大数据主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)出发,对实际问题进行分析和解决。
“互联网教父”凯文·凯利曾经指出边缘式创新具备颠覆式力量,这个理论适用于经营管理,但对于个人职业发展也同样适用,大数据时代催生出了数据分析师这个新兴职业,对于很多人来讲,选择一个快速成长的新行业,才会
2018年4月28日,教育部高等教育司发函〔2018〕18号《教育部高等教育司关于公布有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南(2018年第一批)的函》。
清华的小伙伴们看过来,听说校内有一个能力提升项目备受各院系师生推崇,因为它: 群星璀璨——项目吸引了25个院系的名师加盟; 人气超高——历年报名同学累计超3000人,几乎涵盖校内所有院系; 校企联动——知名企业深度参与,提供各种资源和实践机会; 没错,它就是清华大学大数据能力提升项目~ 通过项目学习,同学们将进阶为具有跨学科交叉应用能力的复合型人才!非信息类同学将更具数据思维和跨学科交叉能力,信息类同学将更具产品营销思维和业务管理能力! 2022年秋,大数据能力提升项目全新升级为“3+X”培养方案,
与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是:大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。 无论是数据分析的新手还是老鸟,都需要对大数
随着互联网的兴起,人工智能和大数据成为了热门领域,越来越多的企业开始通过对数据的挖掘分析来为商业决策提供建议,在国内市场,人工智能和大数据领域人才出现巨大的缺口。而数据分析师入行需要的技术能力较易,转行/自学性价比极高,成为大数据领域的热门职业。
我们都知道谷歌爸爸收购了Cask Data一家公司。长期以来,谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务,但在这方面一直被亚马逊和微软吊打,这次的收购正是为了弥补自身的短板。 被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此,谷歌进一步加强他的大数据分析能力。 除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外,国内企业也积极投入大数据的怀抱,无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业,都纷纷入局。 国内IT、通讯、行业招
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 生活照 课堂:从“有用”到“有趣” 我自认为思维比较偏工程,低年级为了挑战自己,选择了理论方面的
无论是数据分析的新手还是老鸟,都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备,以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势: 一、薪酬持续增长 BI
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响,因为新的技术革命会让很多产业消失,或者让从业人口大量减少,这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大,我
大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈,在大数据挖掘项目的实施方面,被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍,会大数据挖掘技术的人才很热门,但是比较难找而且昂贵,会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。
估计大家听大数据听得太多,耳朵都快起茧了吧?谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹,几年才憋出一个流行词,自然大家只要提到数据,都说“大”;提到服务,都说“云”。 言归正传,你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗?(弄明白的高手可以直接飘过;没弄明白的,看下面的内容能不能涨姿势) 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑,现在大数据平台和大数据分析工具日益普及,作用是可以帮助企业收集和分析数据,好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察,以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据,可以开发预测模型(pre
大数据时代,考计算机证已经out到天边去了。具备大数据分析相关经验的数据科学家与分析师以及了解如何打理Hadoop集群与其它技术的工程师与开发人员如今正变得炙手可热。当下与大数据紧密相关的认证数量正迅
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的?阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示,“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道,在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业,该项目提供多种多样的课程,能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分,包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体
数据科学教育特点:不仅依赖于传统的信息管理于信息系统专业,更依赖于计算机、数学、统计等学科。大数据专业十一门涉及广泛的交叉性的学科。
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业,该项目提供多种多样的课程,能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分,包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体信息: 本项目会教授这个兴新领域里你所需要知道的概念和技能:数据收集,数据管理和建设,数据分析和数据可视化。有以下一些3学分的课程可供选择: 大数据运用与分析 数据密集型科学的云计算 信息可视化 大数据在药物开发、健康和转化医学方面的运用 数据管理:规模性、多样性、实时性、准确性 基于网页和文本的大数
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 我是土木工程系 2019 级博士生毛灵栋。我报名参加大数据能力提升项目是在我刚入学的一年级。当时我
五一跟朋友出去玩,听他晒自己Q1绩效,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,上个月就拿了3倍工资作为绩效奖励。据他所说,这都是小意思,其他大厂还有更高的...... 相信不少打工人都有一个大厂梦,可是数据分析、产品、运营人想进大厂,应该有哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经成为职场人的刚需。 但是一提数据分析,90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪,有的人花了很多
原文作者,Soham Sinha,他是Crayon data的一名数据挖掘工程师,并且在多家国外科技媒体拥有自己的专栏。 本文由36大数据翻译组-Teradata大数据分析实习生郑晔星翻译 必须承认,一开始我在印度理工学院罗克分校学习工程学时,我还没有关注大数据分析。起初我还是一张白纸,把课程学得一团糟。很快我便对我的常规课程失去了兴趣,取而代之的是开始参加其他项目。我参与的第一个与处理大数据有关的活动是美国运通组织的一场竞赛。由于我对这个活动一见钟情,我甚至从事了清理数据这一差事。不久,我便沉浸在学习编程
