加州大学伯克利分校数据科学专业设置

《数据科学》硕士专业设置

俞梦怡 14723396专业（方向)名称：Data Science

学位名称：professional Master of Information and Data Science (MIDS)

信息和数据科学专业硕士

级别：master 硕士

所属院系：The UC Berkeley School of Information (I school) 信息学院

所属学校：加州大学伯克利分校

网址：https://www.wendangku.net/doc/7a8326633.html,/

专业介绍：Designed by I School faculty, our curriculum is multidisciplinary. You will bring together a range of methods to define a research question; to gather,

store, retrieve, and analyze data; to interpret results; and to convey

findings effectively. Using the latest tools and practices, you will identify

patterns in and gain insights from complex data sets.

由信息学院的教师设计，课程是多学科的。你将使用一系列方法来定义一个研究问题：去收集、存储、检索和分析数据，去解释结果

并有效地传达发现。采用最新的工具和实践，你会识别模式，并从复

杂的数据集中获得见解。

专业培养目标：train leaders in the ever-evolving field of data science

培养在数据科学领域的领导人

专业培养方案：The program focuses on problem solving, preparing you to creatively apply methods of data collection, analysis, and presentation to solve

the world’s most challenging problems.

侧重于问题解决，帮助你准备创造性地运用数据的收集、分析和图像的方法来解决世界上最具挑战性的问题。

学生背景要求： 1. A bachelor’s degree学士学位

2. Test scores 考试成绩（GRE/GMAT/TOEFL）

3. A high level of quantitative ability 高层次的定量能力

4. A problem-solving mindset 解决问题的思维方式

5. A working knowledge of fundamental concepts

基本概念的应用知识

6. The ability to communicate effectively 有效的沟通能力

7. Programming proficiency 编程能力

学分：27学分（九门课）

完成时间：5 terms，20 months

五个学期，20个月

授课方式：The UC Berkeley School of Information’s Mas ter of Information and Data Science (MIDS) is a web-based program featuring immersive coursework

and live, online classes you can attend from anywhere in the world.

Delivered on a state-of-the-art learning platform, datascience@berkeley

facilitates collaboration and discussion to help you build a professional

network of faculty and peers from the start.

Students can access all datascience@berkeley content 24 hours a day, 7

days a week.

加州大学伯克利分校信息学院的信息与数据科学硕士（MIDS）是一个基于网络的项目，这是具有身临其境的课程和直播，你可以在

世界任何地方参加网上课程。在国家最先进的学习平台上进行传送，

伯克利分校的数据科学有助于协作和讨论，以帮助学生从一开始就建

立一个与教师和同行一起的专业网络。

学生可以一周七天，每天24小时访问伯克利分校所有数据科学的内容。

课程架构/课程体系：Below is a sample course schedule and the expected path

through the degree program. Students who are interested in

taking the program on an accelerated basis can complete their

coursework in 3 or 4 terms with approval from the School by

taking up to 3 courses in one or more terms.

下面是一个示例课程安排，以及通过学位课程的预期路

径。有兴趣在加速基础上参加该项目的学生能够在3或4

学期完成他们的课程，这需要获得学院批准其在一个或多个

学期内完成3门课程。

每门课程简介：

1.Research Design and Application for Data and Analysis

数据和分析研究设计与应用

技能：Research design / Question formulation / Data and decision making / Understanding cognitive bias / Data for persuasion and action /

Integrating data and domain knowledge / Storytelling with data

研究设计/问题制定/数据和决策/了解认知偏差/数据进行劝说和行动/

数据集成和领域知识/用数据讲故事

课程简介：This course introduces students to the burgeoning data sciences landscape, with a particular focus on learning how to apply data

science techniques to uncover, enrich, and answer questions facing

industries today. After an introduction to data sciences and an

overview of the program, students will explore how organizations

make decisions and the emerging role of big data in guiding both

tactical and strategic decisions. Lectures, readings, discussions, and

assignments will teach how to apply disciplined, creative methods to

ask better questions, gather data, interpret results, and convey

findings to various audiences in ways that change minds and change

behaviors. The emphasis throughout is on making practical

contributions to real decisions that organizations will and should

make. Industries and domains that we will explore include sports

management, finance, energy, journalism, intelligence, health care,

and media entertainment.

