加州大学伯克利分校数据科学专业设置
数据科学与大数据技术专业培养方案
2.数据科学与大数据技术专业培养方案一、专业简介〔一〕历史沿革数据科学与大数据技术专业由学校“数据科学与大数据技术〞教学工作小组负责，依托计算机学院、理学院、经济管理学院、信息管理学院和通信学院共同建设，师资从全校范围内选拔组建，该专业2021年通过教育部审核批准，我校是全国第二批设立该全日制本科专业的高校。
〔二〕学生招生本专业2021年方案招生1个班，约30名学生。
该专业招生采用入校后二次选拔方式，面向所有被录取到我校的全日制本科生，综合高考成绩、英语分级考试成绩、数学分级考试成绩、专业面试成绩择优录取。
二、培养目标本专业根据“厚根底、宽专业、重能力、高素质〞的人才培养要求，培养具有良好的科学与人文素养、扎实的专业知识与技能、较强的工程实践与创新能力，具备计算机、数学、统计学等多学科知识和技能，具有分析问题、解决问题、自主学习以及国际视野的高素质应用型人才。
本专业毕业生应熟悉计算机专业根本知识、方法和技能，掌握大数据系统与平台技术〔数据采集、清洗、存储、计算等大数据系统与平台相关技术〕、大数据分析与可视化技术〔数据分析、人工智能、数据挖掘等大数据分析相关技术和数据可视化技术〕、特定场景下大数据开发与应用等方面的根本工程能力，具备工程师所必需的学习与创新、沟通与表达、合作与交流等根本能力与素养，具有良好的职业开展力和适应力的工程师与专业管理人才。
毕业生适合在信息技术企业和企事业单位信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、高性能计算、智能分析与挖掘、展现与应用等生命周期相关技术或应用为主要内容，从事现场或一线的平台规划、设计、部署、管理、运维，或系统开发、测试、支撑、效劳与管理等工作，并在五年内成长为能够独立胜任相关岗位工作的技术或管理工程师，或进入相关领域研究生阶段继续深造。
三、毕业要求：工程知识：能够将数学、自然科学、工程根底和专业知识用于解决复杂大数据技术和大数据应用的复杂工程问题。
2022年usnews计算机专业排名
2022年usnews计算机专业排名1、麻省理工学院 Massachusetts Institute of TechnologyMIT的Electrical Engineering & Computer Science(EECS)是多数该领域人士梦寐以求的地方，EECS院系是MIT的工程学院里最大的院系，拥有大概700多名博士学生。
它下面设有四个学位：(1)Master of Science为博士学位之必须阶段，但是学校并不提供最终学位为硕士的学位(2)Master of Engineering仅仅EE，CS自己的本科生可以申请(3)Electrical Engineer and Engineer in Computer Science(4)Doctor of Philosophy and Doctor of ScienceMIT的EE，CS在录取学生的时候，是直接录入到PhD的，学校没有硕士的录取(当然如果最终PhD读不下去了，中途是可以拿到硕士学位的，只要完成了硕士学位的毕业要求)。
于是申请难度就是PhD的申请难度，更别提这所学校在该领域的无人不知无人不晓的深厚的造诣所导致的申请难如登天了。
必须拥有非常深厚的研究潜力和功力方有一丝希望。
2、卡耐基梅隆大学 Carnegie Mellon UniversityCMU是全美乃至全世界最大的计算机学院。
对于一般的美国院校来说，计算机科学只是设置为一个系，即Department of Computer Science, 然而，CMU 对 CS 的建设非常有诚意，直接就开设成为了一个院 School of Computer Science。
研究方向相当全面，研究水平也相当高，你能想到的计算机方面的研究、分支它基本都有，而且还有许多你闻所未闻、十分前沿的研究方向。
根据项目设置的特点，硅谷校区在招生的过程中倾向于软件开发技术过硬、有足够丰富的项目经验的学生。
出国读数据科学申请理由
出国读数据科学申请理由随着信息技术的快速发展，数据科学作为一门新兴的学科，吸引了越来越多的关注和研究。
作为一个对数据分析和挖掘感兴趣的人，我希望能够深入学习和研究数据科学，并将其应用于实际问题中。
出国读数据科学是我实现这一目标的最佳途径。
以下是我选择出国读数据科学的理由：1.学术资源丰富：出国读数据科学，我能够接触到世界一流的学术资源和先进的研究成果。
国外大学拥有优秀的师资力量和丰富的研究设施，这将为我提供一个良好的学习和研究环境。
2.专业课程设置完善：国外大学的数据科学专业课程设置更加完善，涵盖了数据分析、机器学习、统计学等领域的核心知识。
通过系统地学习这些课程，我能够获得扎实的理论基础和广泛的知识面，为将来在数据科学领域的研究和实践奠定坚实的基础。
3.科研机会和实践经验：国外大学注重理论与实践的结合，提供丰富的科研机会和实践经验。
我可以参与到各种数据科学项目中，学习并应用最新的数据分析技术和方法，提高自己的实践能力和解决实际问题的能力。
4.国际化视野和交流机会：出国读数据科学，我可以与来自不同国家和地区的同学共同学习和交流。
这将带给我丰富的国际化视野和跨文化交流的机会，拓宽我的思维和视野，培养我在全球范围内合作的能力。
5.就业竞争力提升：数据科学是未来发展的热门领域，出国读数据科学将为我提供更广阔的就业机会。
国外大学的学位和学历在全球范围内享有较高的声誉，这将为我在求职市场上带来更多的竞争优势，提高我的就业竞争力。
6.文化体验和人生发展：出国留学不仅是一次学术经历，也是一次丰富多彩的文化体验和人生发展的机会。
我可以融入不同的文化环境，了解不同国家和地区的风土人情，提高自己的跨文化交流能力，拓宽自己的人生视野。
出国读数据科学是我实现自己学术和职业目标的最佳选择。
我相信通过在国外大学的学习和研究，我能够获得更加全面和深入的数据科学知识，提高自己的实践能力和解决实际问题的能力，为自己的未来发展打下坚实的基础。
【专业分析】Statistic统计学
【专业分析】Statistic统计学统计学曾被评为20世纪给人类生活带来重大影响的二十项新技术之一每年都有大量的学生想要申请Statistic那么，懂小姐今天就跟大家分析一下Statistic统计学专业以及各个学校的Statistic申请01 什么是Statistic？Statistic的英文释义为a datum that can be represented numerically，即用数字描述的数据。
通过英英释义，我们可以知道统计学研究各种随机现象的本质与内在规律性，并对各种类型数据进行综合处理及统计推断。
