1. 哈佛大学数据科学硕士研究生到华为工作机会大吗
大。因为华为一般都是招聘名校的硕士和博士，而且哈佛大学数据科学和华为比较对口，华为是非常愿意接受这样的人才的，所以到华为工作的机会很大的。
2. 想申请哈佛的数据科学硕士需要GRE达到多少
哈佛大学的数据科学硕士项目是哈佛大学新开设的项目，并且已经招收到了学生，该项目的录取有两点很重要。
一是在哈佛两门特定扩展课程上的表现。
二是学生的本科背景——录取的中国本科生大多来自双一流院校。
一、教学目标
深入了解预测建模、数据挖掘、机器学习、人工智能、数据可视化和大数据等数据科学方法;
培养使用最新技术探索、分析、管理和可视化大型数据集的技能;
应用数据科学和分析方法，解决各领域中复杂数据问题，批判性地思考数据并推动决策制定;
培养量化思想领导力的技能，包括数据分析的道德和法律层面，以及有效的沟通和协作。
此外，该专业跟MIT有合作，还可以cross-register MIT的课程。
二、申请要求
有足够的计算机科学、数学和统计学的背景，包括流利的至少一种编程语言和微积分、线性代数和统计推断的知识；
托福：无最低要求，建议110以上；
GPA：无最低要求，建议3.7以上。
学费成本：每门 4 学分课程 2,980 美元，平均总成本：35,760美元(仅供参考)
3. 《大数据时代》的读后感
当认真看完一本名著后，大家心中一定有很多感想，为此需要认真地写一写读后感了。你想知道读后感怎么写吗？下面是我收集整理的《大数据时代》的读后感范文（通用5篇），仅供参考，大家一起来看看吧。
对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。
二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。
三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。
面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的.预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。
一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的.答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。
而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。
作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！
四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！
当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。
毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响！
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查网络，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
4. 大数据时代是什么意思大数据是在什么背景下提出的
大数据时代：
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据提出的背景：
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《 *** 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 *** ，所有领域都将开始这种进程。”
(4)哈佛大学大数据扩展阅读
大数据影响
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。
有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。
发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）
EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。
而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。
而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。
然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。
我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。
科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。
大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。
A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);
B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。
适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
5. 《大数据》阅读答案
所谓‘大数据’，是指数据规模巨大，大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理”“在‘大数据’时代，我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念，沿袭此前的知识生产方式，就会被远远地甩在时代后面。我在这里整理了《大数据》阅读答案，希望能帮助到那您。
大数据
近年来，“大数据”这个概念突然火爆起来，成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”，是指数据规模巨大，大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版，主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。
我们一直有这样的成见：信息是个好东西。对于人类社会而言，信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头，于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大数据’时代，信息不再稀缺，这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时，就会成为一种负担，我们会不堪重负。
