大数据科学博士点

导读：2020 年教育部公布全国 137 所普通高校成功申报「数据科学与大数据技术」本科专业。2019 年全国 203 所普通高校成功申报「数据科学与大数据技术」本科专业，2018 年全国 250 所普通高校成功申报「数据科学与大数据技术」本科专业。从 2015年～2019 年，全国 612 所高校成功申报「数据科学与大数据技术」本科专业。我国高校「数据科学与大数据技术」教育工作全面开花，稳步推进，目前正处于快速普及与高速发展阶段。专业概述「数据科学与大数据技术」本科专业是 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。高校排名为了全面反映我国高校「数据科学与大数据技术」本科专业教育教学总体规模、行业地区分布状况及发展水平，促进高校大数据教育事业健康、持续发展。2020年4月～6月，全国高校人工智能与大数据创新联盟针对全国已经开办、正在开办、即将开办「数据科学与大数据技术」本科专业的 612 所普通高校进行调研，并对高校「数据科学与大数据技术」本科专业教育教学实力进行综合打分、抽样调研，最终以「排行榜」的形式向社会公布调研结果。根据媒体公开报道资料及问卷调查反馈，将当前高校「数据科学与大数据技术」本科专业教育教学总体实力分为六类：A类、B类、C类、D类、E类、F类。同时，每类分为三档，其中，A类三档包括：A+类、A类、A-类；B类三档包括：B+类、B类、B-类；C类三档包括：C+类、C类、C-类；D类三档包括：D+类、D类、D-类； E+类、E类、E-类；F+类、F类、F-类。具体排名如下：作者简介：武汉维识教育科技有限公司专注于人工智能、机器人、云计算、大数据、区块链、信息安全等技术产业领域多层次人才培养。公司立足湖北科教大省，辐射全国，提供专业共建、师资培训、联合实验室、科研项目、实习实训、职业技能培训等整体解决方案。同时与诸多产业领军企业建立战略合作关系，融合产业先进技术，为金融、医疗、教育、安防、交通、零售、制造、农业等行业用户，提供多维智能工程与数字化技术解决方案。在全国众多院校、企业、研究机构、投资界等多方合作发展中发挥纽带作用，为推动相关领域人才培养和产业发展贡献力量。

我们生活在一个充满“数据”的时代，打电话、刷微博、聊QQ、用微信，阅读、购物、看病、旅游，都在不断产生新的数据。不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活，世界已经进入由数据主导的“大时代”。近年来，高校新设置的“数据科学与大数据技术”专业变得炙手可热，那么该专业培养目标是什么？学些什么？专业前景如何？对学生又有哪些要求呢？热门专业 2018年3月21日，教育部公布了《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，共有862所高校新增了2311个专业。其中最热门的专业当属当属“数据科学与大数据技术”，共有248所高校申请获批，占新增专业申请的高校数超过1/3。根据教育部在2012年发布了《普通高等学校本科专业目录》，“数据科学与大数据技术”并不在其中，属于目录外专业，需要审批设置。该专业最早在2016年获得批准设置，在教育部公布的《2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。而在2017年教育部公布的《2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到了32所。可见，三年来，开设“数据科学与大数据技术”专业的高校数量迅速膨胀，累计达到了284所。如此多的高校对它青睐有加，“数据科学与大数据技术”到底是一个什么专业？培养目标与学习内容 “数据科学与大数据技术”专业是培养以计算机科学、统计分析为基础，具备经济、金融、物流、商业、贸易、 管理等相关学科的领域知识，能推动并引领未来全球“互联网 +”、云计算、大数据技术在各领域的深入应用，具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究能力的高素质复合型人才。从上述培养目标可以看到，该专业的核心是计算机和统计分析，但需要具备多个领域的相关知识，培养目标也是复合型人才。在课程设置上，除了基本的计算机学科和统计学课程，还包括了微观经济学、计量经济学、国际金融、搜索引擎、自然语言处理、数据可视化、机器学习、模式识别以及大数据技术平台等相关课程。专业“钱”景 “数据科学与大数据技术”专业培养的是当下最热门的大数据、云计算、人工智能、算法分析等行业急需的人才。全球顶尖管理咨询公司麦肯锡分析报告显示，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14万到19万之间，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150万！从国内就业市场来看，根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势报告》，大数据和人工智能相关岗位出现全行业的旺盛需求，人才供给严重不足。其中，缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的44%，还有56%的缺口；推荐算法的缺口比例为50%，算法研究员的为43.9%，图像算法的为43%，深度学习的缺口量排在第十，为33.8%。从国家层面上看，”互联网+”已经上升为国家战略，以大数据战略为牵引，以信息安全、传感器、人工智能等为重点，打造新一代信息技术产业集群。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出我国新一代人工智能“三步走”发展战略，人工智能产业要成为新的重要经济增长点，助推我国产业升级和经济转型，并成为世界主要人工智能创新中心。在就业“钱景”方面，各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例，入门月薪已经达到了8K 以上，工作1年月薪可达到 12K 以上，资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。热门专业的冷思考 看到这里，是不是对“数据科学与大数据技术”专业跃跃欲试呢？且慢，对于热门专业，我们需要冷思考！就像前几年大热的物联网工程专业，很多学校一哄而上，但是专业课程设置不合理，计算机和通信的课程搞成大杂烩，两边的核心内容都没学好。师资也是赶鸭子上架，上课就是念念PPT，考试也是走过场。毕业出来，才发现基础知识不牢靠，后悔也迟了。对于高校来说，开设“数据科学与大数据技术”专业，需要有多学科的专业积淀，需要有经验的师资队伍，更需要有行业背景。很多高校只是因为专业热门，就拼拼凑凑开设起来，其实各方面积累很不够，学生报考时需要檫亮眼睛。对于学生来说，该专业对数理统计、计算机科学的知识要求很高，数学基础不牢靠的学生需要慎重选择。再者，对于将来当“码农”辛苦加班的日子也要有心理准备哦。对于很多同学来说，笔者建议在本科阶段深入学习一门本科专业，如计算机类、数学类、统计学类，然后再考研深造大数据类、人工智能的专业，既具有深厚的底蕴，又具备鲜明的专业特点，才能有更大的发展空间。不管怎样，对于专业选择，第一是兴趣，第二还是兴趣，有了兴趣才有学习、深造的动力！对了，对人工智能感兴趣的童鞋，“智能科学与技术”专业也是不错的选择哦。这个专业融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，也是培养跨学科的复合型人才，限于篇幅就不多讲了。原创不易，如果您感觉此文很有帮助，请鼓励支持下吧！↓↓↓狗日的作业！最能让青少年成长30部英文电影（下）最能让青少年成长30部英文电影（上）最适合亲子观看的16部BBC纪录片（建议收藏）！这才是中国孩子最需要补的一门课这才是中国父母最需要补的一门课和青春期的孩子对着干？赢了当下，输了未来！不背单词，不上辅导班，能学好英语？这个爸爸的实验结果是……让魔都家长扎心的“公民同招”，开错了药方！曹杨二中王洋校长访谈录——从一个学生家长的视角

获得博士学位授予权的高校是对学校实力的认可，1981年11月26日，我国首批博士和硕士学位授予单位名单已经国务院批准，由国务院学位委员会下达。这次批准的首批博士学位授予单位共151个（其中高校有114所），博士学位授予单位的学科、专业点812个，首批博士和硕士学位授予单位分布在国务院有关部、委以及省市、自治区和中国人民解放军所属的高等学校和科学研究机构。这114所高校中，经过21世纪初的高校大整合和调整，仅存的只有89所，以及后来根据中国科学院大学和中国社科院大学，总共有91所。对于消失的高校，有的是因为合并就不存在了，有的是几所学校合并启用新的名字了。我们一起来看看有哪些高校？其中的北京农业大学和北京农业工程大学合并组建了中国农业大学。还有就是类似吉林工业大学，白求恩医科大学，长春地质学院都被吉林大学合并而消失了。在这个批次中，985工程高校有36所获得资格，只有中央民族大学，湖南大学和西北农林科技大学这3所985工程大学不是首批博士学位授予权高校，从这个角度来看，湖南大学和西北农林科技大学这两所高校被划成双一流高校B类也不算冤。当然了，也有一些普通高校获得首批博士学位授予权，比如哈尔滨医科大学，南京医科大学，首都医科大学，扬州师范学院，西北师范大学，重庆医科大学以及西安地质学院等高校，之前既不是88所重点大学之一，之后也不是985，211或一流学科重点建设高校。这样看来，这些高校的实力还是很不错的。