更详细来说，从样本设计、数据挖掘、随机过程、建立统计模型、模型的选择、时间序列、非参数统计方法、蒙特卡罗法、生存分析、空间统计、贝叶斯推论、各种经典的统计模型的学习、各种概率论理论的学术应用到生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、遗传统计、农业统计的应用研究，均属于统计学的范畴。
statistic是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考对数据的研究和分析。
统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
02 Statistic起源发展及职业缺口统计学最早起源于统计工作，由统计工作经验的理论概括而来。
19世纪90年代，位于英国的牛津大学首先设立了统计专业。
随后，英国的剑桥大学、美国的哈佛大学等众多大学也相继设立了统计学专业。
在美国劳工局2018年4月11日发布的2016年~2026年近十年增长最快的工作中，统计学赫然其上。
由此可见，统计学在未来十年内依然是非常有竞争力有优势的学科之一，依然是强有力的竞争者们申请的热门专业学科之一。
我们将分别从英国、美国、香港三个地区来解析统计学。
03 Statistic解析实例一、英国英国的G5院校以帝国理工学院为例，英国非G5院校以利兹大学为例。
加州大学伯克利分校专业详情
加州大学伯克利分校专业详情加州大学伯克利分校(UniversityofCalifornia,Berkeley)，简称伯克利(Berkeley或Cal)，位于美国旧金山湾区东北部，是世界最富盛名的公立大学，也是全球顶尖的研究性大学，在学术界享有盛誉，位列2015年USNews世界大学排名第3位。
伯克利是加州大学10所校区中历史最悠久的一个，是美国最自由、最激进的大学之一。
该校学生于1964年发起的“言论自由运动”在美国社会产生了深远影响，影响了整整几代美国人对政治和道德的看法。
伯克利是世界数学、自然科学、计算机科学和工程学最重要的研究中心之一，拥有世界排名第1的理科，世界第3的工科和世界第4的商科，其人文社科也长期处于世界前5。
伯克利的物理、化学、计算机科学、文学、历史、社会学、环境科学、等专业皆常年位列世界第1。
下面的课程目录包括目前核准的在加州大学伯克利分校进行授课的所有课程。
A航空研究(AEROSPC)美国非洲裔人研究(AFRICAM)农业和资源经济学(A,RESEC)美国研究(AMERSTD)古历史和地中海考古(AHMA)人类学(ANTHRO)应用科学与技术(AST)阿拉伯语(ARABIC)建筑学(ARCH)亚美尼亚语(ARMENI)艺术实践(ART)亚裔美国人研究(ASAMST)亚洲研究(ASIANST)天文学(ASTRON)B孟加拉语(BANGLA)文献学(BIBLIOG)生物工程(BIOENG)生物学(BIOLOGY)生物物理学(BIOPHY)波斯尼亚语,克罗地亚语,塞尔维亚语(BOSCRSR)佛教研究(BUDDSTD)保加利亚语(BULGARI)缅甸语(BURMESE)工商管理,夜晚/周末硕士(EWMBA)工商管理,高等管理硕士(XMBA)工商管理,硕士(MBA)工商管理,博士(PHDBA)工商管理,本科(UGBA)C加泰罗尼亚语(CATALAN)凯尔特研究(CELTIC)化学与生物分子工程(CHMENG)化学(CHEM)墨西哥裔美国人研究(CHICANO)中文(CHINESE)城市和区域规划(CYPLAN)土木与环境工程(CIVENG)古典学(CLASSIC)认知科学(COGSCI)大学写作课程(COLWRIT)比较生物化学(COMPBIO)比较文学(COMLIT)计算生物学(CMPBIO)计算机科学(COMPSCI)创意写作(CRWRIT)批判理论研究生组(CRITTH)楔形文字(CUNEIF)捷克语(CZECH)D丹麦语(DANISH)数据科学(DATASCI)人口学(DEMOG)设计创新(DESINV)开发工程(DEVENG)发展实践(DEVP)发展研究(DEVSTD)荷兰语(DUTCH)E地球和行星学(EPS)东亚语言和文化(EALANG)经济学(ECON)教育学(EDUC)埃及语(EGYPT)电气工程和计算机科学(EECS)电机工程(ELENG)能源与资源学群(ENE,RES)工程(ENGIN)英语(ENGLISH)环境设计(ENVDES)环境经济学与政策(ENVECON)环境科学、政策和管理(ESPM)环境科学(ENVSCI)种族研究(ETHSTD)种族关系研究生组(ETHGRP)欧洲研究(EUST)F菲律宾语(FILIPN)电影与媒体(FILM)金融工程(MFE)芬兰语(FINNISH)民俗学(FOLKLOR)法语(FRENCH)G性别与妇女研究(GWS)地理环境(GEOG)德语(GERMAN)全球都市研究(GMS)全球贫困与实践(GPP)研究生专业发展计划(GSPDP)希腊语(GREEK)H健康与医疗科学(HMEDSCI)希伯来语(HEBREW)印地-乌尔都语(HIN-URD)历史(HISTORY)艺术史(HISTART)匈牙利语(HUNGARI)I冰岛语(ICELAND)美洲土著语(ILA)工业工程和运筹学(INDENG)信息(INFO)整合生物学(INTEGBI)跨学科研究领域专业(ISF)国际及区域研究(IAS)伊朗语(IRANIAN)意大利研究(ITALIAN)J日语(JAPAN)犹太研究(JEWISH)新闻学(JOURN)K高棉语(KHMER)韩语(KOREAN)L园林建筑学(LDARCH)语言课程(LANPRO)拉丁美洲研究(LATAMST)拉丁语(LATIN)法律研究(LEGALST)双性恋及变性者研究(LGBT)信件和科学(L&S)图书馆和信息研究(LINFOST)语言学(LINGUIS)M马来语/印度尼西亚语(MALAY/I)材料科学与工程(MATSCI)数学(MATH)机械工程学(MECENG)大众传媒学(MEDIAST)中世纪研究(MEDST)中东研究(MESTU)军事事件(MILAFF)军事科学(MILSCI)分子和细胞生物学(MCELLBI)蒙古语(MONGOLN)音乐(MUSIC)N纳米科学和工程学(NSE)美洲印第安研究(NATAMST)自然资源(NATRES)海事科学(NAVSCI)近东研究(NESTUD)神经科学(NEUROSC)新媒体(NWMEDIA)挪威语(NORWEGN)核能工程(NUCENG)营养科学和毒理学(NUSCTX) O视光学(OPTOM)P和平与冲突研究(PACS)波斯语(PERSIAN)哲学(PHILOS)体育教育(PHYSED)物理学(PHYSICS)植物与微生物学(PLANTBI)波兰语(POLISH)政治经济学(POLECON)政治科学(POLSCI)葡萄牙语(PORTUG)心理学(PSYCH)公共事务(PUBAFF)公共卫生(PBHLTH)公开政策(PUBPOL)旁遮普语(PUNJABI)R宗教研究(RELIGST)修辞学(RHETOR)罗马尼亚语(ROMANI)俄语(RUSSIAN)S梵语(SANSKR)北欧语(SCANDIN)数学类理科教育(SCMATHE)科学与技术研究(STS)闪族学(SEMITIC)斯拉夫语言和文学(SLAVIC)社会福利(SOCWEL)社会学(SOCIOL)南亚和东南亚研究(S,SEASN)南亚人族群(SASIAN)东南亚人(SEASIAN)西班牙语(SPANISH)特殊教育(EDUCSPE)统计学(STAT)瑞典语(SWEDISH)T泰米尔语(TAMIL)泰卢固语(TELUGU)泰语(THAI)戏剧、舞蹈和表演研究(THEATER)藏语(TIBETAN)土耳其语(TURKISH)U本科学科研究(UGIS) V越南语(VIETNMS)视觉科学(VISSCI)视觉研究(VISSTD)Y依地语(YIDDISH)英文原文请浏览第二页。
数据科学与大数据技术专业的教材建设探索
广告与品牌研究学子园地103NEWS CULTURE CONSTRUCTION 新闻文化建设数据科学与大数据技术专业的教材建设探索张晓丽摘要：随着大数据时代的到来，信息技术蓬勃发展，国家大力推进大数据产业的发展，鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。
在趋势的推动下，许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。
本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状，探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题，同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。
关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设随着以互联网、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代信息技术的发展，人类社会已进入数字经济或大数据时代。
大数据被认为是一种基础性、战略性资源，成为社会进步的新引擎，深刻改变了人类的思维、生产和生活方式。
谈论大数据是时代话题，拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。
大数据的发展催生了数据科学，而数据科学承载着大数据发展的未来[1]。
在大数据技术的迅猛发展势头下，为满足社会对数据科学人才的需求，我国众多高校纷纷成立了数据科学与大数据技术专业。
作为一门新兴专业，如何科学合理地搭建课程体系，梳理人才培养方案，成为全国高校专家及相关行业领域技术人员争相讨论的问题。
教材是教学内容的载体，高等教育出版社作为中国高等教育出版的国家队和主力军，始终以“植根教育、弘扬学术、繁荣文化、服务社会”为使命，面对新兴专业，积极探索研发新产品，服务于高校教学需求。
一、数据科学与大数据技术专业发展状况数据科学是以数据为研究对象，从数据中提取信息、形成知识、支持决策的理论与方法；数据科学家则是通过从数据中提取可操作的知识来解决实际问题。
在当下，数据科学和大数据技术人才成为各领域急需的人才，从事与数据科学有关的工作也成为当下年轻人较为追求的职业选择。
为满足社会对数据科学人才的需求，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、密歇根大学等世界著名大学纷纷建立数据科学研究中心并设置数据科学专业。
数据科学与大数据技术专业培养方案数学类
数据科学与大数据技术专业培养方案数学类一、课程设置1.数学基础课程在数学基础课程中，学生需要学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识。
这些课程为后续的数据分析和算法设计提供了重要的数学基础。
2.数据科学与大数据技术核心课程核心课程包括数据挖掘、机器学习、统计学习、大数据技术与架构等，在这些课程中，学生将学习实际应用的数据科学与大数据技术。
通过理论学习和实践操作，学生将掌握数据分析、数据挖掘和大数据技术的基本原理和方法。
3.数据可视化和数据仓库课程数据可视化和数据仓库课程将帮助学生探索数据的背后规律，并利用可视化工具展示数据分析结果。
此外，学生还将学习数据仓库的构建和管理，以支持大规模数据的存储和查询。
4.数据安全和隐私保护课程在数据科学与大数据技术专业中，数据的安全和隐私保护是非常重要的。
在数据安全和隐私保护课程中，学生将学习数据安全和隐私保护的基本概念和技术，了解数据泄露和隐私侵犯的风险，并学习如何设计和实施数据安全措施。
5.项目实践和实习为了提高学生的实践能力和解决实际问题的能力，项目实践和实习是数据科学与大数据技术专业培养方案的重要组成部分。
学生将有机会参与数据科学和大数据技术相关的实际项目，并在实践中应用所学知识和技术。
二、实践与竞赛1.数据科学竞赛为了培养学生实践和团队合作的能力，学校将组织数据科学竞赛。
学生可以组队参与竞赛，并在实际问题中应用数据分析和大数据技术解决问题。
这将帮助学生加深对数据科学和大数据技术的理解，并提高解决实际问题的能力。
2.实验室项目学校将为学生提供实验室项目的机会。
学生可以在实验室中与教师和研究生合作开展数据科学和大数据技术的研究项目。
通过实验室项目，学生可以深入研究领域的前沿问题，并为实际应用提出新的解决方案。
三、实习与就业1.实习机会为了帮助学生了解企业实际需求和工作环境，学校将为学生提供实习机会。
学生可以在大数据公司、金融机构、电子商务企业等企业进行实习，参与实际项目，锻炼实践能力。
加州大学伯克利分校博士申请
加州大学体系在美国具有很高的学术声望，提供高等教育各个阶段优质的教育，研究生阶段的学习非常吸引(xīyǐn)国际学生。
本文将为大家介绍加州大学伯克利分校博士申请须知的一些事项。
美国加州大学伯克利分校博士(bóshì)申请TOEFL要求(yāoqiú)90GPA要求(yāoqiú)3.0以上(yǐshàng)可申请学期秋季IELTS要求7.0GRE要求Required申请费$100该校PhD工程与研究生部的申请要求、申请材料及申请方式等均相近，详细请见研究生的申请说明。
另外请注意，所有材料必需于申请截止日期之前递交，包括推荐信、成绩单及GRE、TOEFL等标准化考试成绩分数等。
