地球信息图谱与数字地球

收稿日期:1999-11-15;修订日期:2000-08-15

作者简介:廖克(1936-),男,湖南益阳人,博士生导师,研究员。长期从事专题与综合制图、遥感

制图、地图分析与应用、地图学理论的研究,主编了《青藏高原地图集》、《中华人民共和国国家自然地图集》等图集,发表《地图概论》等专著与论文100余篇。

文章编号:1000-0585(2001)01-0055-07

地球信息图谱与数字地球

廖　克,秦建新,张青年

(中国科学院地理科学与资源研究所,北京　100101)

摘要:首先探讨了数字地球技术系统及其意义,研究了作为地球信息时空变化图形表达的地球

信息图谱。在此基础上,分析了数字地球与地球信息图谱之间的有机联系,指出数字地球的发

展将极大地推动地球信息图谱的研究;地球信息图谱是数字地球分析、处理信息的重要手段,其

理论研究必将推动数字地球应用的深入发展。

关　键　词:数字地球;地球信息图谱;地球信息科学

中图分类号:P 208;T P 29 文献标识码:A

自从1998年1月31日美国副总统戈尔在“数字地球:认识21世纪我们这颗星球”的讲演中提出“数字地球”这一概念之后,世界范围内就数字地球的概念、技术基础、研究范围等一系列问题进行了广泛的探讨[1]。数字地球作为国家战略高度的技术系统,具有广阔的应用前景。地球信息图谱作为地球信息的时空变化的图形表达,无疑是数字地球应用的一个有力工具。地球信息图谱把地球信息通过计算机技术、虚拟现实技术等现代高新技术以动态、三维、形象的方式表达出来,阐明地理过程的现状,反演其历史,虚拟其未来。1　数字地球及其意义

1.1　数字地球的概念

戈尔在讲演中指出,“我们需要一个‘数字地球’,一个多种分辨率、三维表达的地球,

可以在其上添加许多与我们所处的星球有关的地学数据”[2]。所谓数字地球,可以理解为对

真实地球及其相关现象的数字化重现和认识。这种数字化表达是多维的、多分辨率的,具有虚拟现实的技术特征。通俗的讲,数字地球的核心就是用宽带网连接的分布式数据库,在这个数据库中存储了有关地球及其环境的多维、多分辨率的海量地学数据。运用这些地学数据,可以以虚拟现实的手段、显示多种尺度下的地球及地球上的事物,例如太空中的地球、地球上的山脉与河流、森林火灾、台风等。

1.2　数字地球的科学技术内涵

严格的讲,数字地球是以地球系统科学、地球信息科学、认知科学等科学研究为理论基础,以遥感技术、计算机技术、大规模存储技术、网络技术、多媒体技术和虚拟现实技第20卷　第1期

2001年2月地 理 研 究GEOGRAPHICAL RESEARCH V ol.20,No.1Feb.,2001

56地 理 研 究20卷

术等为技术支撑,运用海量地球信息对地球进行的多维、多分辨率描述。数字地球是真实地球的虚拟对照物。通过数字地球,人们可以直观、生动、甚至犹如身临其境地探索地球的各个角落,认识地球及地球上的各种事物和现象,有利于发展数字农业、数字旅游、数字交通、台风预警、森林火灾监测、生物多样性保护等,增进人类对地球的认识,保护地球环境,改善人类的生活质量。

“数字地球”的科学构想是当代科学技术发展的必然结果。当代空间科学、信息科学、地球科学、遥感技术、计算机技术等取得了丰硕的成果,全球对地观测计划(CEOS)、商用卫星系统提供了海量的地学数据,因特网的普及为地学信息的广泛传播提供了广阔的前景。在这种背景下,美国继1993年2月签署法令建设全美信息高速公路及1994年4月签署法令建设美国国家空间数据基础设施之后,又提出了“数字地球”的科学构想。数字地球是美国信息高速公路和国家空间信息基础设施计划的自然延伸。信息高速公路将一个大容量的、高速度的信息传输网络推进到人们的日常生活;国家空间数据基础设施计划向信息高速公路提供内容丰富、形式多样的“信息货物”;数字地球则将海量的地学数据融为一体,实现对真实地球的多分辨率的三维数字化描述,构成可以亲临其境去探索的虚拟地球。

