大数据文摘公开课

Ⅰ 标题集锦|大数据

1.利用 随机性 ，一群智商为0的小 机器人 也可完成 复杂任务 ？

（“smaticles”智能粒子群——小型机器人）

2.倒立、360度旋转，空中劈叉！波士顿动力 Atlas 再进化，技能堪比体操冠军

3.只需五步！哈佛学霸教你用 Python分析 相亲 网站数据 ，在两万异性中找到真爱

4. 机器 有了综合感官？新研究结合视觉和听觉进行 情感预测

5.利用自动 深度学习 ，医务人员也可开发 医学影像分类系统

6.企业 AI 使用情况:25%使用AI的公司拥有高达50%的失败率

7.亚马逊是如何基于 AI重建 的

8.谷歌改进了呼叫中心的 语音识别 效率

9.谷歌AI：学习更好的 偏微分方程仿真 方法

10.吱一声就知道你是谁， 深度学习 识别短片段说话人

【以上标题均来自:大数据文摘】

Ⅱ 大数据人工智能培训

How：出于兴趣而非需求，自学人工智能的方法论
人们可以对自己从哪儿来、到哪儿去感兴趣，去了解柏拉图、维特根斯坦和齐泽克，了解朴素唯物与机械主义，但并不需要成为哲学家。
如果你并非为了成为研究者，只是出于兴趣学习人工智能，完全不必被铺天盖地的代码困住手脚，只需遵循以下原则：
1、明确内涵和现实
每个人都知道人工智能的目标是「实现与人类相似的智能」，当下的我们处在哪个阶段？已经取得了哪些成果？
人工智能早已进入我们的生活，搜索引擎的排序、美颜相机的美化效果、今日头条等信息流推荐类内容产品，全部都是当下的人工智能应用。
虽然与思考和智能相去甚远、被称作「弱人工智能」，它依然能比人类更高效的完成特定任务。除了这些互联网领域的应用，人脸识别验票闸机、医院的叫号系统这类行业应用，甚至港口管理、油田预测、新药研发，通通都有弱人工智能的身影。
如果提起人工智能，出现在你脑中的是 Samantha、Wall-E 或是终结者这些机器人形象，恐怕需要更近一步了解现实。
这些应用如何实现？为什么能实现？
没有任何学科建立在空谈的基础上，人工智能也不例外。
接下来，我们需要——
2、理解「黑话」
机器学习、深度学习、监督学习、计算机视觉、神经网络、RNN……它们是什么？和人工智能有什么关系？
如果你听说过或是了解以上名词的含义，恭喜你，你已经踏入了人工智能的大门。
这些名词就像是历史教科书上的事件名，或是数学中的定理，了解它们的内涵、探寻它们之间的关系，能帮助你找到这门学科的层次和边界。
比如：
「机器学习」、「深度学习」、「监督学习」是人工智能得以实现的方式，其中「深度学习」属于「机器学习」的分支，是以超过 8 层的「神经网络」为标志的模型训练方法；
「监督学习」则是从输入数据是否带有标签的角度对「机器学习」进行划分，除此之外还有「无监督学习」和「半监督学习」；
RNN 则是「神经网络」的分支，即「循环神经网络」……
那，模型、数据、标签又是什么？
顺着这些「黑话」和它们关联的「黑话」，你会渐渐理解人工智能的能做什么、不能做什么，为什么会出现某些现象（如 AlphaGo），以及接下来会发生什么。
还有很重要的一点——
3、抛弃想象
想象宇宙中的其他文明，想象一个由机器控制的社会，想象一个为爱落泪的机器人。想象给了我们无限可能，是人类最宝贵的能力之一，不过我们的世界依然建立在「真实」之上。把「想象」留给艺术，把「真实」留给科学。
What：我们该怎么做？
有了方法论，接下来当然是……获取优质的信息。
1、课程类
经典的系统课程有很多，例如 Andrew Ng 的斯坦福机器学习课程等等，答案里也有很多推荐质量相当高，在此不多做赘述。
除了学院派系统课程，很多媒体或内容平台上也有工业界人工智能专家的「公开课」。这些「公开课」更类似于讲座，有时是对现状的思考、总结，有时会针对人工智能的某一现实痛点展开。如果上一节的「黑话」过关，可以相当轻松的学到不少书本上没有的知识，以及他人的思考沉淀（这部分相当宝贵），很适合对某一领域感兴趣的人研读。
2、机构、学术会议及论文
人工智能领域是高度依赖学术界，并保留有非常强学术传统的领域。
如面向 CV 领域的视觉与学习青年学者研讨会（Valse），面向NLP领域的中文人工智能学会等，这些学会机构除了定期举办公开讲座，同时会会不定期的发布相关内容。
以及这些学会机构往往也会举办暑期学校等培训课程，质量较高，对细分领域感兴趣不妨了解课程构成后报名学习。
论文也是一个不错的学习途径，知网可以搜索论文购买阅读。
以及人工智能领域是一个高度信息流通的学科，如果英文过关，不妨前往 arXiv.org阅读英文论文。
3、媒体及社交媒体
除了学术熏陶，新鲜新闻资讯可以帮助我们了解当下、提供启发。
目前中文领域有不少细分媒体专注人工智能领域，一些科技媒体的人工智能子版块质量也相当不错。
以及不少研究者在微博、微信等社交媒体上也相当活跃，同时知乎也有不少人工智能大 V 正在活跃，可以根据自己感兴趣的方向进行关注。
4、书籍
「西瓜书」《机器学习》，李航老师的《统计学习方法》，「三驾马车」巨著《深度学习》，都是相当经典的入门书。
太难了看不懂？《图解深度学习》、《科学的极致｜漫谈人工智能》、《Python神经网络编程》这些向科普方向倾斜的书籍也不错哦。
Why：真正的知识都是免费的
说了这么多、推荐了这么多，点赞、收藏对于一个人的自学旅程来说，连开始都算不上。
重要的是去看、去思考、去实践，远比做出一个「我想要」的姿态重要得多。
寻求知识的道路异常艰辛，在此引用汪丁丁教授的一段话作为结尾：
「一流的知识只能免费，这是因为它只吸引少数能够理解它的人。这些人是最可宝贵的……他们投入的理解力和伴随着理解一流知识的艰辛，价值远远超过任何付费知识的市场价格。」
愿我们都有与一流知识相配的美德。

