数据科学与大数据技术专业人才缺口达150万

数据科学与大数据技术专业人才缺口达150万

数据科学与大数据技术专业人才缺口达150万

日前，在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为

第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校，加

上第一批的3所，共有35所获批。站在互联网“风口”上的大数据，直接催热了大学里的大数据专业。

从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出，该专业学制都为四年，授予工学学位或理学学位。

第一批成功申请该专业的高校共有3所，为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，于2016年2月获得教育部批准。

“大数据”专业学什么?

大数据领域三个大的技术方向：

方向一、Hadoop大数据开发方向

方向二、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

方向三、大数据运维&云计算方向

精通任何方向之一者，均会“前(钱)”途无量。

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到1.2W以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专

业也是进大公司的捷径。

各地纷纷出台政策，支持大数据产业发展

福建

日前，厦门市政府发布了《厦门市促进大数据发展工作实施方案》，厦门市将以政府大数据开放开发为先导，推动大数据技术与

社会经济各领域应用的深度融合;以企业为主体，突破大数据关键技

术研发，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，重点锤炼若干优势产业环节，全面提升厦门市大数据产业发展水平。

山西

2017年3月16日，在北京国际会议中心举行的山西省大数据产

业发展主题峰会上，山西首次公布了《山西省大数据发展规划

(2017-2020年)》、《山西省促进大数据发展应用的若干政策》和《山西省促进大数据发展应用2017年行动计划》。到2020年，山

西大数据相关产业产值将实现1000亿元以上。

贵州

2017年3月16日，贵阳市旅发委出台《贵阳市大数据旅游领域

应用三年行动计划》征求意见稿。征求意见稿提出，创新旅游行业

管理和旅游公共服务模式，到2019年，全市打造智慧旅游示范企业

3至5个，引进和培育大数据旅游企业5至10家，旅游大数据相关

产业产值将达200亿元，旅游业态逐步向综合性、融合性转型。

广西

日前，广西印发《关于组织申报2017年工业云与工业大数据试

点示范项目的通知》。该省将积极推进工业云和工业大数据试点示

范应用，鼓励行业龙头企业建立面向行业的工业云和工业大数据试

点示范平台，实现安全保障有力，服务创新、技术创新和管理创新

协同推进的工业云计算和工业大数据发展格局，带动相关产业快速

发展。

大数据人才缺口达150万

各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。

全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，

其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何

利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!

尽管目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位，或者仅接受过简单的训练，但是在互联网时代，每天都有海量的数据信

息产生，数据的处理变得越来越复杂，很多大公司已经在寻求拥有

更高学历的高手来补充自己的实力。

“大数据”专业毕业以后干什么?

事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数

据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉

及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专

业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养

具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中

模型的理解和运用;二是实践性的，主要是处理实际数据的能力;三

是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

附：第二批”数据科学与大数据技术专业”获批名单

第一批”数据科学与大数据技术专业”获批名单

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

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业 黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口？ HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串，行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元，需在表创建时就定义好。 ③时间戳。每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索 引。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数：链接到每个客户端； ②一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作； ③③许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责存储和 维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

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

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

国家科学数据共享工程技术标准

国家科学数据共享工程技术标准 XXXXXX—2005 国家科学数据中心建设技术规范 中华人民共和国科学技术部 二〇〇五年八月

前言 制定本规范诣在指导国家科学数据中心的建设，以满足科学数据共享工程技术平台总体设计的要求，确保各国家科学数据中心之间的互联互通和数据共享，并满足面向用户提供数据服务的基本技术要求。 本规范由中华人民共和国科学技术部基础研究司提出并负责解释。 本规范起草工作由中国地质科学院信息中心牵头，国土资源部信息中心、国家信息中心、中国测绘科学院四维公司、北京理工大学信息安全重点实验室、中国科学院计算技术研究所、华仪公司等单位参加。 本规范主要起草人：李晓波、戴爱德、徐枫、张子平、王国复、宦茂盛、徐宝龙、朱新周、胡昌振、许承东、常青、曹存根等。 I