1.3　数字地球系统工程

数字地球是一个颇具吸引力的技术系统。然而,这样一个技术系统的建设,涉及到海量地学信息的获取、储存、传输、处理、应用,这是一个复杂的系统工程。

数字地球系统工程建设应包括以下几个方面:

(1)数字地球的基础研究。数字地球的建设必须以对真实地球系统的研究为依据,涉及从高空电离层到地下莫霍面的广大空间。显然,数字地球不能仅仅局限于数字化真实重现地球上的山脉与河流、草原与沼泽、海浪与沙滩等卫星直接观察到的现象,它必须展示地球系统更深层次的东西,例如地震形成和传播的机制、台风的形成和移动的路径、厄尔尼诺发生规律等。所以首先要对地球系统及各种重要现象的物质和能量组成,性质、特征和状态,尤其是时空变化规律有较深入的认识。

(2)数字地球的关键技术。主要包括卫星图像、科学计算、海量存储、宽带网、互操作、元数据。就我国而言,构造中国数字地球,既要充分整合现有的数字化地理空间数据,也要发展新一代高分辨率(1m分辨率)遥感数字地图、高速图形图像宽带网络、海量空间数据存储能力、基于因特网的空间数据互操作、多维数据的融合与多维表达、可视化技术与虚拟现实技术,尤其是虚拟现实技术应作为攻关重点。

(3)数字地球的示范工程。搞好数字农业、数字旅游、数字交通、气象预报、森林火灾预警、地震预报模拟等示范性项目。

1.4　数字地球的尺度与层次性

数字地球由不同层次空间信息与不同目的应用模型所组成。包括建立四个层次(不同尺度)、不同比例尺的基础的与专题的数字地图与不同分辨率的卫星影像数据以及人口、经济、社会等各种地球信息及其应用系统所组成。

(1)全球尺度。为适应与满足全球计划的需要,目前就有多种全球计划,如“对地观测系统”、“全球制图”(两种)、“全球生态与环境监测”等计划。主要是建立:20m或10m 分辨率全球卫星影像数据;1∶100万全球数字地图(基础地图);1∶100万全球数字人口地图、土地利用与土地覆盖图等;全球生态与环境监测数据(森林、火灾、潮汐、地震、火

山、洋流、水体污染、热带气旋等)。除1∶100万作为全球数字地图的基本比例尺外,还补充1∶250万、1∶500万比例尺数字地图(包括数字专题地图)。同时要研究上述数字地球在全球变化中的应用。

(2)国家尺度。适应与满足全国经济与社会可持续发展、资源合理开发利用、生态与环境治理,包括建立:全国5m 分辨率的卫星影像数据;全国1∶25万基础数字地图;全国1∶25万数字人口地图、土地利用与土地覆盖图、水系与水资源图等。除可利用1∶100万数字地图外,还可补充1∶250万、1∶400万和1∶600万数字地图(包括数字专题地图)。并对上述数字地图建立相应的数据库。同时开展数字地球在全国范围各领域应用的研究。

(3)区域尺度。适应与满足省区、乃至地县经济与社会可持续发展、资源合理开发利用、生态与环境治理等需要,包括建立:2m 分辨率的卫星影像数据;省区1∶10万或1∶5万基础数字地图;省区1∶10万或1∶5万数字人口地图、土地利用图、水系与水资源图等。各省区也可利用1∶25万数字地图(包括基础与专题数字地图)。

(4)城市范围。适应与满足城市规划、建设与管理的需要,包括:1m 或0.5m 分辨率卫星影像数据;1∶1万或1∶5千基础数字地图;1∶1万或1∶5千数字土地利用图;全市(1∶1万至1∶5万)数字专题系列地图。

在高分辨率卫星遥感图像数据和全球生态、环境监测的基础上,定期(1～3年)进行数据更新,同时利用所积累的不同时期的卫星图像数据、生态环境监测数据以及数字地图的比较,对城市、省区、全国以及全球生态与环境的变化进行分析研究,做出评估与预测。