1983年12月5日，国务院学位委员会第五次会议在北京举行，通过经学科评议组第二次会议审核的第二批博士和硕士授予单位及学科、专业名单，并报国务院批准。第二次学位授权审核后，我国有博士点1151个，硕士点4254个；批准博士学位授权单位196个，硕士学位授权单位425个。1983年3月15日，国务院学位委员会第四次会议在北京举行，会通过了修订的《高等学校和科研机构授予博士和硕士学位的学科、专业目录》，公布试行；审议了进行第二批博士和硕士学位授予单位审核工作的文件。12月5日，国务院学位委员会第五次会议在北京举行，通过经学科评议组第二次会议审核的第二批博士和硕士授予单位及学科、专业名单，并报国务院批准。 第二次学位授权审核后，我国有博士点1151个，硕士点4254个；批准博士学位授权单位196个，硕士学位授权单位425个。1986年7月28日，国务院学位委员会第七次会议在北京举行，审核了第三批博士、硕士学位授予单位及学科、专业名单，经国务院同意，该名单由国务院学位委员会直接批准。第三次学科授权审核后，我国有博士点1830个，硕士点6407个；批准博士学位授权单位238个，硕士学位授权单位545个。1990年10月5日至6日，国务院学位委员会第九次会议在北京举行，审核通过第四批博士、硕士学位授予单位及学科、专业名单；原则同意在我国试办工商管理硕士学位，我国专业学位设置试点工作开始。第四次学位授权审核后，我国有博士点2107个，硕士点7534个；博士学位授予单位271个，硕士学位授予单位586个。1993年12月10日至11日，国务院学位委员会第十二次会议在北京召开，审议通过了第五批学位授权审核结果；第五次学位授权审核后，我国有博士点2398个，硕士点8467个；博士学位授予单位271个，硕士学位授予单位586个。1996年4月29至30日，国务院学位委员会在北京召开第十四次会议，审批第六批博士、硕士学位授予学科专业名单；同意数学等5个学科共26个学科点试行按一级学科行使博士学位授予权； 第六次学位授权审核后，我国有博士点2604个，硕士点9799个；博士学位授予单位277个，硕士学位授予单位633个。1998年6月17日至18日，国务院学位委员会第十六次会议在北京召开，审批了国务院学位委员会学科评议组第七次会议审核通过的新增学位授权单位及授权点名单。第七次学位授权审核和调整对应学科专业目录后，我国有博士硕士学位授权一级学科点388个，博士点1769个，硕士点8361个；博士学位授予单位303个，硕士学位授予单位655个。2000年12月25日至28日，国务院学位委员会第十八次会议在京召开，批准了《第八批博士和硕士学位授权学科、专业名单》。第八次学位授权审核，增列博士学位授权一级学科点310个；增列博士点442个，调整原有博士点1个；增列硕士点2598个。新增7所院校为博士学位授予单位。2003年7月25日至26日，国务院学位委员会第二十次会议在北京召开，原则通过了第九批学位授权审核新增博士学位授权学科专业名单；第九次学位授权审核后，我国有博士、硕士学位授权一级学科点974个，博士点1707个，硕士点12590个；博士学位授权单位341个，硕士学位授权单位775个。2006年1月23日―24日，国务院学位委员会第二十二次会议在北京召开，会议审议并原则通过了《第十批博士和硕士学位授权学科、专业名单》：批准增列博士学位授权一级学科点390个，博士点678个。新增博士学位授予单位19个，新增硕士学位授予单位32个。2011年2月12日至13日，国务院学位委员会第二十八次会议在北京召开，会议审议通过了《2010年新增博士、硕士学位授权一级学科点名单》。此次共审核通过博士学位授权一级学科点1004个，硕士学位授权一级学科点3806个。2014年，国务院学位委员会、教育部决定开展学位授权点合格评估工作，评估工作分为学位授予单位自我评估和教育行政部门随机抽评两个阶段，其中2014年—2018年为自我评估阶段，2019年为随机抽评阶段。国务院学位委员会根据学位授权点合格评估结果，分别做出继续授权、限期整改或撤销学位授权的处理决定。处理决定向社会公开。2016年，根据《关于开展博士、硕士学位授权学科和专业学位授权类别动态调整试点工作的意见》和《博士、硕士学位授权学科和专业学位授权类别动态调整办法》，在全国范围内开展博士、硕士学位授权学科和专业学位授权类别动态调整工作。2017年1月8日，国务院学位委员会第三十二次会议召开，审议了《关于深化博士硕士学位授权审核办法改革的意见》、《博士硕士学位授权审核办法》和2017年学位授权审核工作的实施方案。基本思路是：坚持服务需求、提高质量，以优化学科结构为重点，引导学位授权单位走内涵式发展道路，主动服务经济社会发展需求；二是突出质量标准，按照新增学位授予单位、新增一级学科和专业学位类别，分别制定基本条件，改变过去以分配数量指标为主要方式的做法，通过质量标准通过规模控制；三是进一步扩大省级统筹和高校办学自主权。国内越来越多的高校具备博士生招生资格，博士的招生数量也从1978年的十几个人，发展到2018年的将近10万人，可以看出我们高等教育的发展速度还是很快的。对此你有什么看法

根据《教育部关于公布2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，其中共250所获批高校名单如下：中国人民大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　北京化工大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　中国农业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　北京师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　中国传媒大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　南开大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　同济大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　上海财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　上海财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　中国矿业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　厦门大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　厦门大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　中国石油大学(北京)　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　中国地质大学(武汉)　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　武汉理工大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　华中农业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　华中师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　中南财经政法大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　华南理工大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　西南财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　兰州大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　哈尔滨工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　西北工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　中央民族大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　北方民族大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　大连海事大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　防灾科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　北方工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　北京石油化工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　首都经济贸易大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　北京城市学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　北京吉利学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　