㈠ 人为什么要学数据科学
数据学（Dataology）和数据科学（DataScience）是关于数据的科学，定义为研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法和技术。
主要有两个内涵：一个是研究数据本身；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法，称为科学研究的数据方法
对数据科学的学习通常是有两个大方向，一是挖掘数据本身的特征规律，二是数据分析应用。那么这个问题就转化成了，我们研究数据及其应用办法，的意义所在。研究数据本身，是为应用做理论铺垫。大家对数据的内在规律有了基本的掌握，才谈得上应用。说形象点，就是先掌握“踩油门车子动，踩刹车车子停”，这么些个理念原则，然后再根据这些基本原则去开车。单纯研究数据本身，如果不去投入应用，那么它就缺少了实际意义。不过，这个过程，对我们个人的思维是有帮助的。比如：数据建模，会帮我们培养发现事物结构的敏感性；数据的函数映射，会让我们学会寻找事物之间存在的逻辑；数据的增删改查，会让我们培养出一种对待事物严谨的态度；数据的信度效度判定，会让我们更加具备批判性思维；数据的哲学，会让我们领会到不同变量之间交叉分析的组合美感，进而认识到事物存在的相对静止和绝对运动特征。其实对数据的单纯研究只是笼统的说法，数据源于生活高于生活，没有完全脱离应用的数据研究。那么应用又分为两个大方向：自然科学与社会科学。关于自然科学，我们说人工智能、VR等，都离不开精准数据算法的应用。由于我是学管理出身，所以我主要就社会人文科学进行探讨。学习数据科学，对于研究社会人文领域问题，有什么重要意义呢？我举三个简单的例子（高深的举不出来）：政府方面。当社会发生公共危机的时候，我们先做什么呢？维稳。维稳的重中之重是控制舆情。那么我们如何洞察和分析舆情呢？数据。政府通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控全网博客、微博、微信等信息，及时且全面地，掌握了各种信息的动向。在数据的动态发展变化中，政府可以发掘事件的苗头，归纳舆论观点的倾向，进而掌握公众的态度情绪，最后结合历史相似和类似事件，进行趋势的预测和应对策略的制定。这里我们可以看到，数据科学不等同于数理研究。数据科学是建立在数理研究上的，一种学科跨界，融合应用。商业方面。我们经常说的利用大数据进行数据挖掘，实现广告精准投放。挖掘出消费者的购物偏好、经济水准、活跃频率等，从而投放与其群体特征有一致性和相关性的产品推荐。学术方面。数据科学在人文社科领域的学术应用，我个人认为，更多的是一种假设验证吧。比如我们研究“家庭教养方式的影响因素”，那我们可以把教养方式的分类看作因变量，而那些影响因素看成自变量，搭建一个变量之间的模型。然后去收集、整理数据，科学地发放有效可信的调查问卷，然后通过分析数据，找出自变量中各个因素的影响权重以及影响因变量的规律。我们在做这个课题前，会有一个相关的基本假设或者说猜想，而数据分析的结果可以起到一个验证作用。总结一下：学习数据科学可以让自己脑子更灵活一点。然后呢，可以进行跨界应用，催生技术革命改变世界，帮助你走上王者之路。
㈡ 什么专业的研究生最好
这个问题没有绝对的答案，由于不同人的需求和兴趣不同。
1、计算机科学和工程：这是一个不断发展的领域，对希望在未来几年内找到高薪工作的人来讲，这是一个很好的选择。
2、数据科学和大数据：随着数据的增长，这个领域的需求也在不断增加。数据科学家和分析专家在许多行业中都有很高的需求。
3、生物技术：这是一个充满创新和发展的领域，对希望为人类健康、环境保护和可延续发展做出贡献的人来讲，这是一个很好的选择。
4、金融和经济学：这是一个竞争剧烈但回报丰富的领域，对希望在未来几年内取得高收入的人来讲，这是一个很好的选择。
5、人工智能和机器学习：这是一个快速发展的领域，对希望在未来几年内找到高薪工作的人来讲，这是一个很好的选择。
6、环境科学和可延续发展：这是一个关注全球变化的领域，对希望为保护地球做出贡献的人来讲，这是一个很好的选择。
7、医学和研究：这是一个需要长时间投入和努力的领域，对希望为人类健康做出贡献的人来讲，这是一个很好的选择。
建议您根据自己的兴趣和职业目标来选择专业。同时，斟酌自己的学术背景、研究兴趣和能力，以便做出最好决策。
研究生最吃香的十大专业
1.人工智能专业
2.生物技术专业
3.金融学专业
4.计算机科学与技术专业
5.临床医学专业
6.法律专业
7.工商管理专业
8.新闻传播学专业
9.经济学专业
10.建筑学专业
考研好就业的十大专业如下：
1、计算机科学与技术：该专业主要研究计算机系统、软件和应用技术，培养计算机科学和技术方面的高级专业人才。
2、电子信息工程：该专业主要研究电子信息技术的基本理论、设计方法和应用技术，培养具备电子信息工程的理论和实践能力的高级专业人才。
3、金融学：该专业主要研究金融理论和金融市场，培养具备金融学理论和实践能力的高级专业人才。
4、会计学：该专业主要研究会计理论和实务，培养具备会计学理论和实践能力的高级专业人才。