Ⅲ 大数据治理的文摘

第1章 大数据治理概述 当下，数据正在将我们淹没。蔚为壮观的数据，来自于社交媒体、电话GPS信号、公用事业智能仪表、RFID标签、数字图片和其他数据源中的在线视频。IDC宣称，2011年，数字世界的信息量超过1.8ZB(泽字节，1.8亿GB)，预计将以每两年翻番的速度增长。大部分数据可视为大数据。谈到大数据，通常以“3V”——体量(Volume)、速度(Velocity)和多样性(Variety)概括其特征。我们增加了一个“V”(Value)，代表数据的价值。以下是对这四个特征的简单描述： 体量(数据的静态描述)。大数据通常具有较大体量。企业被数据堆砌，很容易积攒TB(太字节)级和PB(拍字节)级的信息，甚至在将来可轻易积攒ZB级的信息。 速度(数据的动态描述)。通常具有时间敏感性，流数据的分析必须以毫秒计，以支撑实时决策。 多样性(数据的多格式化)。大数据包括结构化数据、准结构化数据和非结构化数据，如电子邮件、音频、视频、点击流、日志文档和生物计量学数据。 价值(数据的经济有效性)。组织正在努力以经济有效的方式从大数据中获得洞察力。这正是ApacheHadoop等开源技术大行其道的原因所在。本书后续章节中详细介绍的Hadoop，是一种以经济有效的方式处理成百上千台计算机中的大数据集的软件。 组织必须治理全部大数据，由此引出了本书的主题。我们将大数据治理定义如下： 大数据治理是广义信息治理计划的一部分，即制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。 我们将上述大数据治理的定义分解为以下部分： (1)大数据是广义信息治理计划的一部分。信息治理机构必须采取以下措施，以将大数据整合到既有的信息治理框架中： 扩展信息治理宪章的外延，将大数据治理纳入其中； 拓宽信息治理委员会成员的范围，将数据科学家等大数据的超级用户吸纳进来； 任命处理社交媒体等特定大数据的主管； 将大数据与元数据、隐私、数据质量和主数据等信息治理准则结合。 (2)大数据治理关乎政策制定。政策包括人们在特定情形下如何作为的成文和非成文的宣告。譬如，大数据治理政策可能申明，未经顾客知情并同意，组织不得将顾客的Facebook资料整合到其主数据记录中。 (3)大数据必须优化。考虑一下组织是如何将现实世界的准则应用到大数据治理中的。公司设计了精致的企业资产管理计划，对机器、飞机、交通工具和其他资产进行妥善管理。与对实物资产进行登记类似，组织必须对大数据进行如下优化： 元数据——建立大数据类别信息 数据质量管理——像公司对实物资产进行定期检修一样，定期净化大数据。 信息生命周期管理——对大数据进行存档，并在没必要继续保存某些数据时，将其删除。 (4)大数据隐私至关重要。组织同样必须建立旨在防止大数据误用的适当政策。组织在处理社交媒体、地理定位、生物计量学和其他形式的个人可识别信息(PII)时，必须考虑涉及的声誉、规制和法律风险。 (5)大数据必须变现。所谓变现，就是将数据等资产转化为现金的过程，变现的方式可以是将数据卖给第三方，也可以是利用数据开发新的服务。在传统的会计准则下，不允许公司在平衡报表中将信息视同为财务资产，除非信息是从外部来源购买的。尽管传统的会计处理趋于保守，但在当下，公司意识到，必须将大数据视为具有财务价值的企业资产。例如，运营部门可以通过传感器数据，根据定期检修计划，提高设备正常运行时间。呼叫中心可以分析客户代表的记录，通过了解顾客呼叫的原因，降低呼叫量。此外，零售商可以使用主数据激活Facebook的应用程序，提升顾客忠诚度。 P3-5