美国加州大学伯克利分校博士工程专业设置加州伯克利信息学院PhD工程设有7个专业方向，分别是：·人机交互〔Human-Computer Interaction〕·信息经济与政策〔Information Economics and Policy〕·信息法律与政策〔Information Law and Policy〕·信息组织与检索〔Information Organization and Retrieval〕·信息系统设计〔Information Systems Design〕·信息与社会因素〔Social Aspects of Information〕·信息通讯技术及其开展〔Information and Communication Technologies and Development〕加州大学伯克利分校博士申请流程一、标化考试准备；二、确定申请学校范围及专业导师；三、申请文书准备；文书主要包含三个局部：个人陈述、简历、推荐信。
局部学校会要求提供论文。
四、套磁；五、递交正式申请；六、面试；七、拿到OFFER；八、办理签证，做赴美留学(liú xué)的准备。
美五所名校计算机科学本科教学体系现状分析
MIT（麻省理工学院）
MIT 的课程设置，只能用其学生起点高来解释。该校没有典型意义上的计算机科学专业， 偏软的只有理论计算机科学和人工智能及其应用两个专业。 因此没有类似于其他学校的导论课程。 在 MIT 的电子电气工程与计算机科学系中，所有学生都要参加如下四门课程：6.001“计算
Christos Papadimitriou； CS98－1 编程练习课， 以主要大学生编程竞赛中的赛题为授课素材； 169 CS 软件工程直接用 Kent Beck 的《极限编程》 （人民邮电出版社出版了中译本）作为教材，非常超 前，但是既然连 Pressman 的《软件工程：实践者方法》新版中敏捷方法都已经成为重头戏，既 然 IEEE 都已经开始制定敏捷方法相关标准，这种课程选材也就不显得那么骇世惊俗了。除了软 件工程课程常见内容外，教学侧重实际，贯穿了极限编程的思想，涵盖 UML、JUnit 单元测试、 软件架构、设计模式和反模式、重构、CVS 版本控制、系统和集成测试，最后要求完成一个实 际产品，并进行演示。
机程序的结构与解释” ，当然与伯克利相同，采用的是 Abelson 等编著的同名教材；6.002“电路 与电子学” ；6.003“信号与系统” （自编讲义） ；6.004 “计算结构” （Computation Structures） ，与 伯克利的 61C“计算机结构”对等（教材是自编课件） 。此外有两门专业基础数学课： “概率系统 分析” （教授自编教材） “计算机科学数学” 后者的教材是国外院校普遍采用的 Rosen 所著 和 ， 《离 散数学及其应用》 （中文版由机械工业出版社出版） 。 对 MIT 的学生而言，实验课程有多种选择：电气工程和计算机科学实验，模拟电子实验， 数字系统实验，微机项目实验，半导体设备项目实验。此外，无论何种专业，都有软件工程实验 课。值得注意的是，本科生各专业的必修课程中并没有软件工程课程。也就是说，软件工程的内 容都在实践中完成了。带软件工程实验课的是因为提出 Liskov 替换原则而知名的女教授 Barbara Liskov，她刚刚获得了 2004 年度的冯·诺依曼奖。作为美国工程院和艺术科学院的双院士，她几 十年在软件开发研究方面的经验，将有力地保证这门实验课程的质量。
美国留学数据科学(DS)专业介绍和文书写作
数据科学在商科应用 – Finance （Cont.）
Part II：Consumer Retail Finance • Default prediction, e.g., anti money laundering, credit card fraud, insider trading （Credit Division） • Forecast expected loss / Risk management of assets （Risk Division） • Customer profiling, credit scoring, acquisition, retention, personalized services (Marketing Division)
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• 数据科学专业概论 • 数据科学在商科的应用领域 • Finance / Marketing / Supply Chain / HR • 数据科学核心技能 • 综述 • 技术技能 （Math & Statistics / Programming / Database / Machine Learning / Data Mining / Data Cleaning / Visualization / 数学建模） • Soft Skills （Ethics / Problem Solving / Communication / Critical Thinking / Ask right questions / 学习能力） • 申请材料包装技巧 • Coursework / Course Projects / Research Experience / Internship
数据科学在商科应用 – Marketing （Ch. Companies can conduct qualitative and quantitative market research much more quickly and inexpensively than ever before. Online survey tools mean that focus groups and customer feedback are easy and inexpensive to implement, and data analytics make the results easier to parse and take action on. Reputation management. With big data, companies can easily monitor mentions of their brand across many different websites and social channels to find unfiltered opinions, reviews, and testimonials about their organization and products. The savviest can also use social media to provide customer service and create a trustworthy brand presence. Competitor analysis. New social monitoring tools make it easy to collect and analyze data about competitors and their marketing efforts as well. The companies that can use this information will have a distinct competitive advantage.