目次 前言.............................................................................................................................................................................I 1范围. (1) 2规范性引用文件 (1) 3术语和定义 (1) 4缩写词 (2) 5总体要求 (3) 5.1总体要求 (3) 5.2建设原则 (3) 5.3总体结构与运行服务模式 (4) 6技术平台 (4) 6.1互联网接入环境 (4) 6.2局域网基本环境 (5) 6.3网络服务器与存储设备 (5) 6.4数据库平台 (5) 6.5数据服务基础平台 (5) 6.6信息安全设施 (6) 6.7机房及电源设备 (6) 7数据资源 (6) 7.1科学数据资源的调查与规划 (6) 7.2科学数据的汇集与处理 (6) 7.3科学数据的存储与运行维护 (7) 7.4科学数据产品的加工 (7) 7.5科学数据的质量保证 (8) 7.6科学数据的元数据 (9) 8数据共享与服务 (9) 8.1数据共享的分级分类 (9) 8.2目录服务 (9) 8.3内容服务 (10) 8.4功能服务 (10) 9信息安全 (10) 9.1基础设施安全 (10) 9.2软件安全 (11) 9.3数据安全 (11) 9.4非技术防护措施 (11) 1

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

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

地震科学数据共享工程技术标准

地震科学数据共享工程技术标准 EDS/T3—2005 地震科学数据数据库建库指南 Guidelines for the establishment of earthquake-related databases （试用稿） （本稿完成日期：2006年2月20日） 200X-XX-XX发布 200X-XX-XX实施 中国地震局发布

前言 本标准是《地震科学数据》系列标准的第三项，该系列标准的结构为： ——地震科学数据元数据编写指南； ——地震科学数据数据模式编写指南； ——地震科学数据数据库建库指南； ——地震科学数据数据元目录； 本标准由中国地震局地震科学数据共享工程标准组提出并归口。 本标准起草单位：中国地震台网中心、中国地震局地球物理研究所。 本标准主要起草人：代光辉、顾左文、赵仲和、冯义钧、周克昌、黄志斌、吴敏、杨辉、赵宇彤、纪寿文、田丰。

目次 引言 (4) 1 范围 (5) 2 规范性引用文件 (5) 3 术语和定义 (5) 4 共享地震数据库体系结构 (6) 5 共享地震数据库建库原则 (7) 6 共享地震数据库管理系统配置 (7) 7共享地震数据库表结构设计 (8) 8 共享地震数据库数据入库软件开发 (8) 9 共享地震数据库质量保证 (8) 10 共享地震数据库安全保障 (9) 11 共享地震数据库元数据编写 (9) 12共享地震数据库数据模式编写 (9) 13 共享地震数据库建库文档编写 (9)

引言 关于建立数据库的一般性要求和方法已在相关规程、规范和IT技术资料中有充分的论述，本标准不涉及建立数据库的一般性问题，只是根据科学数据共享工程的要求和地震数据的特点，对建立地震科学数据共享数据库所涉及的全局性问题做统一的规定，或提出基本要求和原则。 随着工程的实施，本标准的内容会进行修改和扩充，有些内容可以进一步细化，形成相应的技术标准和规范。