Ⅳ 怎样进行大数据的入门级学习

一、整体了解数据分析——5小时x0dx0a新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?x0dx0a市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物， 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。x0dx0a二、了解统计学知识——10小时x0dx0a15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。x0dx0a本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。x0dx0a三、学习初级工具——20小时x0dx0a对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。x0dx0a本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。x0dx0a四、提升PPT能力——10小时x0dx0a作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。x0dx0a五、了解数据库和编程语言——10小时x0dx0a这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱??)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。x0dx0a六、学习高级工具——10小时x0dx0a虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。x0dx0a七、了解你想去的行业和职位——10+小时x0dx0a这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。x0dx0a八、做个报告——25小时x0dx0a你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了??这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

Ⅳ 大数据培训课程一般需要多少钱

大数据培训费用在2W左右，如果价格超出太多就要考虑一下了，学习的时间在半年左右，选择大数据学校好好考察一下，希望你能找到好的大数据培训学校。

Ⅵ 初中数学公开课简报

在学习、工作、生活中，需要使用简报的场合越来越多，简报是具有汇报性、交流性和指导性特点的简短、灵活、快捷的书面形式。想学习拟定简报却不知道该请教谁？以下是我精心整理的初中数学公开课简报（精选6篇），供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

初中数学公开课简报 篇1

20xx年2月26日上午第三节，数学教研组长严斌老师在九年级2班为我们带来了一节扎实、丰富、精彩的校级公开课《一元二次方程》的复习课。

严老师首先引导学生们认识一元二次方程，复习了一元二次方程的概念，并进一步让学生们讨论归纳总结。同时又让学生仔细观察发现，得出解一元二次方程的方法。合作探究过程中，学生们积极思考，畅所欲言，参与度高。课堂上，严老师还特别注重定义的形成过程及总结归纳，强调解题格式的规范性，紧扣主题，关注解题步骤的总结以及解题方法的及时巩固。整节课，严老师的教学语言干脆简洁，都能对学生的回答进行巧妙的引导，教学思路清晰，内容层层递进，紧扣中考考点，充分展现了一位老师的教学机智，一位老师深厚的教学底蕴。

此次公开课活动让所有听课的教师都觉得受益匪浅，也对提高我校数学老师的教育教学水平起到了很大的促进作用。

初中数学公开课简报 篇2

20xx年9月26日下午第一节课，九江三中初中数学组七年级梅鹏老师在学校科技楼四楼初一（13）班成功开设了一节公开课《有理数的乘法》，我校初中数学教师参加了这次听课，课后在墨闲轩进行了评课。