天津财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　天津财经大学珠江学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河北地质大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河北工程大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　北华航天工业学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河北农业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河北北方学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　河北民族师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　保定学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河北经贸大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河北外国语学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河北大学工商学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　燕京理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　河北工程技术学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　河北东方学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　山西大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　太原理工大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　山西农业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　忻州师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　太原师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　长治学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　运城学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　山西财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　山西工商学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　山西农业大学信息学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　太原工业学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　山西工程技术学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　内蒙古大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　内蒙古工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　内蒙古医科大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　内蒙古师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　赤峰学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　集宁师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　内蒙古民族大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　内蒙古财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　呼和浩特民族学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　鄂尔多斯应用技术学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　辽宁大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　沈阳大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　沈阳工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　辽宁科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　沈阳工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　沈阳师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　大连东软信息学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　长春大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　吉林师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　吉林工程技术师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　吉林财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　长春工业大学人文信息学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　吉林动画学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　吉林师范大学博达学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　黑龙江大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　牡丹江师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　哈尔滨华德学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　黑龙江工业学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　上海电机学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　上海对外经贸大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　上海体育学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　上海健康医学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　常熟理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　南京信息工程大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　南京工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　淮阴工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　南通大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　江苏师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　南京审计大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　金陵科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　南京理工大学泰州科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　南京师范大学中北学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　江苏师范大学科文学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　昆山杜克大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　