2014年大数据面临的几道难关
2014年大数据面临的几道难关大数据从“概念”走向“价值”，基于大数据的推荐与预测逐步流行，数据科学将兴起，安全与隐私成为重要问题，大数据产业成为战略性产业——这是中国计算机学会大数据专家委员会对“大数据”2014年十大趋势预测中的内容。
在这份预测中，还包括数据商品化与数据共享联盟化，大数据生态环境逐步发展等。
同时，大数据专家委员会预测，2014年，互联网和电子商务、金融（股市预测、金融分析）、健康医疗（流行病监控和预测等），生物信息、制药等方面将会有令人瞩目的应用。
刚刚过去的2013年，大数据在医疗、金融、电子商务和城市管理等方面应用较多。
“大数据”从2012年预热，到2013年被各行各业所提及，各种舆论声音纷杂，有人认为这是一个机遇，也有人认为这会是一场“泡沫”。
2014年，大数据将面临的问题有哪些？数据开放仍是大问题数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。
中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。
目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。
2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护。
去年12月14日，在中国计算机学会青年科学家论坛（YOCSEF）上，中科院地理科学与资源研究所研究员、中国工程院院士孙九林先生回顾了我国科学数据开放共享历程：2003年，科技部在财政部的支持下设立了科技基础条件平台建设专项，科学数据共享工程作为重要组成部分纳入科技基础条件平台建设；2008年，科技部发布973计划资源环境领域数据汇交管理办法；2009年，第一批科学数据共享项目验收，转入运行服务阶段；2011年，国家科技基础条件平台组织首批认定。
孙九林介绍了美国在数据开放方面的做法。
美国政府提供政策和经费保障，使数据信息中心群成为国家信息生产和服务基地，保障数据信息供给不断，利用网络把数据和信息最便捷、及时地送到包括科学家、政府职员、公司职员、学校师生在内所有公民的桌上和家庭中，把全社会带进了信息化时代。
计算机科学与技术学位名称
计算机科学与技术学位名称全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：计算机科学与技术是一个重要的学科领域，这个领域涵盖了一系列计算机相关的知识和技术，包括计算机系统结构、算法设计、编程语言、数据库系统、网络技术、人工智能等等。
对于计算机科学与技术这个领域的学位名称，也是多种多样。
在不同的国家和地区，学位的名称可能有所不同，但大致都可以归纳为以下几种：1. 计算机科学与技术：这是一个比较常见的学位名称，它一般涵盖了计算机科学和计算机技术两个方面的内容。
学生在学习过程中会学习到计算机基础知识、数据结构、算法设计、计算机网络、人工智能等方面的知识。
2. 软件工程：软件工程是一门研究如何有效地开发和维护软件系统的学科。
软件工程的学位名称主要是针对软件开发和软件项目管理方面的学生，他们需要学习软件开发的流程、方法和工具，以及团队协作和项目管理等知识。
3. 信息工程：信息工程是一个综合性的学科领域，旨在培养学生具备信息技术、电子技术和通信技术等方面的综合能力。
信息工程的学位名称主要涵盖了网络技术、数据库管理、通信技术、电子商务等方面的知识。
4. 计算机应用技术：计算机应用技术是一个应用性比较强的学科领域，旨在培养学生掌握计算机技术在各个领域中的应用技能。
学生在学习过程中会接触到计算机操作系统、办公自动化、多媒体技术、网站开发等方面的知识。
5. 计算机信息管理：计算机信息管理是一个涵盖了信息管理和计算机技术的学科领域，旨在培养学生具备信息管理和计算机技术的双重能力。
学生在学习过程中会学习到信息管理、数据库系统、企业资源规划、信息安全等方面的知识。
6. 人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的快速发展，这个学科领域的学位名称也逐渐走红。
学生在学习过程中会接触到数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的知识，以及大数据处理、数据可视化、商业智能等方面的应用技术。
以上是一些常见的关于计算机科学与技术学位名称的介绍，不同学校和不同国家的学位名称可能有所不同，但它们都致力于培养学生具备计算机科学和技术方面的专业知识和技能，让他们能够在未来的职业生涯中有所作为。
美国计算机专业大学排名前十
美国计算机专业大学排名前十美国大学的计算机专业很受中国学生的喜欢，申请去美国大学学习计算机专业的学生每年都有很多，那么美国计算机专业排名前十的大学都有哪些呢？跟着小编来了解一下吧！1、麻省理工学院麻省理工学院位于马萨诸塞州剑桥市波士顿市郊，专注于科学技术研究。
MIT的CS专业属于电子工程和计算机科学学院（EECS），作为美国大学计算机专业的翘楚，EECS是学校人数最多的department之一，全校有大约25%的本科生都属于EECS，是多数该领域人士梦寐以求的地方。
2、卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University），简称CMU，坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡，是一所拥有13，600名在校学生和1，423名教职及科研人员的世界顶尖学府，美国25所新常春藤盟校之一。
3、斯坦福大学斯坦福大学的计算机专业可谓是王牌专业，隶属于工程学院。
在计算机科研方面，斯坦福无论在理论、数据库、软件、硬件、AI 等各个领域都是实力强劲的顶级高手。
4、加州大学伯克利分校加利福尼亚大学伯克利分校（University of California， Berkeley），简称伯克利，坐落在美国旧金山湾区的伯克利市，是世界最顶尖的公立研究型大学之一。