梅鹏老师课前准备充分，课件制作精美，合理使用多媒体进行辅助教学。课堂引入生活实例，通过视频和图片配合展示，适当采用动画效果，学生能够积极配合教师，课堂参与程度高，气氛积极和谐，师生配合很好的达到了很节课的教学目标。整节课条理清晰，例题设计层层深入，讲解精准到位，教学过程充满激情，是一堂成功的公开课。

课后，老师们在黄丽杰组长的主持下进行了评课。与会老师对梅鹏老师的这节课毫不保留地纷纷谈了自己的听课反思，想法和观点，有对梅鹏老师把握课堂功底的高度赞赏，也有对其课堂环节处理的意见探讨，还有对自己教学的总结和反思。最后黄丽杰组长针对大家的观点做了总结性的点评。

初中数学公开课简报 篇3

20xx年11月19日下午第一节课，九江三中初中数学组全体老师共同欣赏了本组邹靖老师的公开课《整式的加减》。为了上好这节公开课，邹靖老师进行了充分的备课，而且在初一备课组已经进行了几次磨课，最终给本组老师呈现了一节完整、精彩的公开课。

本节课是整式加减的第三课时，邹靖老师在课前和同学们以不同的形式回顾了同类型、合并同类型、去括号法则等之前学习过的内容，为本节课新课的开展进行了铺垫。在新授课环节，通过小组游戏，经典例题的讲解和整式实际应用，提高了学生整式加减运算的能力、独立思考和讨论的能力，探索与表达能力。

公开课之后，本组全体老师在科技楼二楼大数据中心对邹靖老师的这节公开课进行了讨论。会议由数学组组长黄丽杰老师主持下，各备课组老师对邹靖老师的课进行了评价，大家对邹靖老师完整的课堂展示，精炼的语言和多样的课堂环节等都给予了充分的肯定，但是作为新老师，对于课堂的把控能力还有待提高。相信邹靖老师在本组老师的指导下，一定会迅速成长为一名优秀的人民教师。

初中数学公开课简报 篇4

3月20日上午，为了提升本校数理化老师的专业素养，促进教师的专业发展，各老师互相交流学习。举行校内公开课及其评课活动。我们学校的姚明方老师向我们展示了一节精彩的数学课《算术平方根》。在上课前，本次公开课的执教者姚明方老师积极选好课题，认真备课、精心设计，以丰富充实的教学内容、新颖有创意的教学方法，向全校教师充分显示了自己的.风采；课后进行议课，教师们各抒己见，纷纷指出本堂课教学的亮点与其有待改善的地方，并针对每一个细节都做了很好的剖析与概括，让每位教师都收益匪浅。

本次活动有效促进了我校教师课堂教学水平的提升和课堂教学研究的深入开展，起到了教师之间的传帮带作用；同时提高了我校教师的业务素质，在我校形成了教师人人做课、人人议课的浓厚教研氛围。

初中数学公开课简报 篇5

20xx年9月17日星期四下午第一节课，在科技楼4楼初一（18）班，九江三中全体初中数学教师共同欣赏了本组史舜靖老师的公开课。

作为一位新进青年教师，史老师敢于在新学期伊始接受公开课任务，体现了积极进取、不畏困难的三中精神。本节课的内容是《绝对值》，史老师经过将近一周的准备，最终给各位老师呈现了一节完整精彩的公开课。课堂上，史老师的设计环环相扣，严谨细致，学生积极配合，课堂气氛活跃，受到了与会老师的一致好评。

课后，全体初中数学老师在科技楼二楼大数据中心共同对史老师的这节课进行了讲评。教务处熊少平主任，年级组长熊自韬主任，唐绍辉组长以及齐菊老师先后对史老师的教学进行了点评，对史老师的基本功都予以肯定。但是作为新老师，存在课堂知识衔接不够连贯，课堂把握不够娴熟，知识的重难点把握不到位等问题，各位老师都给予了中肯的建议，最后史老师表示要继续努力，争取尽快成为一名优秀的人民教师。

初中数学公开课简报 篇6

每个学期，我们学校都会进行一轮的公开课，每个青年教师都要参与。几个学期下来，有相当一部分老师的课讲得相当好，连几个原来不善于展示自己的男教师，都有了很大的进步，在市级优质课大赛中获得了一等奖呢！