本课程向学生介绍了新兴的数据科学的情况，尤其侧重于学习如何运用数据的科学技术来发现、丰富并回答如今所面临的行

业问题。在介绍了数据科学和项目的概况后，学生将探讨企业如

何做出决策和大数据在指导战术和战略决策中扮演的新兴角色。

讲座、阅读、讨论、作业会教学生如何运用学科和创造性的方法

来提出更好的问题，收集数据、解释结果并向大量听众传达调查

结果可以改变思想和行为方式。整体的重点是为组织提供切实有

效的决策。我们将探讨的行业和领域包括体育管理，金融，能源，

新闻，情报，医疗保健和媒体娱乐。

2. Exploring and Analyzing Data 探索和分析数据

技能：Research design / Statistical analysis 研究设计/统计分析

工具：R

课程简介：The goal of this course is to provide students with an introduction to many different types of quantitative research methods and statistical

techniques for analyzing data. We begin with a focus on measurement,

inferential statistics, and causal inference. Then, we will explore a

range of statistical techniques and methods using the open-source

statistics language, R. We will use many different statistics and

techniques for analyzing and viewing data, with a focus on applying

this knowledge to real-world data problems. Topics in quantitative

techniques include: descriptive and inferential statistics, sampling,

experimental design, parametric and non-parametric tests of

difference, ordinary least squares regression, and logistic regression.

本课程的目的是为学生提供介绍许多不同类型的定量研究方法和分析数据的统计技术。首先侧重于测量、统计推断和因果推

断。然后，将探讨一系列使用开源统计语言R的统计技术和方法。

我们将使用许多不同的统计和技术来分析和查看数据，重点是将

这一知识用于解决现实世界的数据问题。定量技术主题包括：描

述和统计推断，取样，实验设计，参数化和差异性的非参数检验，

普通最小二乘回归和回归。

3. Storing and Retrieving Data存储和检索数据

技能：Data acquisition/Data cleaning and normalization/Building data bases / Data classification and indexing / Data warehousing

数据采集/数据清理和规范化/建筑数据库/数据分类和索引/数据仓库

工具：Python / Relational databases / Hadoop / Map reduce/ Spark/

Cloud Computing (AWS)

课程简介：This course prepares students to deal with large-scale collections of data as objects to be stored, searched over, selected, and transformed for

use. We examine both the background theory and practical application

of information retrieval, database design and management, data

extraction, transformation and loading for data warehouses, and

operational applications. We will examine traditional methods of

information retrieval and database management as well as new

approaches that use massively parallel computation

(MapReduce/Hadoop). Through readings, discussion, and hands-on

experimentation, students will be prepared to discuss, plan, and

implement storage, search and retrieval systems for large-scale

structured and unstructured information systems using a variety of

software tools. They will also be able to evaluate large-scale

information storage and retrieval systems in terms of both efficiency

and effectiveness in providing timely, accurate, and reliable access to

needed information.

本课程培养学生处理以大规模集合数据为对象的存储、搜索、选择及转化以供使用。我们研究这一问题的背景理论和信息检索，

数据库设计和管理，数据抽取，转换和加载数据仓库的实际应用

和业务应用。我们将研究信息检索和数据库管理的传统方法以及

使用大规模并行计算（MapReduce/ Hadoop）的新方法。通过阅读、

讨论、动手实验，学生将使用多种软件工具为大规模的结构化和

非结构化信息系统进行讨论、计划、实施存储、搜索和检索系统。

他们也将能够在提供及时、准确、可靠的获得所需要的信息，以

评估在效率和有效性方面的大规模信息存储和检索系统。

4. Applied Machine Learning 应用机器语言

技能：Experimental design / Working with machine learning algorithms/ Feature engineering/Prediction vs. explanation/

Network analysis/Collaborative filtering

实验设计/用机器学习算法工作/功能设计/预测与解释/网络分析/

协同过滤

工具：Python / Python libraries for linear algebra, plotting, machine learning: numpy, matplotlib, sk-learn / Github for submitting project code

课程简介：Machine learning is a rapidly growing field at the intersection of computer science and statistics concerned with finding patterns in

data. It is responsible for tremendous advances in technology, from

personalized product recommendations to speech recognition in cell

phones. This course provides a broad introduction to the key ideas in

machine learning. The emphasis will be on intuition and practical

examples rather than theoretical results, though some experience with

probability, statistics, and linear algebra will be important.

机器学习是一个在与数据查找模式有关的计算机科学与统计的交集中快速增长的领域。它是负责技术的巨大进步，从个性化

的产品推荐到手机的语音识别。本课程在机器学习的主要观点方

面提供了广阔的介绍。重点将放在直觉和实际的例子，而不是理

论成果，但与概率、统计和线性代数有关的一些经验将是重要的。

5. Visualizing and Communicating Data可视化和数据通信

技能：Exploratory data analysis / Effective written communication / Effective visual presentation of data / Design for human perception

探索性数据分析/有效的书面沟通/数据的有效视觉呈现/人类感知设计工具：Tableau / Javascript / D3 / Illustrator / R/ggplot2 / Highcharts / Visit

课程简介：Communicating clearly and effectively about the patterns we find in data is a key skill for a successful data scientist. This course focuses on the

design and implementation of complementary visual and verbal

representations of patterns and analyses in order to convey findings,

answer questions, drive decisions, and provide persuasive evidence

supported by data. Assignments will give students hands-on

experience with designing and building data visualizations as well as

reporting their findings in prose.