1.5　数字地球的应用领域

区域规划;数字农业;数字旅游;智能化交通;数字战争;虚拟外交;森林火灾监测;台风预警;全球变化监测;虚拟城市;打击犯罪;保护生物多样性等。

2　数字地球的图谱模型——地球信息图谱

2.1　地球信息图谱的概念

图是指地图、图像、图形、图表等空间信息的表现形式,谱是不同类型事物特征有规律的序列编排,如光谱、色谱。而图谱是指经过分析综合的地图、图像、图表形式,反映事物和现象空间结构特征与时空序列变化规律的一种信息处理与显示手段。图谱兼有“图”与“谱”的双重性,即包括具有地理空间的图形表达和按特征有规则的排序。

地球信息图谱是通过遥感、计算机制图与地理信息系统的大量地球信息的空间分析与地学认知,以图形概括与综合集成的图谱形式揭示地球系统及其各要素和现象的宏观、中观与微观的成因机制、形态结构、组成物质、动态变化规律,并经过推理、反演与预测,有利于事物和现象更深层次的认识,有可能总结出重要的科学规律。同时,通过图谱形式的综合评价与预测预报,为经济与社会可持续发展的宏观规划决策和环境治理、防灾减灾对策的制定提供重要科学依据。因此,具有重要的理论与应用价值。从区域可持续发展的角度可设计出征兆图谱、诊断图谱、实施图谱[3]

。

过去物理学在研究光谱、色谱、电磁波谱以及近年研究图谱方面已取得很多成果,近几年生物学界在研究基因图谱方面也取得明显进展[4]。在地球科学领域运用地图研究事物和现象的分布规律比较普遍,也取得不少重要成果。但是对图谱的研究很少。70年代国内571期 廖克等:地球信息图谱与数字地球

外在遥感技术应用研究中,曾对各种地物(包括各类土地覆盖、作物、森林、草地、沙漠土壤、水面等)进行过光谱测定,建立了各类光谱曲线,但尚未系统整理成图谱。

2.2　地球信息图谱的传输模型

地球的许多现象非常复杂,一是现象本身时空演变过程与机制非常复杂,二是在发生发展过程中,它又受许多因素的影响和作用。图谱不只是反映现象的空间分布特征与区域差异,而且揭示出与本身成因机制、演变过程同形态结构相联系的更深层次的规律(图1)

。 与常规地图不同的是,图谱借助于计算机可视化与虚拟技术,能多维地、动态地显示地球各类现象的形态结构特征与时空演变规律。例如:

(1)大地构造图谱。除常规大地构造图的内容外,还可表示不同构造体系的时空动态变化,并且总结归纳出各种构造模式,按一定规则排序。

(2)地震图谱。除常规地震震中分布外,可增加地震成因类型(同地质构造与活动断层关系等)与时空变化规律。同时总结出各种地震模式,按一定规则排序。

(3)水系图谱。表示除详细水系与水网密度外,还增加不同水系结构特征及时空演变过程,以及河流流量的时空变化规律,并将各种水系(水网)模式按一定规则排序。

(4)热带气旋图谱。不只表示各月热带气旋(台风)的路径或典型热带气旋形成过程,而且可根据热带气旋形成条件、演变过程与运行路线,将各种热带气旋有规则地排序,并归纳不同类型热带气旋模式,作为预测预报的依据。

(5)垂直带图谱。表示不同气候带、不同干湿区及不同地形的垂直变化形成的自然景观与生态、环境的垂直结构变化(包括地形、气候、植被、土壤、土地利用、农业等特征)并且有规则地排序。

(6)植物图谱。不只表示不同气候带、不同干湿区的植被类型,而且还显示植被时空演变及复原植被,并以一定规则排序。

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3　数字地球与地球信息图谱的关系

地球系统科学、认知科学和地球信息科学的发展,为地球信息图谱的研究奠定了科学基础,数字地球的发展为地球信息图谱的建立提供了非常丰富且取之不尽的信息源,以及强大的技术支持。而地球信息图谱将成为数字地球应用的重要方式与手段,并将大大拓展数字地球的应用与研究领域,加强数字地球的理论基础(图2)

