大數據科學研究

『壹』 大數據對科學研究的影響

（1）第一種範式：實驗

在最初的科學研究階段，人類採用實驗來解決一些科學問題，著名的比薩斜塔實驗就是一個典型實例。1590年，伽利略在比薩斜塔上做了「兩個鐵球同時落地」的實驗，得出了重量不同的兩個鐵球同時下落的結論，從此推翻了亞里士多德「物體下落速度和重量成比例」的學說，糾正了這個持續了1 900年之久的錯誤結論。

『貳』 想考大數據的研究生,大數據具體是什麼專業

大數據開發、大數據分析、大數據科研。

大數據開發：主要有兩種分類，第一類是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序，第二類是對大數據處理系統本身進行開發。人少，學習有門檻，薪資高。

大數據分析：數據分析是指對規模巨大的數據進行分析，現今大數據時代是離不開大數據分析的。人數多一點，學習比大數據開發低，薪資也不錯。

大數據科研：主要進行數據安全研究、數據科學研究。學習門檻高、人少、薪資高。

作為一個提供決策依據的學科，大數據的本質是統計學，實現手段的方法是計算機科學（畢竟你不可能用手算處理天量數據），終端實現價值則需要管理學結合商業社會的知識。

所以打算讀這個專業的同學，除了可以選擇特有的數據科學的研究生項目外，也可以考慮申請統計學或者計算機科學專業，具體怎麼選，請結合自己的背景判斷。

金融與大數據也是息息相關，復旦大學大數據學院就開設有金融碩士，本科學習大數據，研究生跨考到金融也是一個不錯的選擇。因為大數據專業屬於新開專業，供選擇的學校較少，如果你對經濟、金融比較感興趣，選擇金融（大數據方向）也是非常不錯的選擇。

『叄』 李國傑院士談面向大數據的數據科學

如今，大數據對於我們生活的影響是方方面面的，不僅在促進社會經濟發展，促進社會公平法制有很大的推動作用，在科學研究方面也為我們提供新的方向。大數據就像我們觀察自然界的放大鏡和顯微鏡一樣，成為了了解世界的新工具。

大數據一詞是由美國IBM公司提出並炒起來的，最近IBM公司又提出了認知科學一詞，准備用來取代大數據，可能2~3年後，認知科學將會成為我們談論的新的行業名詞。

數據是我們對自然界客觀事物的描述，是從客觀事物中抽象出來的東西。大數據要想發揮出它的價值，就必須與其他學科綜合在一起。所以現在我們常說數據科學，它是綜合了統計、代數、拓撲、計算機科學、基礎科學（物理、化學、生物），應用科學（感測、通信、存儲）等的集大成科學。

大數據對計算機科學帶來的挑戰：
圖靈定義的計算機科學：G = F(x)，計算機科學研究的核心就是演算法F，輸入x可以是任意對象。在大數據時代，輸入對象x的體量非常的大，類型非常混雜，所以x就不能是任意對象了。所以計算機科學的定義也發生了轉變，Computer Science = Science of Algorithm + Science of Data，計算機科學不再單單只研究演算法，也應該研究數據。

大數據對機器學習(ML)和計算機視覺(CV)帶來的挑戰：
機器學習和計算機視覺作為目前人工智慧領域最活躍的兩個部分，由於我們平時的訓練樣本比較小，所以這些經典的演算法表現的還可以。一旦當數據量變的非常大的時候，經典演算法統統失靈了。普林斯頓大學做了一個實驗，讓計算機區分2000萬張圖像，總計2.1萬個類別，計算機表現的非常差。這時候人工領域的深度學習表現的還算可以，但准確率也僅僅只有15%。

大數據對統計學帶來的挑戰：
以前我們在學習統計學的時候，我們都會假定所有樣本服從獨立同分布，然後我們才能夠求得樣本分布的均值、中位數、方差等，能夠繪制樣本的分布規律。在如今的大數據時代，數據往往並不滿足獨立同分布的要求，所以經典統計學也存在著很大的不足。
在經典統計學中，數據往往是樣本量遠遠大於維度數，samples >> features。而大數據是立體式，全方位的數據，維度 >> 樣本數，所以我們在處理數據的時候往往需要對其進行降維處理。
大數據分析是對全樣本的分析，這一點顯著區別於統計學中的抽樣分析。在經典統計學中，我們先研究樣本的規律，進而推廣到整體。在大數據中，我們先研究整體的規律，然後用這一規律來驗證局部樣本。

大數據時代要培養「π」型人才：
「π」型人才就是要兩條腿走路，既要掌握自己的專業知識，也要懂得計算機科學。以前，我們在想要取得研究上的突破往往需要花費很長的時間，如今我們將數據科學引入，通過讓計算機分析研究過程中的所有數據，從而極大的（成千上萬倍）加速了科學研究的進展。院校在計算機科學的設置上也要引入數據採集，傳輸，整理，分析，應用等專業，形成完整的數據科學體系。