对在数据中所发现的模式进行清楚而有效的沟通是成功的数据科学家的一个重要技能。本课程的重点是设计和实施模式和分

析互补的视觉和口头交涉，以传达调查结果、回答问题、推动决

策并提供了数据支持的有说服力的证据。作业会让学生通过设计

和建立数据可视化进行动手实验，以及报告他们在实践经验中的

发现。

6. Field Experiments 现场实验

技能：Experimental design/ Statistical analysis / Communicating results / Cleaning data / Mining and exploring data

实验设计/统计分析/沟通结果/清理数据/挖掘和探索数据

工具：R

课程简介：This course introduces students to experimentation in the social sciences. This topic has increased considerably in importance since

1995, as researchers have learned to think creatively about how to

generate data in more scientific ways, and developments in

information technology has facilitated the development of better data

gathering. Key to this area of inquiry is the insight that correlation

does not necessarily imply causality. In this course, we learn how to

use experiments to establish causal effects, and how to be

appropriately skeptical of findings from observational data.

本课程向学生介绍在社会科学中的实验。自1995年以来这一话题已经大大增加了重要性，研究人员已经学会创造性地去思

考如何用更科学的方式来生成数据以及信息技术的发展推动了

更好的数据收集的发展。探究这一领域的关键是洞察关联并不意

味着因果关系。在这个过程中，我们学会了如何使用实验建立因

果效应，以及如何从发现的数据中进行适当怀疑。

7. Legal, Policy, and Ethical Considerations for Data Scientists

数据科学家的法律，政策和伦理问题

技术：Ethical and legal frameworks / Policy analysis /

Oral and written presentation

道德和法律框架/政策分析/口头和书面陈述

课程简介：This course provides an introduction to the legal, policy, and ethical implications of data. The course will examine legal, policy, and

ethical issues that arise throughout the full life cycle of data science

from collection, to storage, processing, analysis and use including,

privacy, surveillance, security, classification, discrimination,

decisional-autonomy, and duties to warn or act. Case studies will be

used to explore these issues across various domains such as criminal

justice, national security, health, marketing, politics, education,

automotive, employment, athletics, and development. Attention will

be paid to legal and policy constraints and considerations that attach

to specific domains as well as particular data-types, collection

methods, and institutions. Technical, legal, and market approaches to

mitigating and managing discrete and compound sets of concerns

will be introduced, and the strengths and benefits of competing and

complementary approaches will be explored.

本课程介绍了数据的法律、政策和伦理问题。该课程将研究出现在数据科学整个生命周期中的法律、政策以及伦理问题，从

收集到存储、处理、分析和利用，包括隐私、监控、安防、分类、

识别、自主性决策和以及警告或行为的职责。案例研究将被用于

探索在各个领域这些问题，如刑事司法、国家安全、健康、市场

营销、政治、教育、汽车、就业、体育和发展。需要关注与特定

领域和特定数据类型、收集方式和制度有关的法律和政策限制和

注意事项。课程将介绍技术，法律和市场办法以缓和及管理独立

和复合的组织的顾虑，以及探讨竞争和互补方法的优势与好处。

8. Scaling Up! Really Big Data 扩大！真正的大数据

技能：Working with data at scale

与大规模数据工作

工具：D-Streams / Apache Pig / OpenStack components and OpenStack Heat specifically / CloudSoft Brooklyn / Apache Storm 课程简介：This course provides a hands-on introduction to very large-scale data and the practical issues surrounding how the data is stored,

processed and analyzed. Students will work with Cloud

Computing systems, large data collections and high velocity data

streams. The class material will be introduced gradually as it

helps students accomplish their projects and assignments

throughout the course. Hands-on activities will enable the

students to learn the practical toolkit of a big data specialist, e.g .

Hadoop, Apache Spark, NoSQL databases, distributed file

systems, large scale object storage systems and many others.

本课程提供了对很大规模的数据以及数据是如何存储、处理和分析的实际问题环境的一个实际操作介绍。学生将用

云计算系统、大型数据集合和高速数据流进行工作。该类材

料将逐步介绍，因为它有助于学生在整个过程中完成他们的

项目和任务。实际操作活动使学生学会大数据专家的实用工

具，如Hadoop、Apache Spark、NoSQL数据库、分布式文件

系统、大规模的对象存储系统等等。

9. Synthetic Capstone Course综合毕业设计

技能：Project scoping, planning and management / Data acquisition and analysis /

Communication / Teamwork / Influence in organizations /

Design thinking for data science

课程简介：In the capstone class, students will synthesize technical, analytic, interpretive, and social dimensions to design and execute a full

data science project in which they develop and demonstrate their

skills at synthesis. The final project is designed to integrate all of

the core skills and concepts learned throughout the program and

prepare students to compete in the professional data science job

market. It provides experience in formulating and carrying out a

sustained, coherent, and significant course of work resulting in a

tangible data science analysis project with real-world data.