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

我国科学数据共享现状的调查与分析_路鹏

第27卷　第3期地 震Vo l.27,N o.3 2007年7月EA RT H Q U AK E Jul.,2007　我国科学数据共享现状的调查与分析＊ 路　鹏1,苗良田1,李志雄2,莫纪宏3,陈华静4,王　松4 (1.防灾科技学院,河北燕郊　065201;2.中国地震局地震预测研究所,北京　100036; 3.中国社会科学院法学研究所,北京　100720; 4.中国地震台网中心,北京　100036) 摘要:为了解我国科学数据共享现状,规范科学数据汇交、共享、管理,笔者开展了科学数据 共享现状调查。在基本情况调查的基础上,对我国科学数据资源现状、科学数据共享机制、制 约科学数据共享的主要因素进行了初步分析,指出了在我国实施科学数据共享应强化的基础 工作。 关键词:科学数据;数据共享;调查;分析 中图分类号:P315.63 文献标识码:A 文章编号:1000-3274(2007)03-0125-06 引言 科学数据是人类社会从事科技活动所产生的原始观测数据、探测数据、试验数据、实验数据、调查数据、考察数据、遥感数据、统计数据、研究数据以及相关的元数据和按照某种需求系统加工的数据,具有科学价值和使用价值。科学数据是信息时代最基本、最活跃、影响面最宽的科技创新资源,具潜在价值和开发价值[1]。实现科学数据的共享,既可使科 据现状和数据共享情况,受国家科学技术部的委托,笔者一方面对承担国家科学研究计划项目的部分单位和首席专家进行了问卷调查和走访;另一方面参阅了国家科学技术部相关项目的科学数据资料调查的有关结果。在调查研究的基础上,对我国科学数据现状进行初步归纳,并对我国科学数据及共享现状和建立健全科学数据共享机制所涉及到的主要问题进行初步分析。 1　我国科学数据资源现状 新中国建立以来,我国根据经济建设和社会发展的多种需求,在诸多科学技术领域组＊收稿日期:2006-12-03;修改回日期:2007-04-20 基金项目:科学技术部社会公益性工作项目(2002BIA00038-3) 作者简介:路鹏(1964-),女,河北宣化人,副教授,主要从事地震地质科研与教学及统计地震学、软科学研究。

科学数据共享关键问题探索

第２６卷第５期 ２００７年９月地理科学进展ＰＲＯＧＲＥＳＳＩＮＧＥＯＧＲＡＰＨＹＶｏｌ．２６，Ｎｏ．５Ｓｅｐｔ．，２００７ 收稿日期：２００７－０６；修订日期：２００７－０７． 基金项目：国家科技基础条件平台，地球系统科学数据共享网（２００６ＤＫＡ３２３００）。 作者简介：刘润达，男（１９８０－），河南许昌人，博士生。研究方向：科学数据共享，网络信息资源整合技术等。 科学数据共享关键问题探索 ———以地球系统科学数据共享网为例 刘润达１，２，诸云强１ （１．中国科学院地理科学与资源研究所，北京１００１０１；２．中国科学院研究生院，北京１０００３９） 摘要：作为科学基础设施，科学数据共享平台建设可促进科技原始性创新，提高国家科技竞争 能力。本文回顾我国近年推动科学数据共享方面的工作，指出科学数据共享实施过程中所遇到的 主要问题；针对这些问题，在共享理念、数据资源整合和平台建设三个方面探索科学数据共享今 后发展的重点和工作方法。具体结合地球系统科学数据共享网建设实践，提出搭建科学数据交换 平台，构建科学数据共享联盟；将科学数据共享与科研项目相结合，实行主动服务；建立强大的科 学数据搜索引擎；重视文档、信息服务等。 关键词：数据共享；科学数据；数据联盟；数据中介 １引言 科学数据作为现代科学可持续发展的重要资源，与科技创新是密不可分的［１］。为促进科学数据资源的共享和交换，许多发达国家和国际组织都开展了一系列的基于计算机网络的科学数据共享的研究和实践，目的是将长期积累的科学数据为本国以及全球的可持续发展等研究提供数据支撑服务。例如世界数据中心（ＷＤＣ，ＷｏｒｌｄＤａｔａＣｅｎｔｅｒ）等国际组织的成立，在世界范围内进行科学数据共享的工作［２，３］；美国及欧洲的一些发达国家建立了国家级科学数据中心群和数据共享服务网络［４￣６］，如ＮＡＳＡ主持的ＤＡＡＣｓ，全球变化数据和信息系统，全球变化主目录（ＧＣＭＤ）等。我国自上世纪８０年代起就开始在多个层面上推动科学数据的共享。１９８２年，中国科学院提出了“科学数据库及其信息系统”建设项目，经过２０多年的发展已经成为综合性的科学信息服务系统；１９８９年，中国科学院联合有关部门和科研机构，组建了世界数据中心中国中心（ＷＤＣ－Ｄ）和国际科技数据委员会中国委员会；１９９９年，科技部在科技基础性工作专项中陆续启动了一批数据资源建设，同时还就数据共享中的若干技术问题委托ＷＤＣ－Ｄ开展研究；２００１年，科技部主持完成了《实施科学数据共享工程，增强国家科技创新能力》的调研报告，对我国目前科学数据共享存在的主要问题和可能解决的办法等一系列问题进行了详细的调查研究。同年年底，科技部和中国气象局联合召开新闻发布会，宣布气象数据共享试点正式启动，从而在国家层面上，翻开了我国科学数据共享新的一页；２００２年６月，科技部向国务院提出了关于启动科技基础条件平台建设的建议，把建立科