『肆』 聽清華大學教授講科學研究的第四範式—基於大數據的研究

11月10日，周五，受謝教授和肖教授邀請，一起去了武大聽大數據講座。清華大學的一位80後教授—孟天廣講得很宏觀很系統，簡錄如下。

觀點：
1 大數據是種新研究方法，屬於第四範式研究，不講因果，只講相關關系，通過相關關系來預測未來。
2大數據研究方法終結了傳統的定量定性研究分野。
3大數據研究可視化，是優勢。
4大數據研究方法也有一些批評：
方法批評、可行性批評、倫理批評。
5大數據研究方法使人文社科研究變得更有價值。出現一個新學科：計算人文社會科學，清華大學建立了一個新研究中心，招收雙學位學生：大數據分析專業與其他專業。

『伍』 數據科學與大數據技術就業前景怎麼樣學習難度高嗎

據科學合理與雲計算技術技術專業是現階段新起的一個理工類專業，運用的行業十分普遍，學生就業的市場前景十分寬闊，該技術專業具備強有力的活力。在目前和未來一個非常長的時間內，互聯網大數據科學研究與雲計算技術技術專業的工作很好，並且專業性人才長期性處在急缺的情況。可是學習大數據科學與技術技術專業的學員需要具備十分強有力的數學課的思維能力和推理能力，還需要具有電子計算機科學與技術的濃厚的專業技能。

大數據專業的本科畢業生在大一、大二期內要高度重視積極主動參加比賽和科學研究，到大三以後要為暑期實習做准備，這針對秋招的直接影響是非常立即的，此外還要提早刷一下題。實際上，數據信息專業人才的行業十分普遍，從國防部長、網路創業企業到金融企業，四處必須互聯網大數據新項目來做創新驅動發展。java開發技術工程師新手入門月薪已經到達了 8K 以上，工作中1年月薪可做到 1.2W 以上，具備2-3年工作經歷的hadoop優秀人才年收入可以超過30萬—50萬。

『陸』 大學有大數據方向的研究生嗎

以下大學開設有大數據方向的專業：

1、北京航空航天大學

大數據技術與應用軟體工程（碩士層次專業），是國內首所開設大數據相關專業的高校。2013年起，北航計算機學院、北航軟體學院、工信部移動雲計算教育培訓中心聯合全國首開了大數據技術與應用專業碩士方向，同年面向在職人群開設大數據技術與應用高端項目，全方位培養未來的大數據人才。

2、清華大學

清華大學軟體學院以培養軟體系統應用、設計、開發、運維和服務的科學家與工程師為目標，努力培養學生具有良好的綜合素質、良好的職業道德、扎實的軟體理論和軟體工程專業基礎知識，具有良好的軟體設計與實現能力、良好的項目管理能力、良好的交流與組織協調能力，全力探索優秀軟體人才的培養模式。

3、復旦大學

復旦大學應大數據發展的蓬勃之勢，於2015年4月，與中植企業集團、上海市虹口區政府簽訂戰略合作協議，合作建設大數據學院與大數據研究院；同年10月8日，復旦大學大數據學院、大數據研究院正式成立。這是百年復旦在建設世界一流大學和一流學科征程中，瞄準國際科技前沿、聚焦國家創新發展、激發學科動能的重要戰略舉措。

4、浙江大學

浙江大學數據科學研究中心」成立於2017年5月18日，是以統計學、應用數學、計算機科學和管理學為核心支撐學科，以大數據理論、應用研究和人才培養為主的校級學術創新研究機構。研究中心強調與經濟學、醫學、生命科學、社會學、工學等眾多學科領域的交叉融合，在獲取基礎研究的碩果同時，注重於科研技術成果的轉化。

5、華南理工大學

機器學習與數據挖掘實驗室是華南理工大學計算機科學與工程學院的下屬實驗室，有教授2人（博士導師2人）、副教授3人，具有博士學位5人，博士生5人，碩士生20餘人。實驗室主要從事認知科學與情感計算、知識庫、神經網路、半監督學習、聚類集成等演算法和模型構造，在此方面積累了較豐富的經驗，具備了較好研究基礎。

(6)大數據科學研究擴展閱讀：

大數據專業主要課程有：C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。

『柒』 數據科學與大數據技術考研方向有哪些

數據科學與大數據技術考研方向數據科學與大數據技術專業考研可以考本專業(數據科學與大數據技術專業)、智能科學與技術專業、國際經濟與貿易專業等。數據科學與大數據技術專業培養具有從事數據科學與大數據相關的軟硬體及網路的研究、設計、開發以及綜合應用的高級工程技術人才。數據科學與大數據技術是研究和分析數據，從海量數據中提煉出有效信息的一門科學，伴隨著大數據產業的蓬勃發展而受到越來越多的關注。數據科學與大數據技術專業以數學、統計學和計算機科學與技術以及專業領域知識等為理論基礎，以數據採集和處理、數據建模與計算、數據分析與統計學推斷等為主要研究內容，並能夠將數據科學專業的知識和方法應用於測繪、遙感、生物學、醫學、經濟學等其他學科中。