Students are evaluated on their ability to develop and present their

final data science analysis project in both written and oral form.

The capstone is completed as a group/team project (3-4 students),

and each project will focus on open, pre-existing secondary data.

A robust listing of open datasets will be made available before the

capstone course begins.

在毕业设计课上，学生将综合技术、分析、解释和社会层面来设计和执行一个完整的数据科学项目，这其中他们将开发

和展示他们的综合技能。这个最后项目的目的是整合所有在项

目中学到的核心技能和概念以及培养学生在专业数据科学就

业市场中的竞争力。它提供了制定和执行持续的、连贯的、显

著的进行有形数据的科学分析与项目实际数据的工作的经验。

学生的开发能力以及用书面和口头形式展示他们最终数据科

学分析项目的能力被进行评估。

毕业设计以一组/团队项目（3-4人）完成，每个项目将关注开放的、预先存在的辅助数据。在毕业设计课程开始前，学

院将提供一个强大的公开数据集清单。

专业特点：1. A New Field Emerges（一个新领域崛起）

2. An Explosion of Data（数据爆炸）

3. A Challenge Identified（确定的挑战）

师资力量：The School of Information (I School) is made up of tenured faculty, leading industry practitioners, and post-doctoral scholars. This diversity

among our faculty ensures that students gain the necessary theory and

skills development while also having access to cutting-edge data science

research. I School faculty members’ expertise includes, but is not limited

to, information science, computer science, applied statistics, social

science, research design, and information policy.

信息学院的师资是由终身教授、引领行业的从业者和博士后学者共同组成的。教师队伍的多样性确保学生获得必要的理论和技能的发

展，同时也有机会获得尖端数据科学的研究。信息学院教师的专业知

识包括但不限于信息科学、计算机科学、应用统计、社会科学、科研

设计和信息政策。

山东科技大学数学专业考研数学分析真题

一．求极限（20分）： 1、曲线)(x f y =与x y sin =在原点相切，证明：2)2(lim =∞→n nf n 。 2、求极限：??? ??-→x x x x cot 11lim 0。 3、求5020)]cos(1[lim x dt t x x ?-+→。 4、求极限???? ? ?++++++∞→32323212111lim n n n n n n n n Λ。 二．导数及高阶导数（20分）： 1、设35x x x y ++=，求'y 。 2、已知x x y -=14 ，求)4()(>n y n 。 3、由方程?-=+x y dt t y x 022)cos(确定了y 是x 的函数，求dx dy 。 4、设)()('),('t f t tf y t f x -==，)('''t f 存在且)(''t f 不为零，求三阶导数33dx y d 。 三．证明题（17分）： 1、设)(x f 在)0(],[>a b a 上连续，在),(b a 内可导。 证明：存在),(,b a ∈ηξ 使)('2)('ηη ξf b a f += 。 2、证明：方程)2(11≥=+++-n x x x n n Λ在)1,0(内必有惟一实根n x ，并求n n x ∞→lim 。 四．积分计算（18分）： 1、计算不定积分：?+2) 1(x e dx 。 2、计算定积分：dx e x ?-2ln 01。 3、讨论反常积分 )0()1)(1(02>++?∞+ααx x dx 的敛散性，若收敛，求出其值。

五． 解下列各题（30分） 1、设22 ()z f x y =+ , 其中f 具有二阶导数, 求22z x ??, 2z x y ???。 2、计算积分 (),l x y ds +? :l 顶点为(0,0), (1,0), (1,1)的三角形边界。 3、计算积分 xdydz ydzdx zdxdy ∑ ++??，∑为锥面22y x z +=在平面 4=z 下方的部分，取外法线方向。 六． 解下列各题（20分） 1、计算积分 0 (0)ax bx e e dx b a x --+∞->>?。 2、假设(,)(,)f x y x y x y ?=-，其中(,)x y ?在点（0，0）的邻域中连续，问 1）(,)x y ?满足什么条件时，(,)f x y 在（0，0）点偏导数存在； 2）(,)x y ?满足什么条件时，(,)f x y 在（0，0）点可微。 七．（13分） 求椭圆线2211 x y x y z ?+=?++=?上长半轴和短半轴的长。 八．（12分） 1、证明：当1≥t 时，不等式2 ln(1)t t +< 成立。 2、设 )1ln(1)(223x n n x u n +=，Λ,2,1=n .证明函数项级数∑∞=1)(n n x u 在]1,0[上一致收敛，并讨论其和函数在]1,0[的连续性、可积性与可微性。