《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

科学数据共享工程简介

科学数据共享工程简介 科学数据是人类社会科技活动所产生的基本数据、资料，以及按照不同需求而系统加工的数据产品和相关信息，具有明显的潜在价值和可开发价值，并在应用过程中得以增值，是信息时代最基本、最活跃、影响面最宽的科技资源。 科学数据共享工程是在国家科技基础条件平台统一规划、政策调控和相应法规的保障下，应用现代信息技术，整合离散的科学数据资源，构建面向全社会的网络化、智能化的管理与共享服务体系，实现对科学数据资源的规范化管理及其高效利用。从而为科技进步与创新、政府决策、经济增长、社会发展和国家安全提供科学数据资源的强有力支撑。它具有公益性、基础性、持续性和基于现代信息技术的数据内容服务的明显特征，是国家科技基础条件平台的重要组成部分，是国家创新体系中急需发展的现代科技基础设施之一。 国家科技基础条件平台建设，是政府促进科技进步与创新的一项举措。科学数据共享工程作为国家科技基础条件平台建设的组成部分，旨在整合离散的科学数据资源，构建面向全社会的网络化、智能化的管理与共享服务体系。如同电子政务、电子商务、电子媒体、网络教育一样，科学数据共享工程又是信息化建设的重要任务，是一项复杂的系统工程，一项全新的管理工程，它的建设需要动员全社会的力量共同努力。并以此带动社会信息化，推动信息产业化。 一、科学数据共享工程建设的指导思想 科学数据共享工程建设的指导思想是：以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，围绕全面提升国家科技创新能力，实现推进现代化建设的国家目标，以科技创新为动力，以需求为导向，以政策、法规为保障，充分发挥国家长期布局的数据采集系统和各类国家科技计划项目产生与积累的科学数据资源优势，构建面向全社会的共享服务体系，实现科学数据资源的规范化管理与高效利用。以共享促进应用，最大限度地发挥科学数据的潜在价值，强化对科技进步与创新的支撑能力。建设有利于科学数据共享的管理、政策和法律环境，增强科学数据共享管理的科学性、协调性和有效性，带动社会信息化，推动信息产业化。特别注意把《工程》建设与科技创新和国家整体发展紧密结合；把科学数据共享工作与提高政府公共服务能力相结合；强化数据资源整合开发与充分利用现代信息技术和国家信息基础设施相结合；最大限度实现科学数据共享与安全保证相结合。 二、科学数据共享工程建设的原则 根据科学数据共享工程建设的上述指导思想，考虑我国科学数据资源及其共享状况，科学数据共享工程建设的原则是： 统筹规划，资源共享。切实加强国家层面的宏观管理，优化《工程》的顶层设计，以投入的增量资源带动和激活存量资源，充分利用现有网络基础设施、相关业务系统和数据信息资源，加强与国家重大科技计划、专项相结合，加强与各部门、地方发展规划相结合，进而提高数据资源的整合效能。完善科学数据管理与服务体系的布局，促进互联互通、资源共享。 联合建设，统一标准。充分发挥部门、地方政府和全社会的积极性，政府主导，加强协调，避免重复建设，以有效共享为基点，机制创新，联合推动。加快推进科学数据共享工作的标准化、规范化，当前要切实抓好共享技术平台，统一标准，统一规范，健全法制，建设面向全社会的科学数据共享服务系