关于数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术专业都学些什么?
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)。
数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?
根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。
目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?
重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。
数据科学与大数据技术专业报考建议：
1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。
2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。
3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。
4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

统计学中,统计数据来源渠道有哪些

一、数据的来源
从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：
一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。
另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。
二、数据的直接来源——原始数据
搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。
1、统计调查
统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。
2、实验法
实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。
三、数据的间接来源有：
1、公开出版的统计数据。
主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校、科研机构。
2、尚未公开发表的统计数据。
如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。
需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

扩展资料：
1，要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。
2，在选择一种分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。同样，数据的合理转换也很重要。
3，如果必要，可以使用不同的研究方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪。如果出现互相矛盾，一定要找到矛盾的原因，去伪存真。任何的分析模型和方法都有其使用的局限性，在一定场合会失效。
4，数据分析结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述，繁琐高深的公式和过程不应该经常成为最终研究报告的一部分。
5，数据分析需要耐心和细致，不能出现任何疏漏。哪怕是一点点的失误，都可能产生“蝴蝶效应”，让研究报告变的一钱不值。
6，统计分析方法高级不一定是最好的，简单有效能够解决问题才是最好的。
参考资料：搜狗百科-统计数据

博士学位论文类型：基础研究、应用研究、综合研究。这三种类型都是指什么，有什么区别，谢谢

基础科学研究（基础研究）是指认识自然现象、揭示自然规律，获取新知识、新原理、新方法的研究活动。主要包括：科学家自主创新的自由探索和国家战略任务的定向性基础研究；对基础科学数据、资料和相关信息系统地进行采集、鉴定、分析、综合等科学研究基础性工作。基础学科：数学、物理学、化学、天文、地球科学、生物科学；交叉学科： 工程科学、农业生物学、生物医学、信息科学 、能源科学、资源、环境与灾害科学、材料科学、空间科学、海洋科学；自然科学与人文社会科学交叉学科：心理学与认知科学 、管理科学。
　　应用研究：
　　指为获得新知识而进行的创造性的研究，它主要是针对某一特定的实际目的或目标。基础研究是为了认识现象，获取关于现象和事实的基本原理的知识，而不考虑其直接的应用，应用研究在获得知识的过程中具有特定的应用目的。
　　——具有特定的实际目的或应用目标,具体表现为：为了确定基础研究成果可能的用途，或是为达到预定的目标探索应采取的新方法（原理性）或新途径。
　　——在围绕特定目的或目标进行研究的过程中获取新的知识,为解决实际问题提供科学依据。 　　——研究结果一般只影响科学技术的有限范围，并具有专门的性质，针对具体的领域、问题或情况，其成果形式以科学论文、专著、原理性模型或发明专利为主。一般可以这样说，所谓应用研究，就是将理论发展成为实际运用的形式。
　　综合研究：
　　综合研究是一个合成词汇；有综合和研究组成，在汉语中一般来说综合有三种意义； 　　1.把分析过的对象或现象的各个部分、各个属性联合成一个统一的整体。跟“分析”相对 　　2、不同种类、不同性质的事物组合在一起。如，综合治理、综合平衡、综合大学、综合艺术等。 　　3、作家围绕一个中心意念，加工、改造许多旧材料，使之揉合成一个新的有机的艺术形象的过程。 　　综合研究的一般概念是指在事物的研究过程中以把握整体的概念，全面的考虑各个部分之间的联系作为研究问题的原则。

课程设计报告的结束语怎么写

谢谢XX老师的帮助，谢谢XX同学的大力支持。通过写这篇报告我明白了XX就这么写就行，不需要太长，我们的课程论文的谢辞是这么写的。