信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子，数字化的信息失速狂奔，使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每两年翻一番，目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。2000年，数字存储信息占全球数据量的四分之一，另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。2007年，只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据，其余都是数字数据。到2013年，世界上存储的数据中，数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容，我们只能望洋兴叹。
“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大，我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化，认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”：它改变的不仅仅是信息生产力，更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容，更是其生产与传播方式。
我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”，它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断，开启了知识传播的大众时代，同时，也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比，互联网新媒体开启的“大数据”时代，则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代，信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花，打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局，改变了自上而下的知识传播模式，将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代，我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念，沿袭此前的知识生产方式，就会被远远地甩在时代后面。
(节选自2013.2.22《文汇读书周报》，有删改)
《大数据》阅读题目：
9.下列对“大数据时代”的特点解说正确的一项是
A.数据规模巨大，信息严重过剩，总量已超过了人们的承受极限值而成为社会的负担。B.信息生产呈几何级数式增长、病毒式传播，信息传播方式不再是自上而下，而是相反。
C.精英与贵族的知识垄断被冲破，传统知识主体不再是唯一的知识生产者和传播者。 D.“机械复制时代”知识生产和传播方式被颠覆，呈动态、多向和空前的不确定性。 10.下列理解，不符合原文意思的一项是
A.人们在信息稀缺时代形成的占有信息越多越好、越有力量的认识，将随着“大数据”时代的到来而改变。
B.人类主宰信息的能力远远落后于信息的产生，是因为信息技术的升级换代带来的数字化信息的失速狂奔。
C.从2000年数字存储信息占全球数据量的四分之一，到2013年超过98%，说明了传统媒体被新媒体取代。
D.印刷革命开启了知识传播的大众时代, 与印刷时代相比，互联网新媒体开启的“大数据”时代，则是一场更为深广的革命。
《大数据》参考答案：
9.D【试题分析：论述类文体阅读的命题主要从概念、判断、推理三个角度命题，概念注意“答非所问”“内涵、外延不准”“误划类别”“张冠李戴”;判断类注意“范围不当”“偷换概念”“曲解文意”;推理注意“强加因果”“强行推理”等错误。答题的关键是审清题干、找准区位、对读原文、寻找细微的差别。选项A原文“信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时，就会成为一种负担，我们会不堪重负”现在是“大数据”时代，但还没有到“当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时”，时间范围混淆;选项B 原文“新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局，改变了自上而下的知识传播模式，将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中”选项“信息传播方式不再是自上而下，而是相反”，偷换了文中的概念“抛入空前的不确定之中”为“自下而上”;选项C对应的原文“印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的‘哥白尼式革命’，它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断”让“知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断”是“印刷革命”，选项是“大数据时代”，犯了张冠李戴的错误。】
10.C【试题分析：选项“说明了传统媒体正被新媒体取代”，文中没有依据，属于无中生有。】
6. 大数据带来的弊端
1、社会安全问题，
2、个人隐私，
3、对于国民经济的威胁，
4、国家安全利益，
5、秘密保护。
大数据带来的弊端
1、社会安全问题
中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。
2、个人隐私
人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。
3、对于国民经济的威胁
堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、国家安全利益
网络空间信息安全、问题严重性、迫切性在很大程度上已经远远超过其他的传统安全，当今主权国家所面临的所有非传统安全威胁总是面临着沧海一粟的困境，政府要找的那根针往往沉没在浩瀚的大海中。
5、秘密保护
美国国家安全局以及网络巨头的关系正是计算能力和海量数据的结合，因此全球大部分的数据都掌握在他们手中，他们大量的数据在网上是没有保护的。
上述就是关于大数据所带来弊端的介绍了，希望能对小伙伴们有所帮助哟。
7. 大数据技术与应用专业好吗哪个大学这个专业比较不错呢
这个专业属抄于前沿科技专业，目前开设该专业的高校（比如：北航、贵州大学、对外经贸大学、华南理工大学、广东开放大学、宜春学院等）都采用校企合作的方式办学，引入校企双师资进行授课，注重理论与实践相结合，该专业融入了大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术，同时引入企业真实项目演练，旨在培养适应新形势，具有新思维和技能的高层次、实用型、国际化的复合型大数据专业人才。
8. 《大数据时代》的读后感
认真品味一部名著后，你有什么领悟呢？现在就让我们写一篇走心的读后感吧。那么如何写读后感才能更有感染力呢？以下是我帮大家整理的《大数据时代》优秀读后感范文，希望能够帮助到大家。
这书读起来不费劲，没有太多晦涩的理论，所以也比较快速的用了几天的中午休息时间读完了。
网上到处都是推荐此书的文章，赞为大数据的经典之作。可是，我读了一遍下来，却没有这种经典之感，只是必须叹服作者思维严密、涉猎广泛，书中有关大数据的例子真是不少，会给我们的阅读带来一定的舒适感和现实感。
