统架构，以及数据分析和数据管理的主要方法和技术，包括数据仓库、在线分析处理以及数据挖掘的建模、分析和评价方法，涵盖多维数据模型的建模、多维分析方法以及各种知识发现方法等及大数据管理与创新，介绍大数据管理的基本理念、方法、流程以及如何建立相关的数据团队，并对创新的数据管理提供一些思考方向；与此同时，我们需要学习大数据治理与政策，介绍大数据的发展对社会治理的作用、影响以及相关的政策法规、从业者的相关道德要求等；模式识别/计算机视觉：介绍非结构化数据在模式识别、图像识别等方面的处理技术和原理等。
有关就业问题，大数据专业的毕业生可以更多的考虑政府机构，企业，互联网公司。
当然也可以选择考研或者出国深造。
随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。
根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。
大家可以选择大数据系统架构师，大数据系统分析师，hadoop开发工程师等作为自己的未来职业，都是不错的选择。
为了更好的进行数据分析我们需要掌握更多的编程工具python,java,R,Hadoop,c语言等，同时具有良好的科学素养，即对于科学知识达到基本的了解程度；对科学的研究过程和方法达到基本的了解程度；对于科学技术对社会和个人所产生的影响达到基本的了解程度。
教育是影响中国公民科学素养的主要因素，经济是公民提高自身科学素养的驱动因素，政治因素对中国公民科学素养的提高起指导性作用，文化也深刻影响中国公民科学素养，有促进作用也有制约作用。
最后，就个人而言对于数据科学与大数据技术是满怀喜爱与敬重，渴望在此领域内更加的优秀，不断地学习专业知识，培养自己的科学素养，成为社会发展路上的主力军。
目前此专业的人才缺口依然很大，我们更应该努力的学习大数据领域的相关知识。
同时在学习本专业的同时可以学习更多有关联的知识，学习并不是单一孤立的，“博学而慎思”，在学习的途中，秉持谦卑与耐心，永远坚守自我，不言放弃，用自己的努力来为数据处理给社会来的有利方面做出自己的一份贡献！。