2017年山东科技大学统计学(数据分析方向)专业人才培养方案

统计学（数据分析方向）专业培养方案 Statistics（Data Analysis Specialty） （门类：理学；二级类：统计学；专业代码：071201） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，在具备一定的数学、统计学和计算机科学等方面知识的基础上，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，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，能从事大数据分析、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，具有较强的专业技能和良好外语运用能力的应用型创新人才，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。 二、毕业要求 本专业是一门涉及数学、统计学、计算机科学等多领域的交叉学科。学生主要学习数学、统计学、计算机科学的基本理论和基本知识，打好坚实的数学基础，受到系统而扎实的计算机编程训练，具备较强的数据分析和信息处理能力，能在大数据科学与工程技术领域从事数据分析管理、系统设计开发、大数据处理应用、科学研究等方面的工作，具备综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 本专业学生培养分为两个主要阶段，第一阶段着重于数据科学理论体系的培养，即发展和完善数据科学理论体系，为数据科学人才培养提供必要的理论和知识基础；第二阶段重视实践能力的培养，即在夯实数据科学理论的基础上，重视培养学生利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。 本专业毕业生在知识、能力和素质方面的具体要求： 1.具有正确的世界观、人生观和价值观；具有良好的道德品质、高度的社会责任感与职业道德；具有良好的人文社会科学素养。 2.具有良好的人际交往能力和团队协作精神；有较强的自学能力和适应能力。 3.具有良好的数学、统计学和计算机科学基础，掌握数据科学与大数据技术、统计学和计算机科学的基本知识、方法和技能。

数学分析考研2021复旦与山东科大考研真题库

数学分析考研2021复旦与山东科大考研真题库 一、山东科技大学《603数学分析》考研真题

二、复旦大学数学系 第1部分数项级数和反常积分

第9章数项级数 一、判断题 1．若收敛，则存在．[重庆大学2003研] 【答案】错查看答案 【解析】举反例：，虽然，但是 发散． 2．若收敛，，则收敛．[南京师范大学研] 【答案】错查看答案 【解析】举反例：满足条件，而且很容易知道 但是发散，所以发散． 二、解答题 1．求级数的和．[深圳大学2006研、浙江师范大学2006研] 解： 2．讨论正项级数的敛散性．[武汉理工大学研]

解：由于，所以当a＞1时收敛，当0＜a＜1时发散；当a＝1时，由于 ，故发散． 3．证明：收敛．[东南大学研] 证明：因为所以 又因为 而收敛，故收敛． 4．讨论：，p∈R的敛散性．[上海交通大学研] 证明：因为为增数列，而为减数列，所以．从而

所以．于是当p＞0时，由积分判别法知收敛，故由Weierstrass判别法知 收敛：当p＝0时，因为发散，所以发散：当p＜0时， 发散． 5．设级数绝对收敛，证明：级数收敛．[上海理工大学研] 证明：因为绝对收敛，所以．从而存在N＞0，使得当n＞N 时，有，则有 ，故由比较判别法知级数收敛． 6．求．[中山大学2007研] 解：由于，所以绝对收敛． 7．设，且有，证明： 收敛．[大连理工大学研] 证明：因为，所以对任意的ε，存在N，当n＞N时，有

， 即 取ε充分小，使得，即．因为，所以单调递减，且 现在证明．因为，即则 ． 所以对任意的ε，存在N，当n＞N时，有．对任意的0＜c-ε＜r，有 所以存在N，当n＞N时，，则 因此 ，

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解读与就业分析 高考政策数据救专业解析

数据科学院大数据技术专业解读与就业分析 什么是大数据？ 进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。 例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。 在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据，其中主要来源网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过‘加工’实现数据的‘增值’，更好地辅助决策。”数据科学与大数据技术专业 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。 “数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。”华迎教授说：“数据科学很早就存在，是个比较经典