5、经济学：该专业主要研究经济学原理和应用，培养具备经济学理论和实践能力的高级专业人才。
6、法学：该专业主要研究法律理论和法律实务，培养具备法学理论和实践能力的高级专业人才。
7、市场营销：该专业主要研究市场营销理论和实践，培养具备市场营销理论和实践能力的高级专业人才。
8、中医学：该专业主要研究中医理论和临床实践，培养具备中医学理论和实践能力的高级专业人才。
9、护理学：该专业主要研究护理理论和实践，培养具备护理学理论和实践能力的高级专业人才。
10、教育学：该专业主要研究教育理论和实践，培养具备教育学理论和实践能力的高级专业人才。
研究生考试：
研究生考试是指国家教育部门组织的用于选拔和招收研究生的考试，通常称为考研。研究生考试是中国高等教育的重要组成部分，是获取硕士研究生和博士研究生学位的必经之路。研究生考试主要分为全国硕士研究生入学考试（简称“硕士研究生考试”或“研究生考
㈢ 如何让数据流动起来，让数据拥抱数据
围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。
我的大数据研究轨迹
我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究轨迹如下图所示：
2010-2012年，主要关注数据和机器的关系：水平扩展、容错、一致性、软硬件协同设计，同时厘清各种计算模式，从批处理（MapRece）到流处理、Big SQL/ad hoc query、图计算、机器学习等等。事实上，我们的团队只是英特尔大数据研发力量的一部分，上海的团队是英特尔Hadoop发行版的主力军，现在英特尔成了Cloudera的最大股东，自己不做发行版了，但是平台优化、开源支持和垂直领域的解决方案仍然是英特尔大数据研发的重心。
从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。英特尔研究院在美国卡内基梅隆大学支持的科研中心做了GraphLab、Stale Synchronous Parallelism，在MIT的科研中心做了交互式可视化和SciDB上的大数据分析，而中国主要做了Spark SQL和MLlib（机器学习库），现在也涉及到深度学习算法和基础设施。
2014年重点分析数据和数据的关系：我们原来的工作重心是开源，后来发现开源只是开放式创新的一个部分，做大数据的开放式创新还要做数据的开放、大数据基础设施的开放以及价值提取能力的开放。
数据的暗黑之海与外部效应
下面是一张非常有意思的图，黄色部分是化石级的，即没有联网、没有数字化的数据，而绝大多数的数据是在这片海里面。只有海平面的这些数据（有人把它称作Surface Web）才是真正大家能访问到的数据，爬虫能爬到、搜索引擎能检索到的数据，而绝大多数的数据是在暗黑之海里面（相应地叫做Dark Web），据说这一部分占数据总量的85%以上，它们在一些孤岛里面，在一些企业、政府里面躺在地板上睡大觉。
数据之于数据社会，就如同水之于城市或者血液之于身体一样。城市因为河流而诞生也受其滋养，血液一旦停滞身体也就危在旦夕。所以，对于号称数据化生存的社会来说，我们一定要让数据流动起来，不然这个社会将会丧失诸多重要功能。
所以，我们希望数据能够像“金风玉露一相逢”那样产生化学作用。马化腾先生提出了一个internet+的概念，英特尔也有一个大数据X，相当于大数据乘以各行各业。如下图所示，乘法效应之外，数据有个非常奇妙的效应叫做外部效应（externality），比如这个数据对我没用但对TA很有用，所谓我之毒药彼之蜜糖。
比如，金融数据和电商数据碰撞在一起，就产生了像小微贷款那样的互联网金融；电信数据和政府数据相遇，可以产生人口统计学方面的价值，帮助城市规划人们居住、工作、娱乐的场所；金融数据和医学数据在一起，麦肯锡列举了很多应用，比如可以发现骗保；物流数据和电商数据凑在一块，可以了解各个经济子领域的运行情况；物流数据和金融数据产生供应链金融，而金融数据和农业数据也能发生一些化学作用。比如Google analytics出来的几个人，利用美国开放气象数据，在每一块农田上建立微气象模型，可以预测灾害，帮助农民保险和理赔。
所以，要走数据开放之路，让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。
三个关于开放的概念
1、数据开放
首先是狭义的数据开放。数据开放的主体是政府和科研机构，把非涉密的政府数据及科研数据开放出来。现在也有一些企业愿意开放数据，像Netflix和一些电信运营商，来帮助他们的数据价值化，建构生态系统。但是数据开放不等于信息公开。首先，数据不等于信息，信息是从数据里面提炼出来的东西。我们希望，首先要开放原始的数据（raw data），其次，它是一种主动和免费的开放，我们现在经常听说要申请信息公开，那是被动的开放。
Tim Berners Lee提出了数据开放的五星标准，以保证数据质量：一星是开放授权的格式，比如说PDF；其次是结构化，把数据从文件变成了像excel这样的表；三星是开放格式，如CSV；四星是能够通过URI找到每一个数据项；五星代表能够和其它数据链接，形成一个开放的数据图谱。