赛课是老师综合素质的体现，执教的老师们都会精心准备，精彩展示。我也不例外！

按照提前牌号的顺序，该我上课了，我提前一天把课件和导学案准备好，上课之前又把课件审查了一遍，直到看不出有任何问题，才拍板定案。

感谢第一节上课的王老师，她知道我第二节上公开课，就提前五分钟讲完课，并且让课代表来叫我，目的是提前让学生最好课堂准备，还要为听课的老师搬来凳子。同事的良苦用心我理解，所以这节课更应该好好上，不能辜负人家的美意。

这节课我们要学习“线段的垂直平分线定理”的第二课时。本节课有两个学习目标，一个是证明定理，一个是利用定理作等腰三角形。说实话，本节课一点也不适合上公开课，通常情况下没有老师会选择证明定理的课作为公开课，但是正好讲到这一课时了，硬着头皮上吧！

其实，我也有那么一点小心思，也想挑战一下自己，看看自己上这样的课，效果究竟会怎样？

第一节刚下课，听课的老师就进了我们班的教室，尤其是领导，特别是懂业务的领导，全部到齐！我不忐忑，一点也不忐忑，姐姐我的胆量早被吓出来了！

这节课我是豁出去了，反正作秀也做不好了，干脆就以真实的面目示人吧！

果真不出所料，相当一部分孩子说不清楚命题的题设和结论，而我又偏偏挑那些概念模糊不清的，不理会手举得老高的。对于回答问题不全面的，我耐心的一点点纠正和补充。看得出来，孩子们很紧张，有老师听课，他们也怕给我这个老班脸上抹黑啊！我干脆把话挑明了说：“同学们，尽管有老师听课，你们也不要害怕，会就是会，不会就是不会。有什么问题咱一块解决。你们来学校就是学习那些不会的知识的，如果什么都会了，也没必要用跟着我瞎混了。”孩子们的神情稍有放松！

好不容易弄明白了定理的条件与结论，到证明时又卡住了。看来这个环节预设的时间是不够用了，我也不能忙着赶时间，否则，课上损失课下补，咱不想干那亡羊补牢的事情。我巡视了一圈，发现大多数孩子没有思路，于是就提示孩子们：“课本上有一句话，是证明这个定理最好的办法，你细心寻找一下就会发现的。”孩子们赶紧翻书寻找，大多数孩子一下子就找到了，立刻开始书写证明过程。又等了几分钟，我让会做的同学举手，还有一小部分学生不会，我让学生在小组交流。交流完毕，找了一个基础不好的学生，口述证明过程，这孩子说的结结巴巴，还好总算说完了。虽然几何语言运用的不够准确，还是有很大进步，我表扬了他！

定理证明完毕，接下来开始作图。尺规作图也是一个难点，好多孩子都忘了。我先引领学生对要做的图形进行分析，确定从那个地方入手，再教他们严格按照基本作图的要求画图，并且写出做法，写作法对学生来说标准很高，既要条理清楚还要语言准确，总之，练得都是数学基本功！

作图题刚讲完，下课了，我没有拖堂，我对孩子们说，本节课还有达标练习没有做，就当成课下作业来完成吧！

Ⅶ 大数据的数据分析方法有哪些如何学习

1. 漏斗分析法

   漏斗分析模型是业务分析中的重要方法，最常见的是应用于营销分析中，由于营销过程中的每个关键节点都会影响到最终的结果，所以在精细化运营应用广泛的今天，漏斗分析方法可以帮助我们把握每个转化节点的效率，从而优化整个业务流程。

2. 对比分析法

   对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
   

   在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

3. 用户分析法

   用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。

   通常我们会日常监控「日活」、「月活」等用户活跃数据，来了解新增的活跃用户数据，了解产品或网页是否得到了更多人的关注，但是同时，也需要做留存分析，关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户，留存数据才是真正的用户增长数据，才能反映一段时间产品的使用情况，关于活跃率、留存率的计算。

4. 细分分析法

   在数据分析概念被广泛重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。

5. 指标分析法

在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。

Ⅷ 大数据专业主要学什么

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

(8)大数据文摘公开课扩展阅读：

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，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、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。