5、加州理工大学加州理工大学一般指加州理工学院。
加州理工学院（California Institute of Technology），简称“加州理工（Caltech）”，创立于1891年，位于美国加利福尼亚州洛杉矶东北郊的帕萨迪纳（Pasadena），是世界最顶尖的私立研究型大学之一。
6、康奈尔大学在计算机理论方面颇有建树，CS的主要研究方向为人工智能、计算机科学、程序语言与逻辑、计算机理论等。
7、佐治亚理工学院佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology），简称Georgia Tech，也被简称为Gatech或GT，建校于1885年，是坐落于美国东南部第一大城市亚特兰大的世界顶尖研究型大学，美国大学协会、新工科教育国际联盟成员。
美国数据科学(Data Science)专业解析及名校推荐
美国数据科学(Data Science)专业解析及名校推荐大家好~今天与大家分享一下数据科学专业解析及名校推荐什么是数据科学(Data Science)？随着科技的发展，每天每时每刻都有大量数据被产生和存储下来。
如何才能把这些数据变成有用的信息价值被人类所利用，就会通过一系列的收集、统计、整理、分析、挖掘等方法和技术来实现整个过程。
数据科学是一门交叉的学科，涉及到很多的领域包括统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术等多学科的知识。
大数据时代的到来，为各个科学领域带来了新的改革。
数据科学专业的就业前景全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具了一份详细的分析报告，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!其中对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。
数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
数据科学的三类职业方向：机器学习、数据分析和数据科学家1. 机器学习工程师Machine Learning Engineer代表了技术含量较高的方向，工作内容主要是开发机器学习系统和用这些系统解决实际问题。
一般需要ship production code，做出来的是数据产品。
2. 数据分析员Data Analyst工作内容俗称analytics (product analytics or business analytics)，从数据中提取insight，估计投资回报比，为产品方向提建议，所用工具一般较基础，比如写SQL query取数据、用R/Python 做简单的分析、用Tableau/Excel作图比较常见，能自己开发Dashboard算是analyst里面技术强的;工作需要产生各种形式的报告;在统计层次上，懂基本t-test和线性回归即可。
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。
这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。
课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。
这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。
教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。
这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。
产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。
通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。
国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。
清华伯克利深圳学院-TBSI
清华-伯克利深圳学院环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、精准医学与公共健康（2019年6月修订，适用于2019级博士研究生）一、适用范围适用于清华-伯克利深圳学院（以下简称：学院）招收的环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、精准医学与公共健康三个交叉学科领域（以下简称：专业）的博士研究生(包括国际学生、港澳台学生)。
二、培养目标培养学术领袖和未来产业科学家，为解决区域和全球性重大课题输送高素质人才。
三、修业年限修业年限需要符合《清华大学研究生学籍管理规定》的要求。
四、培养方式及学位授予本项目为全英文项目，所有专业课程采用全英文授课。
博士生由清华大学、伯克利加州大学和学院全时教授组成的导师（组）共同指导，论文研究工作在清华大学和伯克利加州大学两地完成。
博士生完成培养方案要求，并通过学术指导委员会（AAC）和清华大学的批准后，可获得清华大学博士毕业证书和学位证书以及伯克利加州大学的学习证明。
五、课程设置与学分要求第一学期开始时，学生在提交个人培养计划前，须与导师（组）探讨并选择一个本专业的研究领域作为其主要的培养领域。
所选的领域将决定学生选择本领域（major）和交叉领域（cross）的课程。
每个培养领域都是交叉学科专业和研究方向的结合。
一共有三个交叉学科专业分别对应三个中心。
每个专业分别有三个基于三个研究方向建立的领域。
三个研究方向如下：1）方向一：物理科学与技术2）方向二：数据科学与技术3）方向三：生医科学与技术三个方向在三个专业的应用层面衍生出九个培养领域。
D1T1是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的物理科学与技术培养领域，D1T2是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的数据科学与技术培养领域，D1T3是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的生医科学与技术培养领域，D2T1是交叉学科专业的数据科学和信息技术的物理科学与技术培养领域，D2T2是交叉学科专业的数据科学和信息技术的数据科学与技术培养领域，D2T3是交叉学科专业的数据科学和信息技术的生医科学与技术培养领域，D3T1是交叉学科专业的精准医学与公共健康的物理科学与技术培养领域，D3T2是交叉学科专业的精准医学与公共健康的数据科学与技术培养领域，D3T3是交叉学科专业的精准医学与公共健康的生医科学与技术培养领域。