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

山东科技大学数据库原理试卷A与参考答案及评分标准

山东科技大学泰山科技学院2012 —2013 学年第一学期 《数据库原理》考试试卷（A卷） 班级姓名学号 1、数据库系统的核心是____________ 。 2、两段锁协议中的两段指的是：____________ 和___________ 。 3、数据管理技术经过了、和三个阶段。 4、索引的建立有利也有弊。建立索引可以___________，但过多地建立索引会__________。 5、_____________是一个非常特殊但又非常有用的函数，它可以计算出满足约束条件的一组条件的行数。 3、数据库恢复是将数据库从状态恢复到的功能。 4、数据库系统在运行过程中，可能会发生故障。故障主要有、、介质故障和四类。 8、在SQL中，____________ 子句用来消除重复出现的元组。 9、在关系模式R(U) 中，如果X →Y ，Y →Z ，且Y 不是X 的子集，不存在X ←→Y 的情况，则称Z ____________依赖于X 。 10、判断一个并发调度是否正确，可用 __________ 概念来衡量。 二、选择题（20分，每题1分） 1、三个模式之间存在下列映射关系，将正确的填入括号中( ) A. 外模式/ 内模式 B. 外模式/ 模式 C. 模式/ 模式 D. 内模式/ 外模式 2、数据的逻辑独立性是指( ) A. 存储结构与物理结构的逻辑独立性 B. 数据与存储结构的逻辑独立性 C. 数据与程序的逻辑独立性 D. 数据元素之间的逻辑独立性 3、以下关于外码和相应的主码之间的关系，正确的是( ) A. 外码并不一定要与相应的主码同名 B. 外码一定要与相应的主码同名 C. 外码一定要与相应的主码同名而且唯一 D. 外码一定要与相应的主码同名，但并不一定唯一 4、数据库和文件系统的根本区别在于：( ) A.提高了系统效率 B.方便了用户使用 C.数据的结构化 D.节省了存储空间

数据科学与大数据技术专业人才培养方案

数据科学与大数据技术专业人才培养方案 （2018级） 一、专业基本情况 专业名称：数据科学与大数据技术专业代码：0080910T 学科门类：工学专业类：计算机类 二、业务培养目标 数据科学与大数据技术专业培养能服务于社会主义现代化建设需要的德、智、体、美全面发展，“基础厚、口径宽、能力强、素质高”的专门技术人才。所培养的人才应具有构建大数据平台和大数据分析处理方面的基础理论知识和技术综合应用能力，能从事大数据信息系统分析设计、开发和管理维护工作。 三、业务培养要求 数据科学与大数据技术专业，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大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，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）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，学生将受到科学实验和科学思维的基本训练，使学生具有良好的科学素养，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的人才。结合林业行业和其他行业的大数据应用典型案例，培养学生具有一定的林业和其他行业应用的大数据应用能力和背景。 四、毕业生应获得的知识和能力 1、具有坚实的自然科学基础，较好的人文、艺术、外语和社会科学基础知识。 2、具有数据科学与大数据技术专业的宽厚的理论知识和技术基础，主要包括构建大数据平台和大数据分析处理方面的基础理论知识和技术综合应用能力等。 3、具有创新意识和独立获取知识的能力。 4、通过本专业领域的工程实践训练，具有较强的分析问题、解决问题的能力及实践技能，具有从事与本专业有关的研究、设计、开发及组织管理的能力。 5、掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 五、主干学科 数据科学与大数据技术、计算机科学与技术 六、主要课程 Python程序设计、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、应用物理、算法设计与分析、数据科学导论、计算机网络原理、离散数学、操作系统与Linux应用、数据结构、数据库原理及应用、非关系数据库技术、数据采集与网络爬虫、大数据与云计算平台技术、大数据挖掘与分析技术、机器学习、林业大数据应用实践、深度学习及其应用、Web程序设计、数据可视化技术等。 七、学制与授予学位 学制：四年 授予学位：工学学士

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

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

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

陈纪修《数学分析》(第2版)(下册)名校考研真题-Euclid空间上的极限和连续(圣才出品)

第11章Euclid空间上的极限和连续 一、判断题 1．若f（x，y）在D内对x和y都是连续的，则f（x，y）对（x，y）∈D为二元连续函数．[重庆大学研] 【答案】错 【解析】举反例：，很明显 但是不存在，如果选取路径y=kx趋于0，有 不唯一． 二、填空题 （1）函数的定义域是______，它是______区域； （2）函数的定义域是______； （3）函数的定义域是______； （4）二元函数的定义域是______； （5）函数的定义域是______．[西安交通大学研] 【答案】 （1） （2） （3）椭圆与抛物线所围的区域；

（4） （5） 三、解答题 1．设f（x）为定义在上的连续函数，α是任意实数，有 证明：E是开集，F是闭集．[江苏大学2006研] 证明：对任意的，有．因为f（x）在上连续，所以由连续函数的局部保号性知，存在的一个邻域使得当 时有，从而，故E是开集．设为F 的任意一个聚点，则存在F中的点列使得．由于f（x）在 上连续，所以，又，从而，即 ，故F是闭集． 2．求．[南京大学研、厦门大学研、山东科技大学研] 解：方法一由于 令，有 所以