H理学　四年　浙江工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　浙江科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　杭州师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　温州大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　浙江万里学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　浙江工商大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　嘉兴学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　浙江大学宁波理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　上海财经大学浙江学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　安徽理工大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　安徽工程大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　阜阳师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　池州学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　滁州学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　安徽科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　淮北师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　安庆师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　安徽财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　铜陵学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　安徽三联学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　安徽新华学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　安徽信息工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　合肥师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　福州大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　集美大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　闽江学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　厦门理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　厦门华厦学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　闽南理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　福建江夏学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　阳光学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　集美大学诚毅学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　南昌大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　新余学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　南昌航空大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　江西师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　上饶师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　江西财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　南昌理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　山东交通学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　齐鲁工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　山东农业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　山东中医药大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　曲阜师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　泰山学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　聊城大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　济宁学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　枣庄学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　德州学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　临沂大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　山东财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　齐鲁理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河南工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　郑州轻工业学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河南城建学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河南大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　许昌学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　洛阳师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　信阳师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　安阳师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　周口师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河南科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　新乡学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　商丘师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河南财经政法大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　南阳理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　洛阳理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　郑州工业应用技术学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　郑州科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　中原工学院信息商务学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　郑州升达经贸管理学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　郑州财经学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　黄河交通学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　湖北大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　湖北工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　武汉轻工大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　湖北工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　武昌理工学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　武汉工程科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　湘潭大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　吉首大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　湖南商学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　湖南财政经济学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　肇庆学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　汕头大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　广东工业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　广州大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　韩山师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　广东财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　广东技术师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　广东科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　广州商学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　北京理工大学珠海学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　广东技术师范学院天河学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　广州大学华软软件学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　桂林理工大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　河池学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　广西师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　玉林师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　桂林航天工业学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　南宁学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　海南师范大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　海口经济学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　三亚学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　重庆科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　重庆邮电大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　重庆文理学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　重庆师范大学涉外商贸学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　重庆邮电大学移通学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　重庆大学城市科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　重庆第二师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　重庆工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　西南石油大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　成都信息工程大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　成都理工大学工程技术学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　四川大学锦城学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　四川大学锦江学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　贵州工程应用技术学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　遵义师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　凯里学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　铜仁学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　贵州财经大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　贵州民族大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　贵州民族大学人文科技学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　贵州师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　云南大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　云南农业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　西南林业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　楚雄师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　云南民族大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　云南大学滇池学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　云南师范大学商学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　云南工商学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　滇西科技师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　西安邮电大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　延安大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　西安财经学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　西安欧亚学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　西安外事学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　西京学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　陕西服装工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　甘肃农业大学　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　兰州城市学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　理学　四年　天水师范学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　兰州文理学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　银川能源学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年　新疆工程学院　　数据科学与大数据技术　　080910T　工学　四年

