[原创]大数据，从来都是听说！今天，你将明白什么是大数据专业和大数据

我们生活的时代其实是个数据的时代

大数据的已经被人们说了很多年

可大数据究竟是什么样子的

很多人却说不清楚

而，在这半知半解中

大数据已经悄然来临

什么是大数据

大数据≠大的数据

大数据就是对各种存储介质中海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，它已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的基础资源。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”，更好地辅助决策。

从日益复杂和海量的数据中提取意义和价值需要一套独特的技能、方法和工具，这些技能、方法和工具交织在一起形成了一个名为“数据科学”的新兴学科。这门新学科整合了计算机科学、数学和统计学的基础元素，并将它们与深入的领域知识进行了有意义的结合。

大数据正在引发一场根本性的革命

几个世纪以来创建的数字化模拟内容以及大量的新数据，例如：遥感、移动设备、基因组研究、大脑图像、海量管理数据库、模拟运行、零售交易和相机等。这些新数据集与高级分析的算法和统计技术相结合，可以改善人类福祉、加速科学发现、推进学术研究并创造新的社会和商业价值。

大数据专业的主要要求

运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，能从大量数据中提取对科学研究和生产实践有意义的信息，以可视化等技术通过通俗易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务。

当“她”做为一门专业时

美国大学，哈佛大学、耶鲁大学、MIT、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学等众多名校都开设了data science数据科学专业，那下面我们以布朗大学和宾夕法尼亚大学为例来看看具体情况：

布朗大学的“大数据”课程

布朗大学（Brown University）的数据科学硕士项目隶属于数据科学计划（Data Science Initiative），目的在于帮助学生进入数据科学行业。来自不同背景或者有不同职业目标的学生都能从中获益，因为该项目的课程是四个非常强大且必不可少的体系（计算机、生物统计、数学和应用数学）在科研合作中共同设计的。也正是因为这个原因，布朗的数据科学硕士项目相比于很多学校会更加严格和具有多样性。完成这个项目的学生都会对数据科学的主要方法和基本算法有相当全面的理解，因为他们都会接触到数学、统计、和计算机的相关内容，包括机器学习、数据挖掘、安全和隐私、可视化和数据管理。此外，选择这个项目的学生还能接触到现在不同领域在运用数据科学的时候面临的各种重要问题。有兴趣的学生也有很多机会跟教授和TA一起讨论数据伦理和其社会影响。

你将收获什么

这个项目的课程设计，包括capstone（布朗特有的一种毕业设计或者毕业论文），一定能确保学生实现：

1、获取和整合数据科学基础知识

2、在具体问题中运用这些知识

3、切身体会到“数据驱动模式”对人类社会的广泛影响的目标。

参考网址：

https://www.brown.edu/graduateprograms/data-science-scm

宾夕法尼亚大学的“大数据”课程

宾夕法尼亚大学的data science隶属MSE，学制1.5-2年，为学生提供了广泛的以集中解决数据问题为主的就业方向，例如技术、工程、咨询、科学、公共决策以及文学、艺术和传媒的模式应用等。融合了机器学习、大数据分析和统计等核心课程，及各种选修课，并将这些技术应用于特定领域。

Penn’s Master of Science in Engineering (MSE) in Data Science prepares students for a wide range of data-centric careers, whether in technology and engineering, consulting, science, policy-making, or understanding patterns in literature, art or communications.

The Data Science Program can typically be completed in one-and-a- half to two years. It blends leading-edge courses in core topics such as machine learning, big data analytics, and statistics, with a variety of electives and an opportunity to apply these techniques in a domain specialization of choice.

The domain specialization offers both preparatory coursework and a thesis or practicum in a data science application area. Potential areas of specialization include network science (the Warren Center for Network and Data Science), digital humanities (the Price Lab for Digital Humanities), biomedicine (the Institute for Biomedical Informatics), and public policy (the Penn Wharton Budget Model and the Annenberg Center for Public Policy) — as well as more traditional opportunities in Computer and Information Science and Electrical and Systems Engineering. For students interested in applying data analysis and modeling to other areas within engineering and the physical sciences, Penn offers a specialized and synergistic program in Scientific Computing.

参考链接：

https://catalog.upenn.edu/graduate/programs/data-science-mse/

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