一文搞清楚数据科学与大数据技术专业

数据科学与大数据技术：万物分析的大数据

来源：阳光高考网

《数据科学:它的内容、方法、意义与发展》

徐宗本,唐年胜,程学旗著

北京：科学出版社,.8

ISBN-7-03--7

责任编辑:李欣，钱俊

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科学出版社

内容简介

本书是有关数据科学内涵、方法、历史、意义及方法论、发展趋势、学科边界、核心科技问题、人才培养方案等方面的一部综合性论著.

本书可作为科研和教育主管部门、企事业研发部门、信息产业与数字经济行业决策的参考书,也可作为数学、统计学、计算机科学、人工智能、管理科学等学科领域的数据科学研究者、信息产业从业者的研究参考书,可供大专院校数据科学相关专业学科建设和教学参考书,也可作为数据科学与大数据技术专业、大数据管理与应用专业、大数据技术与应用专业、人工智能专业等相关专业的“数据科学概论”教材使用.

目录速览

前言

第1章数据科学的产生背景11.1大数据促进了数据科学的形成11.2数据科学承载着大数据发展的未来3第2章数据科学的相关概念与方法72.1与数据相关的概念与方法72.1.1结构化、非结构化与半结构化数据.1.2数据价值链.2与计算机科学相关的概念与方法.2.1计算架构.2.2系统软件.2.3编程语言与执行环境.2.4大数据平台软件.2.5数据处理算法.3与统计学相关的概念与方法.3.1统计描述.3.2统计建模.3.3统计推断.4与机器学习相关的概念与方法.4.1机器学习范式.4.2机器学习算法.4.3近代人工智能方法49第3章数据科学的内涵及演进.1数据科学的定义.2数据科学与其他学科的关联与区别.3促进数据科学形成的重大进展.3.1计算机科学相关的重大进展.3.2统计学相关的重大进展.3.3人工智能相关的重大进展.4数据科学概念的形成与演进77第4章数据科学的方法论与发展趋势.1数据科学方法论.2数据科学方法论与其他学科方法论的比较.2.1与数学方法论的关联与区别.2.2与统计学方法论的关联与区别.2.3与计算机科学方法论的关联与区别.2.4与人工智能方法论的关联与区别.3数据科学的发展规律与趋势90第5章数据科学的重大科学技术问题.1四大科学任务.1.1探索数据空间的结构与特性.1.2建立大数据统计学.1.3革新存储计算技术.1.4夯实人工智能基础.2十大技术方向.2.1物联网技术.2.2大数据互操作技术.2.3大数据安全技术.2.4大数据存储技术.2.5分布式协同计算技术.2.6新型数据库技术.2.7大数据基础算法.2.8数据智能技术.2.9区块链技术.2.10大数据可视化与交互式分析技术第6章数据科学的学科发展.1数据科学的学科方向.1.1数据收集与管理.1.2数据存储与计算.1.3数据分析与解译.1.4数据产品及应用.2数据科学的学科属性与范畴.3数据科学的发展战略第7章数据科学的人才培养.1社会需要什么样的数据科学人才？.1.1数据科学人才的市场需求.1.2数据科学人才的知识、能力与素质.1.3数据科学的人才培养原则.2如何培养数据科学人才？.2.1数据工程师培养方案.2.2数据分析师培养方案.2.3数据执行官培养方案参考文献索引

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