生物统计专业相关信息总结(世毕盟留学)
生物统计专业相关信息总结一、生物统计（Biostatistics）生物统计学(有时也称生物计量学)是统计学的原理和方法在生物学研究中的应用，是一门应用数学，最常见的是应用于医学。
生物统计专业几乎都是研究生院的。
其研究内容主要是去创造以及使用一些数学方法去研究人体科学, 用统计学中的光谱分析的技术去推断新的疾病爆发的可能性, 提供给学术界, 政府机构, 医药公司, 医疗卫生组织以及其他的相关组织很多有价值的信息。
生物统计学，就是用统计方法研究分析生物医学上的数据。
这个专业也是属于交叉性专业，跟统计生物信息计算机等关系很密切。
目前在申请竞争激烈的美国，生物统计专业还属于理工类首位。
二、就业前景1、进入大学从事教学和科研工作2、生物科技公司和制药公司进行统计分析3、医疗机构4、生物医学科研机构三、院校解析1. 哈佛大学Harvard的生物统计系设置在SPH下，位于Harvard Medical Campus。
在哈佛公共卫生学院于1922年刚建立起哈佛的生物统计系便成立了。
该系大约有70位学生，60位faculty，55位研究人员。
提供的学位Doctor of Philosophy Degree，Master of Science Degree。
哈佛的生物统计系主要研究计算生物学(computational biology)和生物信息学。
Harvard School of Public Health, Harvard Medical School, Brigham Women's Hospital ，Children's Hospital, Dana Faber Cancer Institute(DFCI ，全球顶尖癌症研究机构) 全在一起，很多老师同时在好几个单位任职。
2. 约翰霍普金斯大学约翰霍普金斯大学的生物统计专业设在SPH（公共健康学院,School of Public Health）下，提供的学位有PhD, ScM (master ofscience), MHS(master of health science)。
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《数据科学》硕士专业设置俞梦怡 14723396专业（方向)名称：Data Science学位名称：professional Master of Information and Data Science (MIDS)信息和数据科学专业硕士级别：master 硕士所属院系：The UC Berkeley School of Information (I school) 信息学院所属学校：加州大学伯克利分校网址：/专业介绍：Designed by I School faculty, our curriculum is multidisciplinary. You will bring together a range of methods to define a research question; to gather,store, retrieve, and analyze data; to interpret results; and to conveyfindings effectively. Using the latest tools and practices, you will identifypatterns in and gain insights from complex data sets.由信息学院的教师设计，课程是多学科的。
你将使用一系列方法来定义一个研究问题：去收集、存储、检索和分析数据，去解释结果并有效地传达发现。
采用最新的工具和实践，你会识别模式，并从复杂的数据集中获得见解。
专业培养目标：train leaders in the ever-evolving field of data science培养在数据科学领域的领导人专业培养方案：The program focuses on problem solving, preparing you to creatively apply methods of data collection, analysis, and presentation to solvethe world’s most challenging problems.侧重于问题解决，帮助你准备创造性地运用数据的收集、分析和图像的方法来解决世界上最具挑战性的问题。
学生背景要求： 1. A bachelor’s degree学士学位2. Test scores 考试成绩（GRE/GMAT/TOEFL）3. A high level of quantitative ability 高层次的定量能力4. A problem-solving mindset 解决问题的思维方式5. A working knowledge of fundamental concepts基本概念的应用知识6. The ability to communicate effectively 有效的沟通能力7. Programming proficiency 编程能力学分：27学分（九门课）完成时间：5 terms，20 months五个学期，20个月授课方式：The UC Berkeley School of Information’s Mas ter of Information and Data Science (MIDS) is a web-based program featuring immersive courseworkand live, online classes you can attend from anywhere in the world.Delivered on a state-of-the-art learning platform, datascience@berkeleyfacilitates collaboration and discussion to help you build a professionalnetwork of faculty and peers from the start.Students can access all datascience@berkeley content 24 hours a day, 7days a week.加州大学伯克利分校信息学院的信息与数据科学硕士（MIDS）是一个基于网络的项目，这是具有身临其境的课程和直播，你可以在世界任何地方参加网上课程。