现在主流的数据开放门户，像data.dov或data.gov.uk，都是基于开源软件。英特尔在MIT的大数据科研中心也做了一种形态，叫Datahub：吉祥物很有趣，一半是大象，代表数据库技术，一半是章鱼，取自github的吉祥物章鱼猫。它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。
广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。马克思说生产资料所有制是经济的基础，但是现在大家可以发现，生产资料的租赁制变成了一种主流（参考《Lean Startup》），在数据的场景下，我不一定拥有数据，甚至不用整个数据集，但可以租赁。租赁的过程中要保证数据的权利。
首先，我可以做到数据给你用，但不可以给你看见。姚期智老先生82年提出“millionaires’ dilemma（百万富翁的窘境）”，两个百万富翁比富谁都不愿意说出自己有多少钱，这就是典型的“可用但不可见”场景。在实际生活中的例子很多，比如美国国土安全部有恐怖分子名单（数据1），航空公司有乘客飞行记录（数据2），国土安全部向航空公司要乘客飞行记录，航空公司不给，因为涉及隐私，他反过来向国土安全部要恐怖分子名单，也不行，因为是国家机密。双方都有发现恐怖分子的意愿，但都不愿给出数据，有没有办法让数据1和数据2放一起扫一下，但又保障数据安全呢？
其次，在数据使用过程中要有审计，万一那个扫描程序偷偷把数据藏起来送回去怎么办？再者，需要数据定价机制，双方数据的价值一定不对等，产生的洞察对各方的用途也不一样，因此要有个定价机制，比大锅饭式的数据共享更有激励性。
从点对点的共享，走到多边的数据交易，从一对多的数据服务到多对多的数据市场，再到数据交易所。如果说现在的数据市场更多是对数据集进行买卖的话，那么数据交易所就是一个基于市场进行价值发现和定价的，像股票交易所那样的、小批量、高频率的数据交易。
我们支持了不少研究来实现刚才所说的这些功能，比如说可用而不可见。案例一是通过加密数据库CryptDB/Monomi实现，在数据拥有方甲方这边的数据库是完全加密的，这事实上也防止了现在出现的很多数据泄露问题，大家已经听到，比如说某互联网服务提供商的员工偷偷把数据拿出来卖，你的数据一旦加密了他拿出来也没用。其次，这个加密数据库可以运行乙方的普通SQL程序，因为它采用了同态加密技术和洋葱加密法，SQL的一些语义在密文上也可以执行。
针对“百万富翁的窘境”，我们做了另一种可用但不可见的技术，叫做数据咖啡馆。大家知道咖啡馆是让人和人进行思想碰撞的地方，这个数据咖啡馆就是让数据和数据能够碰撞而产生新的价值。
比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。再如，癌症是一类长尾病症，有太多的基因突变，每个研究机构的基因组样本都相对有限，这在某种程度上解释了为什么过去50年癌症的治愈率仅仅提升了8%。那么，多个研究机构的数据在咖啡馆碰一碰，也能够加速癌症的研究。
在咖啡馆的底层是多方安全计算的技术，基于英特尔和伯克利的一个联合研究。在上面是安全、可信的Spark，基于“data lineage”的使用审计，根据各方数据对结果的贡献进行定价。
2、大数据基础设施的开放
现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。基础设施的开放还是传统的Platform as a Service，比如Amazon AWS里有MapRece，Google有Big Query。这些大数据的基础处理和分析平台可以降低数据思维者的门槛，释放他们的创造力。
比如decide.com，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。另一家公司Prismatic，也利用了AWS，这是一家做个性化阅读推荐的，我专门研究过它的计算图、存储和高性能库，用LISP的一个变种Clojure写的非常漂亮，真正做技术的只有三个学生。
所以当这些基础设施社会化以后，大数据思维者的春天很快就要到来。
3、价值提取能力的开放
现在的模式一般是一大一小或一对多。比如Tesco和Dunnhumby，后者刚开始是很小的公司，找到Tesco给它做客户忠诚度计划，一做就做了几十年，这样的长期战略合作优于短期的数据分析服务，决策更注重长期性。当然，Dunnhumby现在已经不是小公司了，也为其他大公司提供数据分析服务。再如沃尔玛和另外一家小公司合作，做数据分析，最后他把这家小公司买下来了，成了它的Walmart Labs。
一对多的模式，典型的是Palantir——Peter Thiel和斯坦福的几个教授成立的公司，目前还是私有的，但估值近百亿了，它很擅长给各类政府和金融机构提供数据价值提取服务。真正把这种能力开放的是Kaggle，它的双边，一边是10多万的分析师，另一边是需求方企业，企业在Kaggle上发标，分析师竞标，获得业务。这可能是真正解决长尾公司价值提取能力的办法。当然，如果能和我们的数据咖啡馆结合，就更好了。