方法二由于，，所以 ，故有 3．设f（x，y）在[a，b]×[c，d]上连续，证明：在[c，d]上连续．[南京理工大学研、华东师范大学研] 证明：反证法．假设g（y）在某点处不连续，则存在及点列，使得 因为f（x，y）在[a，b]×[c，d]上连续，故在[a，b]×[c，d]上一致连续．于是对，存在δ＞0，当 时恒有．特别当时 ，即．固定y，让x在[a，b]上变化，取最大值，可得 即时，．因为，所以对δ＞0，存在N ＞0，当n＞N时有 ，从而有，这与一开始得到的不等式矛盾，结论得证． 4．设，为有界闭集，试证：开集W、V，使得A

《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

大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

数据科学与大数据技术专业分析与报考建议

数据科学与大数据技术专业分析与报考建议大数据专业是很多学生和家长关注的热门专业，但大数据专业具体学什么、毕业主要做什么、适合什么学生报考， 很多学生和家长还是不太清楚。为便于学生和家长对数据科 学与大数据技术专业有更深入的了解，本文重点对这个专业 进行分析解读并提出专业报考建议。 1、认识大数据和大数据专业 先和大家说说什么是大数据?行业内普遍认可的是符合IBM提出的5V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、 Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)的才 是大数据。对于我们一般非专业人来说，我们可以认为数据 量特别大、数据类别特别复杂的数据集就是大数据。 大数据有什么用途呢，用一个经典的“啤酒和尿布”的故事给大家解释一下。美国零售业巨头沃尔玛分析销售数据 时，发现了一个令人难以理解的现象：“啤酒”与“尿布” 两件看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购物篮中。 经过调查分析发现，年轻的爸爸们在购买婴儿尿片时，常常 会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，商场于是尝试将啤酒和尿

布摆在一起，没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了，这就是利用了大数据进行分析得出的结论。 大数据技术已经在我们的日常生产、生活、学习中得到了广泛应用，例如利用车辆定位数据分析道路拥堵情况，利用大量的医疗数据预测流行流行性感冒或者疫情趋势，互联网企业利用大数据技术对客户进行画像、精准营销……阿里巴巴创始人马云曾经说过，企业最宝贵的资源就是数据。 数据科学与大数据技术专业是工学门类计算机类下面的特设专业，专业代码080910T，自2016年在国内重点大学陆续开设，本科学制4年。数据科学与大数据技术专业主要培养具备扎实的数学与计算机基础、数据分析与建模能力、数据应用解决方案能力，能够在计算机、互联网以及大数据相关产业从事科学研究、数据分析、技术应用、技术管理与咨询等工作的专门技术人才。

新版山东科技大学数学考研经验考研真题考研参考书

在决定考研的那一刻，我已预料到这一年将是怎样的一年，我做好了全身心地准备和精力来应对这一年枯燥、乏味、重复、单调的机械式生活。可是虽然如此，我实在是一个有血有肉的人呐，面对诱惑和惰性，甚至几次妥协，妥协之后又陷入对自己深深的自责愧疚当中。这种情绪反反复复，曾几度崩溃。 所以在此想要跟各位讲，心态方面要调整好，不要像我一样使自己陷入极端的情绪当中，这样无论是对自己正常生活还是考研复习都是非常不利的。 所以我想把这一年的经历写下来，用以告慰我在去年饱受折磨的心脏和躯体。告诉它们今年我终于拿到了心仪学校的录取通知书，你们的付出和忍耐也终于可以扬眉了。 知道自己成功上岸的那一刻心情是极度开心的，所有心酸泪水，一扫而空，只剩下满心欢喜和对未来的向往。 首先非常想对大家讲的是，大家选择考研的这个决定实在是太正确了。非常鼓励大家做这个决定，手握通知书，对未来充满着信念的现在的我尤其这样认为。当然不是说除了考研就没有了别的出路。只不过个人感觉考研这条路走的比较方便，流程也比较清晰。没有太大的不稳定性，顶多是考上，考不上的问题。 而考得上考不上这个主观能动性太强了，就是说，自己决定自己的前途。所以下面便是我这一年来积攒的所有干货，希望可以对大家有一点点小小的帮助。 由于想讲的实在比较多，所以篇幅较长，希望大家可以耐心看完。文章结尾会附上我自己的学习资料，大家可以自取。 山东科技大学数学的初试科目为： (101)思想政治理论(201)英语一 (710)数学分析和(835)高等代数