已经看过太多网上的关于大数据的文章、案例分析，但是我认为大数据仅仅是一种手段，是我们分析认识世界的诸多手段中的一种。我们既不要拒绝排斥大数据的应用，但也没必要神话大数据。
在读此书过程中，稍带也看了几部关乎大数据分析的影片，有本书中提到的《少数派报告》，还有《永无止境》、《源代码》。少数派报告中，人类借助先知的超能力获取对犯罪的预测和提前打击，但是书中和影片中都提到的有一个悖论的问题：如果你预测某犯罪要发生，所以去提前抓捕，阻止了案件的发生，但案件没有发生，又以什么为依据来抓捕嫌疑人呢？！所以，我认为大数据的应用在预测方面的作用，不应该涉及任何行政司法等严肃方向。因为，人是善变的，也许在预测之后的时间里，由于其它因素影响，t她的决定就突然改变，预测就彻底无效了。大数据，更应该在提供思路、途径方向，在我们还没有发现其原理之前，先依照大数据的分析去做些突破常规、有创造性的事情。
从古至今，对数据的统计应用一直没有中断过，我们人类在发挥聪明才智的过程中，创造了文字记录历史，通过积累和总结为人类的文明发展做出了极大的贡献。只不过，现在我们利用计算机系统对日益暴涨的数据信息能够处理的数据量更大、想法更多了。在这个角度上，大数据其实不过是人类信息化发展历史中的一个必然过程。
大数据爆发的背景，是计算机普及应用、工作和生活信息化、网络尤其是互联网的发达等因素，为之提供了能够使用的超大规模数据化信息。就如计算机与人下棋的程序一样，掌握了足够的棋局数据、能够推算每一步之后的可能，快速的运算能力是实现这些的基础。
大数据本身是无意识的，或者叫无目的，是因为使用的人的发现或主观意识，才从中抓取到符合所想或支持所想的一些数据和比例。人才是核心。别以为有个所谓的大数据中心就能够挥斥方遒、指点江山了。这也是我说要对大数据去神化的一点。书中所举例子，成功的案例其实都基本是一个打破常规、奇思异想的人或一个具备创新思维的团队，而这个人或团队一旦陷入对现有模式的僵化应用或崇拜，失败的结果也是必然。我想说的是，无论是大数据还是快数据什么的玩意，都仅仅是我们了解世界了解社会的一个角度一种手段，都始终无法摆脱依赖于人的思考这个根本。别一叶障目不见泰山的意味有了大数据就拥有了整个世界，你的心有多大，舞台才有多大。只有当你的思考抵达，那些个曾经没有价值的数据垃圾，才会焕发出价值！不要荒废了你的思考这个核心！
作者说大数据只讲结果不讲原因。这个状态我认为仅仅是一个过渡时期的表现，如果要实现对大数据分析应用的更加精准、甚至可以作为某种依据，必然要获得对大数据分析的果的可靠解释，也从而能对我们现有的行为、制度等获得新的认识，来进行可行的改变、升级或者重造，大数据的指导意义才发挥更深。
人们都说，中外著述的差距有时是很大的，中国的作家习惯铺垫和描绘，将简单的事情复杂化；国外的就相反，喜欢直捣要害，将复杂的事情抽象简单化。不知道是不是我不很适应国外这类书籍的缘故，对大数据时代一书，我没有感受到很多的震撼和脑洞大开感，也许和现在各类大数据的文章太多有关，已经把此书的观点各自领用发挥了一番，也许是我还没有领会到精华所在。既然人们都奉为经典，那我想或许我应该隔一段时间、换个姿势，再重读此书，看看是不是会有新的感受吧。
对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。
二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。
三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。
三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的.数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。
在这个学期的名著导读课上我们就被要求读：《大数据时代》这本书。《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，他是一个特别厉害的人，他作为一个教师，他曾经在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多所世界前列名校任教的经历。他作为一个科学家，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。他是十余年潜心研究数据科学的技术权威。他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。
他作为一个研究学者，他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；"大数据"在网络上搜索到的解释是：称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。特点：数量、速度、品种、真实性。而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。
大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。购买飞机票就是一个很好的例子。就像书中写到2003年，奥伦·埃齐奥尼准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。
飞机着陆之后，埃齐奥尼下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。作为一种商品，同一架飞机上每个座位的价格本来不应该有差别。但实际上，价格却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。
埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。
在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。
大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。
9. 大数据的就业前景怎么样
大数据就业发展前景
互联网中的“大熊猫”
熊猫，作为国宝，不内仅因为萌萌的举止行动容虏获了不少人的心，更因为是世界上的珍稀物种而被另眼相待。在高速发展的互联网行业中，大数据可以说热度日渐高涨，可以被认为是IT类职业中的“大熊猫”。
大数据工程师因为稀缺被很多知名企业高价聘请，因为技术的魅力深受国家的重视，对于2019年的大数据就业发展前景是一直被人们看好的。就目前来看大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级，以后的发展前景更是一片光明。
大数据目前行业发展迅速，人才紧缺。2018年人民日报发文称：大数据人才需求180万，目前从业只有30万，人才缺口达到150万，这也是为什么大数据工资都如此之高的原因。
据小编观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。
大数据时代的到来很突然，在国内发展势头迅猛，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
10. 大数据读研哪个学校好
数据科学与大数据技术是新兴学科，也是一个交叉融合学科。这个学科强与不强，主要取决于这所大学与这个学科相关学科是否强大。如果这所大学在电子信息、通信科学、计算机学科比较强，那数据科学与大数据技术学科就一定不会弱。建议关注一下几所大学：西安电子科技大学、电子科技大学、东南大学、重庆大学。