根据教育部相关规定，《数据科学与大数据技术》本科专业代码：080910T，《大数据技术与应用》高职专业代码：610215。2017年3月，教育部公布第二批“大数据专业”获批高校，第一批3所，第二批32所，两批共35所。第一批为北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所第二批：中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学等32所，具体名单如下： 中国人民大学 北京邮电大学 复旦大学 华东师范大学 电子科技大学 北京信息科技大学 中北大学 晋中学院 长春理工大学 上海工程技术大学 上海纽约大学 浙江财经大学 宿州学院 福建工程学院 黄河科技学院 湖北经济学院 佛山科学技术学院 广东白云学院 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院 广西科技大学 重庆理工大学 成都东软学院 电子科技大学成都学院 贵州大学 贵州师范大学 安顺学院 贵州商学院 贵州理工学院 昆明理工大学 云南师范大学 云南财经大学 宁夏理工学院需要同学们注意的是，大多数专业为理科、工科，对数学不感兴趣的同学慎重啊。大数据本科阶段课程体系目前没有统一的标准，但总的来看，包括以下课程：大数据数据采集：Python、Scala大数据存储：hbase、hive、sqoop大数据实时计算：Mahout、Spark、storm、大数据分析：python，R 根据LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。有数据称，未来几年需要大数据相关人才150万，可谓前途光明。

数据科学与大数据技术专业就是在此背景下设立的面向大数据时代巨大人才需求的新专业，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。一．数据科学与大数据技术专业招生计划增长迅猛数据科学与大数据技术专业是2015年教育部公布的新增专业，因此2016和2017年仅有少量的院校开设该专业。与2017年相比，2018年的数据科学与大数据专业招生院校数和招生计划数都大幅上涨，由此可见该专业十分受高校的青睐。图1 2016-2019年数据科学与大数据技术专业招生情况数据来源：2016-2019年全国普通本科批招生计划注：按照试验班和专业中类招收数据科学与大数据技术的计划数不计入上图数据二．很多普通院校开设了大数据专业2016年，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。在之后的几年中，不少普通高校和重点高校都紧随时代潮流开设了大数据专业。由于普通院校的数量众多，2019年普通院校的大数据专业招生计划数已经超过重点院校和985，211院校。部分985，211院校都选择以试验班或者专业中类的形式招收大数据专业。因此985，211院校的大数据专业实际招生人数会高于图中数据。图2 各层次院校科学与大数据技术专业招生情况数据来源：2019年全国普通本科批招生计划注：按照试验班和专业中类招收数据科学与大数据技术的计划数不计入上图数据三．内蒙古、重庆大数据专业招生占比高内蒙古和重庆的大数据专业招生计划占比高于全国平均水平。内蒙古和重庆内蒙古农业大学、内蒙古名族大学、重庆师范大学涉外商贸学院、重庆邮电大学移通学院、重庆科技学院等院校均在院校所在地省市投放100人以上数据科学与大数据技术的招生计划。图3 全国各省市数据科学与大数据技术专业招生计划占比数据来源：2019年全国普通本科批招生计划（单位：%，西藏数据缺失）小结：数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合、兼顾数据科学理论与应用的以计算技术为基础的、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。该专业的就业形式较好，适合逻辑思维强，数学功底好的考生填报。特别声明：本文为优志愿原创作品。未经著作权人授权，禁止转载和使用，否则将承担法律责任。填志愿时在大厚本上翻找资料，很容易遗漏掉一些不错的院校，优志愿分享高考资讯、填报志愿、大学、专业等相关的信息，帮助您轻松获取历年分数线等数据资料。

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，我们在淘宝某店铺上买了一件衣服，网站就会根据我们的喜好和其他购买者的评价推荐类似的衣物，其它网站的广告窗口也会弹出类似的信息。再比如，网上频繁曝出的“大数据杀熟”事件，顾客通过某APP预订过北京飞往南京的机票，下次再预订时的价格就会高出初次预订时的价格。那么，究竟什么是大数据？数据科学与大数据技术是一个什么样的专业？大数据分析与人工智能时代有着怎样的联系？希望本文能够给各位家长及考生带来一定的启发。一、大数据 ≠ 大的数据谈到大数据，我们往往想到的是海量的数据或者很大很复杂的数据，但其实大数据并不等于大的数据。开篇提到的两个例子都是大数据在我们日常生活中的应用。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。”二、专业设置2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。当年，教育部公布在本科阶段新增“数据科学与大数据技术”专业。2016年，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学成为首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业的3所院校。2017年，中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。根据教育部每年公布的《普通高等学校本科专业备案和审批结果》，2018年至2020年，分别有248、197、143所本科院校获批招生。据不完全统计，2018年面向河北省招生的高校中，共有114所开设了该专业。2019年，专业招生院校达到219所，甚至个别院校在文科中设置了招生计划，如北京大学、厦门大学、西交利物浦大学等。三、学科设置总体来说，数据科学与大数据技术是一个实践性很强的新兴交叉复合型专业，统计学、数学、计算机是三大支撑性学科。由于不同高校偏重的专业方向、课程设置有所差异，医学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科。以对外经济贸易大学该专业为例，专业知识结构包括数学、统计、计算机和财经大数据分析四大模块，具体课程设置如下：数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。计算机：数据机构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。四、报考注意事项数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业，很难说是完全归属与那个独立的学科。高校牵头申报的学院不同，培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院，也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。在大部分开设院校中，该专业都设置在工学计算机门类下，授予工学学位；但有个别院校将其归属在理学门类，授予理学学位。有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生，可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如，复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下；北京大学是在数学院开设了该专业，偏数学的内容更多一些；对外经济贸易大学该专业设在信息学院，因为财经是学校传统优势，专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。不得不提的是，受人工智能时代发展和国家政策大背景影响，数据科学与大数据技术虽然为新兴专业，但是录取分数线遥遥领先。以对外经济贸易大学和上海工程技术大学为例，2017年对外经贸大学该专业在河北理科一批录取平均分648分，高出一本批次线163分；而上海工程技术大学作为二批招生的院校，录取分数线超出一本线40分，成为该校在河北招生专业的最高分。五、人才缺口巨大，就业“钱”景十分可观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。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。