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《专业导论》报告

学习内容

数据及应用概论

通过对课程内容的学习我学习到关于数据科学的知识。首先数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

同时了解到数据与信息的关系。信息与数据既有联系，又有区别。

数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。

而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。

数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。

数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

在日常的生活中常见的数据类型有：表格，点集，时间序列，图像，视频，网页和报纸，网络数据。不同的类型之间都有不同的意思。表格是最经典的数据类型。行代表样本，列代表特征。点集是将数据看成某空间中点的集合。时间序列是文本、通话和DNA序列都是一个变量的函数。图像是可看成是两个变量的函数。视频是时间和空间坐标的函数。网页和报纸可视作时间序列，但本身又具有空间结构。网络数据：网络本质上是图，由节点和联系节点的边构成。

数据科学之所以成为一名新兴的学科，主要依据在于两点第一点是数据的广泛性和多样性。第二点是数据研究的共性：数据分析本质上都是在解反问题。

数据分析的基本假设就是观察到的数据都是由背后的一个模型产生的。数据分析的基本问题就是找出这个模型。

在历史中有众多的例子是用数据的方法来研究科学。例如开普勒关于行星运动的三大定律。又比如主成分分析法分析人类基因组。而用科学的方法来研究数据主要分为三步骤：1数据采集2数据存储3数据分析。其中数据分析是最困难的一步。数据分析的基本假设就是观察到的数据都是由背后的一个模型产生的。数据分析的基本问题就是找出这个模型，由于数据采集过程中噪音不可避免，因此这些模型一般都是随机模型。很多情况下需要对随机模型作近似：确定性模型，对其分布作近似，假设时间序列是马尔科夫链等等。数据分析的主要困难是：数据量大，数据维度高，数据类型复杂，噪音大。其中最核心的困难是数据维度高。但也有两个办法能够克服维数高的难题。方法一是将数学模型限制在一个极小的特殊类里面。方法二是利用数据可能有的特殊结构。

算法的重要性也是不言而喻的。算法以及算法在计算机上的实现与模型相辅相成。从算法的角度看，处理大数据主要有两条思路：一、降低算法的复杂度，即计算量。二、分布式计算。而分布式计算就是将一个大问题分解成很多小问题，然后分而治之。

大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。?

大数据一般会涉及两种或两种以上的数据形式，它需要收集超过100TB的数据，并且是高速实时的数据流；或者是从小数据开始，但数据每年增长率至少为60%.?

数据单位分别有Bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB?1Byte=8Bit?

1KB=210Byte1MB=210KB 1B=210MB 1TB=210GB=240B

大数据的特征有volume velocity value variety veracity。大数据的结构类型有结构化数据，半结构化数据，非结构化数据。大数据在应用方面非常的广泛，但大数据也面临着众多挑战，如数据隐私和安全，数据存取和共享机制，数据存储和处理问题，数据分析方面的挑战。

数据统计分析

统计学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 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 、常微分方程与动力系统、复变函数与积分变换、数学建模、专业导论、高级语言程序设计、数据库原理、数据结构等。

核心课程：矩阵计算、最优化方法、多元统计分析、统计计算、应用随机分析、机器学习、分布式系统、大数据计算、数据可视化分析等。

选修课程分为以下四类基础类：应用偏微分方程、离散数学、运筹学、复杂网络分析、应用回归分析、统计预测与决策。

技术类：数据清洗与融合、人工智能、神经网络与深度学习、数字图像处理、计算机视觉

应用类：经济学基础、金融学、计算机网络、MATLAB编程与应用，数据挖掘基础等。

实践类：数据采集与搜索技术、Python程序基础、Hadoop数据处理、试验设计、模式识别等。

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