。

3.1　数字地球的发展将极大地推动地球信息图谱的研究

(1)在数字地球上,进行处理、发布和查询的信息,很大一部分与地理空间位置有关,比如查询两城市之间的交通连接,查询旅游景点和线路等都需要有地理空间参考。同时,数字地球对数据的精度要求很高、数据量很大,例如城市范围需要1m 分辨率的卫星影像,而这一分辨率的影像数据仅广东省就大约有1TB (即1000GB)。因此,如此庞大而精确的地球空间信息数据是地球信息图谱研究的重要信息源[5]。

(2)数字地球为地球信息图谱研究提供强大的技术支持。在戈尔看来,数字地球是建立在计算机技术、通讯技术和空间技术等现代信息科学技术之上,是各种现代信息技术的集大成者。他强调技术发展对科学研究的重要性,并着重从现代高新技术的能力及其发展的角度,阐述了数字地球的支撑技术及其应用前景。而数字地球的支撑技术,如虚拟现实技术、高分辨率卫星影像、高速宽带网络技术、海量数据的存储技术、三维乃至多维显示技591期 廖克等:地球信息图谱与数字地球

60地 理 研 究20卷

术以及科学计算等技术,这也是地球信息图谱研究所需要的基础技术。

(3)实施数字地球战略为地球信息图谱研究提供了良好的机遇。数字地球战略是在让信息技术推进到人们的日常工作、生活与娱乐中而提出的,其直接受益者是社会广大民众。并且从本质上说,数字地球不是一个孤立的项目,而是一项整体性的、导向性的国家战略目标[1]。这也正是为什么“数字地球”的概念不是由科学家提出,而是由政治家(或者有科学知识背景的政治家)提出的主要原因。社会与国家的需要更能推动科学的研究,以及技术的创新与进步。所以,在当前各国大力推进数字地球战略的过程中,发展以信息科学技术为支撑的地球信息图谱面临极好的机遇。

(4)数字地球思想将深化地球信息图谱的理论研究。地球信息图谱研究的前提条件是空间技术的发展积累了大量的地球空间观测数据,而充分发挥这些数据的作用是地球信息图谱研究的一个重要方面,这与戈尔提出的数字地球思想是一致的[6]。戈尔认为我们拥有的数据已超过自己的处理能力,因此需要一个数字地球,一种多分辨率三维表达的地球,从而能将大量的空间数据融为一体。因此,随着数字地球研究的不断深入,可以为地球信息图谱的研究提供理论与技术基础。目前兴起的数据挖掘也是旨在通过对大量数据的分析,获取新的知识,其理论方面的逐步成熟对地球信息图谱的理论与技术的研究起到推动作用。所以,数字地球思想和数据分析与挖掘研究,也是地球信息图谱研究的重要理论研究领域。

3.2　地球信息图谱是数字地球分析、处理信息的重要手段,其理论研究必将推动数字地球应用的深入发展

(1)地球信息图谱是数字地球分析、处理与表示信息的一种重要方式与手段。地球信息图谱的一个重要特点在于其能简明、扼要地表达所描述的现象。面对超出我们处理能力的海量数据与空间信息,我们往往束手无策,例如对于复杂系统而言,由于包含的数据量大且复杂,要了解其内部机理有一定的难度。但图谱通过对数据的分析、处理,可利用系列化的专题图,反映其不同时间的状态和不同条件下的形态特征,从而通过外部表象揭示其内部规律。此外,图谱还可以对地球信息数据进行动态分析、模拟。因此地球信息图谱是数字地球分析、利用数据的一种重要手段与有益补充。

(2)地球信息图谱的理论研究将推动数字地球应用的深入发展。地球信息图谱的理论研究包括[7]:基础理论研究、应用基础理论、技术基础理论等。基础理论研究主要指对地球信息形成机制、地球空间信息认知、地球系统的研究,涉及地球科学的信息论、信息流、信息场、能量信息、图形信息与存贮信息、认知论、系统论等。应用基础理论研究主要包括应用于地理信息系统的自组织理论、整体性与分异性理论、空间结构与空间功能理论、熵原理、承载力理论、突变与混沌理论、图谱反演理论、预测模型与理论等。技术基础理论涉及图像信息科学理论(Iconic Informatics)、关系数据库理论、空间数据(信息)模型理论、信息概括模型理论、空间关系理论、数据探索与挖掘理论与技术等。

随着地球信息图谱研究的深入,这些理论将得到完善与发展,从而必将使地球信息图谱的应用领域大大拓宽,不仅可以应用于数据采集和数据开发利用,而且可以服务于科学预测与决策方案的虚拟。显然,作为地球信息图谱母体的数字地球研究也将得以极大发展。因此,我国著名地理信息系统专家陈述彭院士预言,地球信息图谱将成为“数字地球”战略的应用理论基础和新领域开发研究的核心[8]。

参考文献:

[1]　徐冠华,孙枢等.迎接“数字地球”的挑战[J].遥感学报,1999(2).