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。近三年来互联网人才薪酬数据显示，大数据行业以平均21200元的月薪高居互联网行业榜首，远高于排名二三位的物联网和智能硬件行业。中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员不到50万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。六、就业方向重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多，常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位包括大数据系统架构师（大数据平台搭建、系统设计、基础设施），大数据系统分析师（利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用），数据分析师（专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，实现数据的商业意义），大数据可视化工程师（依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案，选择合适的可视化技术，制作可视化样例）等。注：本文信息整合于教育部阳光高考信息平台和网络，如有侵权，请联系删除。

导读：本文概述数据、分析、商业智能、报表、大数据、数据科学、边缘分析、信息学以及人工智能和认知计算这些基本概念。作者：格雷戈里·S. 纳尔逊（Gregory S. Nelson）来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01 数据数据几乎渗透到我们生活的每一个角落，从我们在手机中留下的数字足迹，到健康记录，再到购物历史，以及对资源（如能源）的使用情况。在当今这个数字世界里，脱离数字的生活虽然不是不可接受的，但也需要巨大的牺牲精神和不可思议的毅力才能忍受。我们不仅是数据制造者，同时也是活跃的数据消费者，例如我们时常检查自己的在线消费习惯，监测健身程序，或者查看自己的常旅客积分是否够去加勒比度假，这些行为都是在消费数据。但数据到底是什么？按最通用的形式来理解，数据就是被储存起来以备日后使用的信息。最早记录信息的方式可能是在动物骨头上刻蚀符号。到了20世纪50年代，人们开始在磁带上记录数字信息，然后是打孔卡片，再后来是使用磁盘。现代数据处理开始的时间并不长，但已经奠定了我们如何收集、存储、管理、使用信息的基础。直到最近，我们对那些无法计算的信息（例如，视频和图像信息）还只能进行分类处理。但近几年来，通过大量的技术变革，无法存储的数据类型变得越来越少了。事实上，存储的信息，或者数据，就是以一种可用的编码方式，为了我们可计算的目的而建立的真实世界的模型。数据是真实世界中所发生事情的持续记录或“模型”，这一事实是分析学的一个重要特征。被公认为“20世纪最伟大的统计学家之一”的乔治·鲍克斯（George Box）曾经说过：“所有的模型都是错误的，但有些模型是有用的。”很多时候，我们在数据中发现一些没有意义或者完全错误的东西。请记住，数据是从真实的物理世界转化并抽象为代表真实世界的东西，即乔治所说的“模型”。就像机械速度计是测量速度的标准一样（也是衡量速率的一个很好的替代物），这个模型（指机械速度计）实际上是测量轮胎的转速，而不是速度。总之，数据是存储的信息，是所有分析的基础。例如，在可视化分析中，我们利用可视化技术和交互界面对数据进行解析和推理，找出数据本身存在的规律。02 分析分析（analytics）可能是商业中使用得最多但却最难理解的术语之一。对一些人来说，它是一种用来“把数据屈打成招”（找出数据中潜藏规律）的技术或技巧，或者仅仅是商业智能与数据仓库的延伸；而对另外一些人来说，分析则是用于开发模型的统计、数学或定量方法。Merriam-Webster字典称分析是“一种逻辑分析的方法”。Dictionary.com字典将分析定义为“逻辑分析的科学”。不幸的是，两种定义都直接使用了分析（analysis）这个词的词根，似乎存在循环解释的逻辑错误。分析（analysis）这个词的起源可以追溯到16世纪80年代的中世纪拉丁语（anal-yticus）和希腊语（anal-ytiks），意思是“分解”（break up）或者“放松”（loosen）。我把分析（analytics）定义为一种解决数据驱动问题的结构化方法：通过对事实（数据）的仔细推敲，帮助我们解决问题的一套方法论。关于分析的定义有很多争论。就当前讨论的问题而言，我将分析定义为：一种全面的、基于数据驱动的解决问题的策略与方法。我有意避免将分析定义为某个“过程”、某种“科学”或“学科”。相反，我将分析定义为一种全面的策略，正如读者将在本书第二部分中看到的那样，它是包含过程、规则、可交付物的最佳实践。分析通过使用逻辑、归纳推理、演绎推理、批判思维、定量方法（结合数据）等手段，来检验和分析现象，从而确定其本质特征。分析植根于科学方法，包括问题的识别和理解、理论生成、假设检验和结果交流。归纳推理当积累的证据被用来支持一个结论，但结论仍带有一些不确定性的时候，就会用到归纳推理方法。也就是说，最终的结论有可能（存在一定概率）与给定前提不一致。通过归纳推理，我们基于具体的观测或数据能够做出广泛的、一般意义上的概括和总结。演绎推理演绎推理基于某些一般案例提出论断，然后依靠数据，使用统计推断或实验手段证明或证伪提出的论断。例如，按照演绎推理方法，我们提出一个关于世界运动方式的基本理论，然后（应用数据）去检验我们提出的假设的正确性。分析可以用来解决各种各样的问题。例如，UPS公司应用分析结果而采取优化货物运输措施，节省了150多万加仑（1加仑=3.785 41立方分米）的燃油，减少了14 000吨的二氧化碳排放量 ；克利夫兰诊所利用分析结果优化了手术室的运营时间安排。有了这些成功案例，对于技术供应商（硬件和软件）和其他不同支持者来说，“分析”毫无疑问都是极具吸引力的。当然，“分析”这个词当前存在过度使用危险，这可以从人们把这个术语与其他词的各种组合中看出。诸如：大数据分析（big data analytics）规范性分析（prescriptive analytics）业务分析（business analytics）操作分析（operational analytics）高级分析（advanced analytics）实时分析（real-time analytics）边缘或环境分析（edge or ambient analytics）虽然以上这些组合与搭配在分析应用的类型和描述上具有独特性，但也经常造成理解上的混乱，特别是对企业高管（如CXO层次高管）而言，技术供应商总是热衷于提供最新的分析解决方案，试图能解决他们的每一个业务痛点。我的观点（许多志同道合、理性思考的人也有与我相同的观点）是，分析并不是一种技术，技术只是在分析活动中起到了推动和赋能作用的策略和方法。分析通常也指能够识别数据之间有业务意义的模式和关系的任何解决方案。分析被用于解析不同规模的、不同复杂程度的、结构化和非结构化的、定量或定性的数据，以便从中实现对特定问题的理解、预测或优化的明确目的。所谓高级分析也是分析的子集，它使用复杂的分析技术来支持基于事实的决策过程，而且这种分析通常是以自动化或半自动化的方式开展的。高级分析通常包括数据挖掘、计量经济建模、预测、优化、预测建模、模拟、统计和文本挖掘等技术。03 商业智能和报表关于分析与商业智能的区别，几乎没有形成过共识。有些人将分析归类为商业智能的一个子集，而另一些人则把它归为完全不同的类别。我把商业智能（BI）定义为：一种管理策略，用来建立一种更有结构性和更有效的决策方法……BI包括报表、查询、联机分析处理（OLAP）、仪表盘、记分卡甚至分析等常见要素。综合性术语BI也可以指获取、清理、集成和存储数据的过程。有些人会将分析和商业智能之间的区别归纳为两个方面的不同：所使用量化方法（即算法、数学、统计）的复杂度；所产生结果是针对历史已发生的还是未来将发生的。也就是说，商业智能的重点是使用相对简单的数学方法来对历史数据进行展示和呈现，而分析则被认为是采用更复杂的计算逻辑，并且能够预测一些特定问题、识别因果关系、确定最优解决方案的方法，有时也被用于指明需要采取的行动与措施。大多数商业智能应用的局限性并不在于技术的限制，而在于分析的深度和为行动提供依据的真正洞察力。例如，告诉我已经发生了什么事情并不能帮助我决定如何行动以改变未来，这样的结果往往是通过离线分析（offline analysis）得到的。分析的真正责任是形成可行动的、可操作的洞察力，从而能够帮助我们了解已经发生的事情（在什么地点发生，为什么会发生，在什么条件下发生），预测出未来可能发生什么，以及我们可以做什么来影响和优化未来的结果。请注意，图1-1中描述的BI仪表盘描述了有关过去的事实，如销售、呼叫量、产品和账户，使你很容易获得组织当前销售状态或活动情况的快照。▲图1-1 商业智能仪表盘，来源：QlikTech International AB商业智能和它的近邻“报表”，都是用来描述有关现象的信息展示技术，通常位于数据传递管道的尾部，在那里可以直观地访问数据和结果。而另一方面，分析则超越了对数据的描述，它真正理解了这个现象的内在规律，从而来预测、优化和预判未来应采取的适当行动。从传统上看，商业智能一直存在两个缺点，这源于它们与这样的事实有关：BI通常专注于建立对过去已经发生事实的认识，因为它侧重于度量和监视，而不是预测和优化；其计量分析往往不够复杂，无法建立足以产生精确洞察力的有意义的改变（虽然正确的报表或可视化展现也可以对改变产生影响，但还不够精确）。