在国家最先进的学习平台上进行传送，伯克利分校的数据科学有助于协作和讨论，以帮助学生从一开始就建立一个与教师和同行一起的专业网络。
学生可以一周七天，每天24小时访问伯克利分校所有数据科学的内容。
课程架构/课程体系：Below is a sample course schedule and the expected paththrough the degree program. Students who are interested intaking the program on an accelerated basis can complete theircoursework in 3 or 4 terms with approval from the School bytaking up to 3 courses in one or more terms.下面是一个示例课程安排，以及通过学位课程的预期路径。
有兴趣在加速基础上参加该项目的学生能够在3或4学期完成他们的课程，这需要获得学院批准其在一个或多个学期内完成3门课程。
每门课程简介：1.Research Design and Application for Data and Analysis数据和分析研究设计与应用技能：Research design / Question formulation / Data and decision making / Understanding cognitive bias / Data for persuasion and action /Integrating data and domain knowledge / Storytelling with data研究设计/问题制定/数据和决策/了解认知偏差/数据进行劝说和行动/数据集成和领域知识/用数据讲故事课程简介：This course introduces students to the burgeoning data sciences landscape, with a particular focus on learning how to apply datascience techniques to uncover, enrich, and answer questions facingindustries today. After an introduction to data sciences and anoverview of the program, students will explore how organizationsmake decisions and the emerging role of big data in guiding bothtactical and strategic decisions. Lectures, readings, discussions, andassignments will teach how to apply disciplined, creative methods toask better questions, gather data, interpret results, and conveyfindings to various audiences in ways that change minds and changebehaviors. The emphasis throughout is on making practicalcontributions to real decisions that organizations will and shouldmake. Industries and domains that we will explore include sportsmanagement, finance, energy, journalism, intelligence, health care,and media entertainment.本课程向学生介绍了新兴的数据科学的情况，尤其侧重于学习如何运用数据的科学技术来发现、丰富并回答如今所面临的行业问题。
在介绍了数据科学和项目的概况后，学生将探讨企业如何做出决策和大数据在指导战术和战略决策中扮演的新兴角色。
讲座、阅读、讨论、作业会教学生如何运用学科和创造性的方法来提出更好的问题，收集数据、解释结果并向大量听众传达调查结果可以改变思想和行为方式。
整体的重点是为组织提供切实有效的决策。
我们将探讨的行业和领域包括体育管理，金融，能源，新闻，情报，医疗保健和媒体娱乐。
2. Exploring and Analyzing Data 探索和分析数据技能：Research design / Statistical analysis 研究设计/统计分析工具：R课程简介：The goal of this course is to provide students with an introduction to many different types of quantitative research methods and statisticaltechniques for analyzing data. We begin with a focus on measurement,inferential statistics, and causal inference. Then, we will explore arange of statistical techniques and methods using the open-sourcestatistics language, R. We will use many different statistics andtechniques for analyzing and viewing data, with a focus on applyingthis knowledge to real-world data problems. Topics in quantitativetechniques include: descriptive and inferential statistics, sampling,experimental design, parametric and non-parametric tests ofdifference, ordinary least squares regression, and logistic regression.本课程的目的是为学生提供介绍许多不同类型的定量研究方法和分析数据的统计技术。