[2]　AL Gore.T he Digital E arth:Und erstanding Our Planet in the 21s t Century.1998.http://w ww.regis.berkeley.

edu /rhome/w h atsn ew /gore-dig earth.html.

[3]　陈述彭等.地学信息图谱研究及其应用[J ].地理研究,2000,19(4).

[4]　廖克.21世纪的地球信息科学及其在地理学中的应用[J ].地球信息科学,1998(3,4).

[5]　李德仁.信息高速公路、空间数据基础设施与数字地球[J ].测绘学报,1999(1).

[6]　周成虎,李宝林.地球空间信息图谱初步探讨[J ].地理研究,1998(增刊).

[7]　承继成.资源环境信息图谱机理探讨[J ].地理研究,1998(增刊).

[8]　陈述彭.地学信息图谱刍议[J ].地理研究,1998(增刊).

On Geo -informatic TuPu and Digital Earth

LIAO Ke ,QIN Jian -xin ,ZHANG Qing -nian

(Instit ut e of G eo g raphic Sciences and Nat ur al Resour ces Reseach,CA S,Beijing 100101,China )Abstract :Digital Earth can be under stood as dig itized reoresentation and the recog nition fo r real earth and related,g eo -phenom ena.Digital Earth co nsists of spatial information w ith different levels and application models w ith different objectives .It includes the establishm ent o f base and thematic digital m aps w ith global,national,regional and ur ban scales ,and satellite image data w ith different r esolution and various g eo -inform ations such as population,economy ,society and their applicatio n sy stems.

Geo -info rmatic T uPu ,as gr aphic repr esentation of spatio -temporal chang e o f g eo -inform ation,is an effective to ol for the application o f Dig ital Ear th.“Tu ”,in Chinese w ord,includes graphics,maps and images.The Chinese w ord “Pu ”m eans the w ell-regulated sequence arr ang em ent of the congener thing s,such as spectr um ,chrom ato gram.“T uPu ”involves the characteristics of “Tu ”and “Pu ”at the same tim e.

Geo -info rmation T uPu can not o nly reflect spatial distr ibutio n characteristics of g eo -pheno mena and regional differences betw een them ,but also rev eal the deeper level rules related to the cause of form ation ,the process of evolutio n and mo rpholo gy .Hav ing the aid of computer visualization and Virtual Reality technolog y,T uPu can dynamically and muti-dimensionally reveal the spatial -tem por al distribution and evolv em ent law s o f all kinds of geo-phenomena.

In this paper ,the technolog ical system o f Dig ital Earth and its sig nificance ,and the co ncept of Geo-inform atic T uPu are discussed firstly ,then,the model of Geo-inform atic TuPu transm ission is presented.On the basis of the abov e-m entio ned resear ches,the relatio nship betw een Digital Ear th and Geo -informatic T uPu is discussed.It r eaches to the co nclusion that the development o f Digital Ear th w ill provide with abundant information resources and str ong technological support for Geo -inform atic T uPu r esearches ,and the enforcem ent o f Digital Earth strateg y will supply Geo-inform atic T uPu.Geo-inform atic TuPu w ill be an improtant m eans of the use of Dig ital Earth ,and its researches w ill gr eatly br oaden the dom ain o f the application and the r esearch of Digital Earth.Key words :T he Digital Earth ;Geo -inform atic T uPu ;Geo -system science 611期 廖克等:地球信息图谱与数字地球

