数据科学

数据分析与数据挖掘的区别 目标不同 数据分析：旨在通过统计方法探索和总结数据中的模式和趋势，帮助做出业务决策。 数据挖掘：侧重于从大量数据中发现未知模式和规律，预测未来趋势。 方法不同 数据分析：使用定性和定量分析，如统计技术和数学模型。 数据挖掘：应用机器学习算法和模式识别技术

大数据技术主要学习以下课程： 基础课程和技术：包括计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术等。 大数据存储与处理：包括数据采集技术、数据预处理技术，以及大数据存储技术等，如Hadoop HDFS、NoSQL数据库等分布式存储系统。 大数据分析与应用：涉及大数据分析技术、数据可视

例题16（2019年福建选调） 随着科学技术在农村的迅速普及，近年来，一大批优秀乡士人才在农村 —。他们既有勤奋学习、 刻苦研究的精神，又有丰富的实践经验，成为科学致富的一代新型农民。 填入划横线部分最恰当的一项是： A. 脱颖而出 C. 闻名遐迩 B. 崭露头角 D. 扬名天下 例题17（2015年联考） 社会性的焦思特属，果些社

Sparse是一个形容词，表示数量少或分布稀疏，通常指在较大区域中分布不密集。 词义解释 稀疏的**：指数量不多，分布不密集。 稀少的**：指在一定范围内，事物的数量较少。 词态变化 比较级：sparser 最高级：sparsest 副词：sparsely 名词：sparseness 实用例句 -

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。^ 通俗来说，大数据就是海量的数据，包含了大量信息、技术以及数据资料。大数据的英文名为big data，是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年共同提出。此外，大数据的特

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据集合的大小常常超出人类在可接受时间下的收集、存储、管理和处理的能力。大数据技术涉及从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力。具体来说，大数据包括巨型数据集，这些数据集的大小经常改变，截至2024年，单一数据集的大小可以从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。大数据技术的战

数据科学与大数据技术属于计算机类专业。 💡专业概述 交叉学科**：数据科学与大数据技术是多学科交叉专业，涉及数学、统计学、计算机科学等多个领域。 🏫教育背景 院校开设**：全国共有716所院校开设此专业，包括7个国家级一流本科专业点和44个省级一流本科专业点。 🎓学位授予 学位类型**：学制四年，授

数据分析师需要学习的课程包括： 数学知识：是数据分析师的基础知识，包括描述统计相关的基础内容，公式计算能力，以及常用统计模型算法等。对于高级数据分析师，还需要掌握统计模型相关知识和线性代数。 SQL语言：是行业内标准的数据库查询语言，能够处理Excel无法处理的大型数据集，是数据分析师需要了解的技能之一。 Python和R语言：是数据

临床医学数据分析是医学研究中至关重要的一环，它涉及到数据的收集、处理、分析和解释，以得出科学可靠的结论。在进行临床医学数据分析时，首先需要明确研究目的，选择合适的统计方法，并进行数据的预处理。以下是进行临床医学数据分析的步骤和关键点。 😊统计方法的选择 描述性统计**：用于描述数据的基本特征，如均值、中位数、最大值和最小值等。 参数

数据冗余是指数据在存储或传输过程中，由于各种原因导致的重复存储或存在不必要的数据副本。这种现象在数据库或其他数据存储系统中尤为常见，其中相同的信息被多次存储，浪费了宝贵的存储空间，并可能增加数据管理的复杂性以及引发数据一致性问题。 具体来说，数据冗余可能导致以下问题： 存储空间的浪费：冗余数据占用了大量的存储空间，对于大规模数据集来说，这种空间浪费

人工智能和大数据是科技界的"最佳拍档"。 🤖 人工智能 智能系统**：AI通过机器学习、深度学习等技术模拟人类智能行为。 数据驱动**：AI算法依赖于大量数据进行训练和优化。 📊 大数据 数据集合**：大数据指体量、速度快、种类多的数据集合。 分析能力**：大数据技术提供数据采集、存储、处理和分析能力。

中位数是一种统计指标，用于描述数据集的中心位置。具体地说，当一组数据按大小顺序排列后，中位数是位于中间位置的数。如果数据集的观测值数量是奇数，则中位数是中间那个值；如果是偶数，则中位数是中间两个值的平均值。中位数不受极端值的影响，因此可以更可靠地反映数据的集中趋势，特别是在数据分布偏斜或存在异常值的情况下。 与平均数相比，中位数在描述数据分布方面有其独特之

数据驱动的软件工程方向涵盖了一系列创新的研究课题，旨在通过数据的收集、分析和应用来提升软件开发的效率和质量。以下是一些关键的研究方向： 😊数据驱动的软件开发方法 数据驱动的软件需求分析**：通过分析用户行为数据来自动或半自动地提取软件需求，提高需求分析的准确性和效率。 数据驱动的软件设计优化**：利用历史项目数据来指导软件架构和组件

从古典博弈论的零和博弈，到现代博弈论的非零和博弈，再到大数据和人工智能时代的动态博弈，博弈论在数据科学中的应用经历了不断的发展和演变。

混淆矩阵是评价分类模型性能的重要工具。 📊 混淆矩阵结构 真正类（TP）**：正确预测为正类的数量。 假负类（FN）**：错误预测为负类的正类数量。 假正类（FP）**：错误预测为正类的负类数量。 真负类（TN）**：正确预测为负类的数量。 📈 评价指标计算 精确率（Accuracy）**：$$

大数据的特征主要包括以下几个“V”： 数据量大（Volume）：大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模。随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，数据本身也呈爆发性增长。计量单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB（拍字节）、EB（艾字节）级别。 数据种类多（Variety）：大数据时代数据类型和表现形式种

流形学习是一种非监督学习技术，旨在从高维数据中发现其潜在的低维结构。它基于的核心假设是，尽管数据在高维空间中被观测到，但它们实际上分布在一个低维流形上。这种技术在数据可视化、模式识别和维数约简方面具有广泛的应用。 😊流形学习的定义与特点 流形学习的概念**：流形学习认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流形映射到高维空间的。这种观点将数

在Python语言在机器学习中的应用中，Python语言的库占主要地位。 📚主要地位 丰富库**：Python拥有众多强大的机器学习库，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn，极大地简化了开发过程。 广泛应用**：这些库提供了丰富的算法和工具，使得Python成为机器学习领域的首选语言。