参考书目为： 1.《数学分析》（上、下册），华东师范大学数学系，高等教育出版社，2010年（第四版） 2.《高等代数》，北京大学数学系，高等教育出版社，2003年（第三版） 先说英语，最重要的就是两个环节：单词和真题。 关于单词 单词一定要会，不用着急做题，先将单词掌握牢，背单词的方式有很多，我除了用乱序单词，我还偏好使用手机软件，背单词软件有很多，你们挑你们用的最喜欢的就好，我这里就不做分享了。我们考试的时候就是最直观刺激的就是文字信息，所以根据行为主义的学习理论来讲最简单粗暴的就是利用重复，将这个文字信息与我们大脑之间形成一个条件反射，这样我们提取的速度也就会达到最快。 都说考研有很多生僻词义，其实不是的，很多都是书面语言常见意思，只是我们不熟悉书面语言而已。比如casualty表示伤亡，我们口语常见是casual 随意的。这种能力一定不是背单词搞出来的，而且需要扎扎实实坐下来读书。 关于阅读 第一次我阅读很差，对答案错了一大半。这次我阅读是满分。如何做到？我非常认同老钟的观点，不要再管命题人，不论谁命题，不论什么题型，都是围绕着你有没有读懂作者在说什么，题型的存在只是从不同侧面考察这一点。只有回到阅读本身，才会真的恍然大悟，而不是被定位的思想牵着盲人摸象。我算明白了为什么考研这么重视阅读，当你真的学会了读学术文章，你才会体会到一个研

2018版数据科学与大数据技术专业培养方案

2018版数据科学与大数据技术专业培养方案 专业简介： 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，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，具有数据采集、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的应用型创新人才。 二、毕业要求 通过本科阶段学习，毕业生应达到如下的毕业要求（能力）： 1、知识要求 （1）通识知识：具有人文社科、信息交流、法律与环境、社会与公共安全等知识，其中人文社科包括文学、外语、哲学、政治学、社会学、管理学、经济学、心理学等方面的常识或基本知识。 （2）自然科学知识：具有从事专业相关的项目工作所需的数学、物理等基础知识。 （3）学科基础知识：具有扎实的计算机基础知识、信息处理方法，统计分析，软件开发等相关学科的基本理论和基本知识。 （4）专业知识：熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识，熟练掌握分布式数据库

数据科学与大数据技术专业指导性培养方案

数据科学与大数据技术专业指导性培养方案 部门：计算机与信息学院 部门负责人：汪军 专业负责人：陶皖 审核：凤权 校长：王绍武 制订日期：年月 一、培养目标 （）学校培养目标：培养德智体美劳全面发展，具有社会责任感、创新精神、创业意识和实践能力的高素质应用型人才。 （）专业培养目标：满足数据科学与大数据应用的复合型人才需求，培养具有数学、统计、计算机基础知识与基本技能，掌握数据科学与大数据的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等相关技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作的高素质应用型人才。 二、基本要求 、热爱社会主义祖国，拥护中国共产党的领导，树立正确的人生观、世界观和价值观，具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。 、掌握专业所需的基础科学理论知识，掌握本专业扎实的专业基础理论及必要的专业知识，具有本专业所必需的基本技能，具有良好的业务素养。 、掌握科学的思维方法，具有创新能力和较强实践能力，具有较强的终身学习能力、获取及处理信息能力。 、具有良好的心理素质和适应能力，掌握科学锻炼身体的基本技能，受到必要的军事训练，达到国家规定的大学生体育和军事训练合格标准。 、具有团队合作精神，良好的科学精神和职业道德。 、必须达到本培养计划规定的总学分要求和各类学分要求。

三、业务毕业要求 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。 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力，以解决复杂工程项目问题。 设计开发解决方案：能够设计大数据开发和大数据分析领域的复杂工程问题的解决方案，设计和开发满足特定需求的系统，包括硬件和软件，并能够在设计环节中体现创新意识。 研究：能够基于数据科学原理，采用工程方法对复杂工程问题进行研究，包括需求分析、系统设计、编程实现、测试和维护，从而解决问题并进行评价。 使用现代工具：能够针对数据科学与大数据技术领域复杂工程问题，选择与使用恰当的编程语言、开发平台、开发工具以及各种辅助的质量保证、建模工具等，来解决工程中的问题，并能够理解其局限性，了解数据科学领域的前沿理论与发展现状和趋势。 工程与社会，环境与可持续发展：在解决数据科学与大数据技术领域复杂项目工程问题的同时，能够综合考虑安全与健康、经济、环境、文化、社会等制约因素，遵守法律法规与相关标准，理解和评价工程实践对其影响和应承担的责任，并能够理解和评价这些复杂项目工程实践对环境及社会可持续发展的影响。 职业规划：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程实践中理解并遵守软件行业的职业道德和规范，履行责任。 8、个人和团队：具有团队合作和在多学科背景环境中发挥个人作用的能力。 沟通：具有在数据科学与大数据技术领域复杂项目工程活动中与他人和社会进行有效沟通的能力，包括能够理解和撰写效果良好的项目报告和设计文档，进行有效的陈述发言；具有一定的国际视野和跨文化交流的能力。 10、项目管理：理解并掌握复杂项目工程的管理和经济决策方面的基本知识与方法，并能够应用于工程实践中。 11、终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，具有不断学习和适应计算机技术快速发展的能力。