如果把商业智能与深入的“分析”恰当地结合在一起，而不仅仅停留在对事实的认识，它就更接近分析，但它又往往缺乏高级分析解决方案中经常用到的复杂统计、数学或者“机器学习”方法。因此，我认为分析是商业智能总体框架内所包含的概念的一种自然演变。它更加强调充分开展必要的各种活动，以形成能促进行动的真知灼见。分析远远不止于在自助操作仪表盘或报表界面中所使用的、预先定义的可视化元素。04 大数据大数据（big data）是一种描述不和谐信息的方法，在将数据转化为洞察力的过程中，组织必须处理这些难以处理的信息。1997年，Michael Cox和David Ellsworth首次使用了大数据这一表述，他们当时提到的“问题”如下：可视化为计算机系统提供了一个有趣的挑战：数据集通常相当大，占用了大量主内存、本地磁盘甚至远程磁盘的容量。我们称之为大数据问题。当数据集大到无法存放在主内存（核心存储器），或者甚至无法存储在本地磁盘上时，最常见的解决方案是扩充并获取更多的资源。将大数据视为一个概念，它突出了这样一种挑战：数据的规模和复杂性超出了传统数据分析方法能够处理的范围。我们将大数据与传统的“小”数据进行对比，包括其容量（我们拥有多少数据）、速度（产生与获得数据的快慢）和多样性（包括数字、文本、图像、视频等多种数据形态）。如果大数据是用来描述当今信息复杂性的概念，那么分析就可以帮助我们以主动的方式（预测性和规范性）来分析复杂性，而不是以被动的方式（即商业智能的范畴）来应对。05 数据科学与大数据相比，定义数据科学显得不是一件轻而易举的工作，因为在数据科学的众多定义中，很少发现一致的描述。关于数据科学意味着什么，以及它是否与分析完全不同，目前存在很多争论。还有一些人，甚至试图通过讨论数据科学家的工作来定义数据科学：数据科学家所需要的技能，他们所扮演的角色，他们所使用的工具和技术，他们工作的地方，以及他们的教育背景，等等。但这些并没有对数据科学给出一个有意义的定义。与其按照人（数据科学家）或他们所处理的问题来定义数据科学，不如将其定义如下：数据科学是一门科学学科，它利用统计和数学等领域的定量方法以及现代技术，开发出用于发现模式、预测结果和为复杂问题找到最佳解决方案的算法。数据科学和分析的区别在于，数据科学可以帮助甚至支持自动化实现对数据的分析，但是分析是一种以人为中心的策略，它充分利用各种工具，包括那些在数据科学中发现的工具，来理解事物现象之间的真正本质。数据科学可能是这些概念中涉及面最广泛的，因为它关系到处理“数据”的整个科学和实践。我认为数据科学是由计算机科学家设计的分析学，但在实践中，数据科学往往侧重于对一般性宏观问题的研究，而分析往往侧重于解决特定行业或具体问题的挑战。06 边缘（和环境）分析在很多现代企业，分析是它们的一种核心业务活动，这些企业通过数据驱动和以人为中心的业务运营与管理流程实现了数据的大众化（democratize data）。而边缘分析（edge analytics）一般指的是分布式分析，在这种场景下，分析被内置到一些机器或系统中，通过这种内置的方式，信息的生成与收集已经成为企业“下意识”的自主活动。边缘分析通常与智能设备相关，这种情况下，分析计算是在数据收集点（例如设备、传感器、网络交换机或其他设备）开展的，与传统的数据管道传输方式（即采集数据、传输数据、清洗数据、集成数据、存储数据）不同，边缘分析把分析嵌入到收集数据的设备中完成或就近实现。数据大众化所谓数据大众化，指的是数据开放，使每个能够而且应该能够获得数据的人都有权通过工具来探索获取这些数据，而不是将数据局限于少数特权群体。例如，传统的信用卡欺诈检测依赖于机器（例如读卡器），并通过与授权“代理”的连接发送请求来验证一个交易，算法需要在极短的时间内（百分之一毫秒）对此交易完成授权或打上欺诈标签，最后，读卡设备接收授权指令后完成或拒绝交易操作。在边缘分析中，算法将运行在仪器本身上（比如带有嵌入式分析的智能芯片读卡器）。边缘分析通常与物联网（IoT）联系在一起。最近IDC在针对物联网IoT未来视界（FutureScape）的一份报告中提出，到2018年，40%的物联网数据将在网络中产生数据的边缘完成数据的存储、处理、分析和响应。随着物联网的发展，我们很可能会看到未来对所谓的“万物分析”（Analytics of Things，AoT）有更多的关注，它指的是分析将给物联网数据带来独特价值的机会。环境分析（ambient analytics）是另一个相关的术语，它的名字意味着“分析无处不在”。就像房间的灯光或音响常常不被注意，但却为舞台构建了氛围一样，环境分析也会影响我们工作和娱乐的环境。我们看到环境智能正在日常生活场景中发挥作用，比如检测血糖水平和注射胰岛素。同样，当你回到住家附近时，家居自动化设备检测到相应信息，会自动调整温度和打开照明。环境分析超越了基于简单规则的决策，它利用算法来决定合适的行动路线。毫无疑问，边缘和环境分析将继续挑战传统的以人为中心的管理方式与流程，传统管理方式下，使用分析结果（如对分析的理解、决策和采取的行动）以人为主，而在边缘和环境分析中会有越来越多的（不需要人工介入的）自主决策与执行。07 信息学信息学（informatics）是信息技术和信息管理的交叉学科。在实践中，信息学涉及用于数据存储和检索的处理技术。从本质上讲，信息学讨论信息是如何管理的，指的是支持流程化工作流的系统和数据生态系统，而不是对其中发现的数据进行分析。在信息科学中经常谈到的健康信息学，它专门用于保健医疗研究，是介于健康信息技术和健康信息管理之间的一种专业技术，它将信息技术、通信和保健融合起来，以提高病人护理的质量和安全性。它位于人、信息和技术三者交汇处的中心。保健政策是指在一个社会中为实现特定的保健目标而采取的决定、计划和行动。保健政策制定者希望看到医疗保健变得更经济、更安全、更高质量，信息技术和健康信息技术往往是实现这一目标的重要手段。事实上，其中一项最必不可少的工作是正确定位数据资源，使之能提供每个患者360度的完整健康状况信息视图，只有数据共享才能做到这一点（见图1-2）。▲图1-2 健康信息管理、健康信息技术和信息学之间的区别分析集成了所有这些概念，并依赖于底层数据、支持技术和信息管理过程来实现这一目标。08 人工智能与认知计算人工智能（AI）是一门“让计算机做需要人类智能才能做的事情的科学”。人工智能和机器学习的区别在于，人工智能是指利用计算机完成模式的识别与探索这类“智能”工作的广义概念，而机器学习是人工智能的子集，它主要指利用计算机从数据中学习的概念。机器学习是人工智能的一个子集，它可以根据数据进行学习和预测，不是仅仅根据特定的一组规则或指令完成事先规划好的操作，而是利用算法训练来自主识别大量数据中的模式。人工智能（和机器学习）可以在分析生命周期中使用，以支持发现和探索（例如，数据是如何构造的，存在什么模式等）。人工智能在分析中的应用通常以机器学习（如上文所述）或认知计算的形式出现。认知计算是一种独特的应用，它将人工智能和机器学习算法结合在一起，试图复制（或模仿）人脑的行为。认知计算系统被设计为像人一样通过思考、推理和记忆等方式来解决问题。这种设计方法使认知计算系统具有一个优势，使得它们能够“随着新数据的到来而学习和适应”并“探索和发现那些你永远不会知道去问的东西”。认知计算的优势在于，一旦它学会了某种能力，它就永远不会忘记，而人类往往做不到这一点。在人与算法的竞争中，不幸的是，人类常常输掉。人工智能的优势就在于此。因此，如果我们要成为聪明的人，就必须学会谦逊，因为在计算机世界里，我们的直觉判断可能还不如依靠一组简单规则实现的算法。——Farnham Street博客（Parish，2017，Do Algorithms，在复杂的决策中算法能击败我们吗？）在狭义的术语中，人工智能代表人类智慧，而认知计算则提供信息来帮助人们做出决策。关于作者：格雷戈里·S. 纳尔逊（Gregory S. Nelson），ThotWave的创始人和CEO，是国际分析研究所（International Institute for Analytics）的专家，也是杜克大学福卡商学院（Fuqua School of Business）的特约教授。

2019年高考迎来倒计时,为让考生和家长更好、更全面的了解专业，优志愿每天为大家分享今日热点，并且为大家判断热门专业走势，大家可以一起来了解一下，为2019高考早做准备！一、社会热点1、最高法、最高检和公安部联合印发意见，公共交通工具上抢夺方向盘等妨害安全驾驶的行为一般不得适用缓刑；2、教育部等多部门下发通知，在内地（大陆）学习、工作和生活的港澳台居民，可申请参加资格考试，认定中小学教师资格；3、工信部消息，今年我国部分地区将发放5G临时牌照，预计下半年5G手机将投入市场；4、特斯拉工厂落地上海，商务部表示，欢迎各国企业来华投资兴业，共享中国汽车市场的发展机遇；5、10日，玉兔二号结束“午休”后成功被唤醒，继续展开对月球背面的巡视探测；6、中消协发布2018年十大维权热点：顺风车安全问题、个人信息保护缺失、大数据杀熟名列前三。【提示：数据科学与大数据技术专业】该专业是一个软硬件结合、兼顾数据科学理论与应用的以计算技术为基础的、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。就业前景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。2018中国大学计算机科学与技术专业排名二、高考聚焦1、广州交通大学筹建选址定在广州市黄埔区，计划2020年开始招生；2、聊城大学腾讯云人工智能学院揭牌；3、重庆大学和重庆航空达成的战略合作协议，开始培养飞行员。