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

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

《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。

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。

大数据科学与技术专业培养计划

大数据科学与技术专业培养计划 数据科学与大数据技术专业本科培养计划 数据科学专业本科培养计划 Undergraduate Education Program for Specialty in Information and Computing Science 学院大数据学院专业名称数据科学） 学制4年授予学位学士 培养目标（Program Objectives） 本专业是以信息技术和计算技术的数学基础及应用为研究对象，将信息技术、计算机技术和数学交叉融合的工科类专业。培养具有良好的数学基础和数学思维能力, 掌握信息与数据科学的基础理论、方法与技能, 受到科学研究的训练, 能解决信息技术和数据挖掘中的实际问题的高级专门人才，以及从事大数据处理与高性能计算的拔尖创新人才。毕业生可以在科技、教育、信息产业、经济金融等部门从事研究、教学、应用开发和管理工作。 本专业要求学生打好数学基础，接受较扎实的计算机训练，主要学习信息科学和计算科学的基本理论、知识和方法，初步具备在大数据分析、高性能计算领域从事科学研究、解决实际问题及设计开发有关软件的能力。

?毕业要求（The Graduation Requirements） 本学科要求学生具备以下能力： ?具有坚实的数学基础，掌握扎实的数据科学基础和核心基础理论知识受到严格的科学思维训练，具备数据挖掘的基础理论和基本方法应用到实践的能力； ?具有从数据科学相关工程工作必要的自然科学知识、人文知识及外语能力； ?具备熟练使用计算机（包括常用语言、工具及数学软件）的基本技能，软硬件系统认知能力、具有较强的算法设计、算法分析与编程能力，能运用所学的理论、方法和技能解决信息科学和科学与工程计算中的某些实际问题； ?受到科学研究的初步训练，了解数据理论与智能计算理论，具有较强的知识更新、技术跟踪与创新能力，具有一定的科研能力； ?掌握高性能计算和大数据分析的基本方法，掌握智能算法的原理并有较强的算法实现能力，有一定的解决工程问题的能力； ?掌握文献检索与利用的基本方法，具有独立自主学习、终身学习和适应信息与计算科学及社会快速发展的能力； ?具有良好的思想道德素质、文化素质、心理素质和身体素质，有良好的工程职业道德； ?具备一定的团队协作精神、交流沟通、国际视野、组织管理、社会竞争与合作能力。 毕业生应获得以下几个方面的知识和能力（表1、表2知识、能力体系及毕业要求实现矩阵）

中南大学数据科学与大数据技术培养方案

数据科学与大数据技术专业本科培养方案 一、专业简介 本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数据科学基础知识、基本理论、基本方法，以及面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学、自然科学与社会科学领域基础知识、数据建模、高效分析与处理、统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能，熟悉自然科学和社会科学等应用领域中大数据应用特点，具备大数据采集、预处理、存储、分析、挖掘等行业核心技术的应用能力，以及卓越的专业能力和良好的外语水平，能够胜任大数据系统开发、系统运行与维护、大数据分析与挖掘等工作的专业型和研究型人才。本专业立足中南大学在医学与医药、轨道交通、有色金属工业领域的行业特色和优势实施人才培养，与知名IT公司建有校企人才合作培养基地。 二、培养目标 依据国家社会需求、行业产业需要、学校定位及发展目标，本专业致力于培养适应不断演化的经济与社会发展需要，注重大数据科学与工程领域与医学医药、轨道交通、有色金属行业交叉融合的复合型高级工程技术人才：能够适应行业大数据应用的发展需要，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识，提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案；能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产；具备良好的职业道德精神、社会责任感，理解法律、环境、发展的相互关系，在工程项目实施中坚持绿色发展理念、能够注重经济与社会效益的协调；具备健康的身心，拥有科学的人文精神、创新创业精神、团队精神，具备良好的人际沟通与协调能力、有效的工程项目管理能力；能够从全球视野思考问题，主动应对不断变化的国内外形势，具备自主学习能力、批判思维能力和国际交流能力。 三、培养要求 本专业毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下要求： 1、知识要求： ① 具备数学、自然科学、计算机科学基础知识、以及大数据工程专业知识，用于描述和分析大数据系统、大数据应用工程、大数据科学研究等相关复杂问题； ② 了解国家发展战略规划、产业政策、法律法规、正确认识、理解、评价大数据工程对经济、社会、环境、健康、安全、文化的影响，保持经济增长、社会和谐、环境友好的协调发展。

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，