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念,到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域,已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量,并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是,即使17年过去,大数据分析行业仍然处于快速发展的初期,每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析,大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析,但是记者注意到,在美国,大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段,“预测分析”技术成为最
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测,他们分别是: 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力,其背后的核心技术就是人工智能。近些年,人工智能的研究和应用又掀起新高潮,
1.分类方法大比武 大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等,而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等(见图1)。分类是最常见的机器学习应用
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念,到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域,已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量,并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是,即使17年过去,大数据分析行业仍然处于快速发展的初期,每时每刻都在产生新的变化。
9月15、16日,清华大学大数据能力提升项目必修课《大数据系统基础A/B》课程实践项目宣讲会以线下+线上的方式顺利举行。授课教师软件学院院长王建民教授、闻立杰副教授和宋韶旭副教授分别对大数据系统软件的相关知识、课程内容和目标以及考核方式等做了详细的介绍。 王建民老师介绍课程 课程自开设以来就深受学生欢迎,其最大特色是突破了传统的教学方式,学生通过自行组队,以小组的形式在实际的企业项目中运用所学知识动手完成实践任务。今年,经过授课教师的严格把关和层层遴选,课程共引进了近20家来自业界的真实项目,行业数据多
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念,到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域,已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量,并且都在竞
眼下,在我们生活周围环绕着各种大数据,但很多人对大数据还是一知半解。有人甚至觉得,大数据分析是计算机系、统计系学生才学的技术课程,商学院的学生如果学习大数据分析,肯定不如他们做得好。事实真是这样的吗? 数据本身是中性的 如果手头有海量的信用卡消费数据,可以用来做什么?通常的想法是,这些数据可以给消费者的信用打分,判断是否提高其信用额度。但你有没有想过,可以用这些数据来炒股赚钱呢? 美国第一资本投资国际集团曾经发生过这样的事情:2名分析师利用公司掌握的信用卡消费数据分析了至少170家上市零售公司的销售情况,
编者按:最近关于高校专业变动的消息引发不小的轰动。一条是:2016年底,教育部公布全国25个省份175所高校大幅撤销576个学位点,另一条是:35所高校申请“数据科学与大数据技术“的本科新专业获批。 这是一个新旧变革的时代,世界唯一能确定的就是不确定性。正如近期高校专业的一系列调整,新的技术驱动下,各行各业无不在变革浪潮中,高校所设专业与市场人才需求渐行渐远,“数据科学与大数据技术"这个学科却逆流而上。 2016年2月,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业,首批北京大学、对外经济贸易大
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 1.打破刻板印象,挑战自我上限 在接触“大数据能力提升项目”之前,我一直认为大数据分析自带一种神秘
春节回家,看到朋友晒的年终奖,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,拿了 3 个月工资作为年终奖。据他所说,这还不算什么,网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组,所有员工奖励 888888 元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖,但平均下来也有 3-6 个月的奖金(真香)。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂,那么数据分析、产品、运营人想进大厂,应该做哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测,他们分别是:
目前,大数据行业面临人才荒的现状,伴随大数据在众多行业中的应用,大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐,同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师,这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此,互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢,获取大数据认证就是极佳的方式。 如今,数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师,以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求,很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下,如果拥
记者从近日召开的2014中国大数据技术与学术大会获悉,近年来,在各方的共同推动下,我国的大数据产业取得了长足发展,但一些新特点、新现象也层出不穷。会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测, 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。 一、结合智能计算的大数据分析成为热点,包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能等相关技术结合。大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标,需要提升对数据
大数据已经进入人力资源领域,而且人力资源的专家们也张开双臂迎接大数据趋势的到来。 事实上,根据2013年的SAS 对1200多家企业的调查,6400个员工人数超过100的组织有望在2018年实现对员工的大数据分析应用。更重要的是,有调查显示,去年,有超过1000家组织在人力资源数据分析的投入位于自家公司投入的前三名。 就人力资源而言,大数据是一个大问题。它使雇主和人力资源做出更明智的业务决策。这里有四个原因来说明为什么人力资源领域要迎接大数据这个趋势: 1.更好地了解。 “大数据”是现在在整个商界都很流行,
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,越来越多人加入到大数据培训,都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识,找一份不错的工作。
这个世界异彩纷呈 这个时代数据无处不在 大数据 在交通中助力顺畅出行 大数据 在教育中助力因材施教 大数据 在产业中助力转型升级 …… 大数据 已贯穿于衣食住行用的方方面面 这个世界 这个时代 呼唤青春的你 拥抱数据,拥抱时代 让数据助力青春 绽放更靓丽的色彩 《大数据实践课》通过真实的数据 培育学生数据思维 锻炼团队协作能力 提升应用创新水平 培养数据科学素养 一、课程简介 课程名称:《大数据实践课》 课程课号:60470023(3学分); 开课院系:软件学院; 选课对象:已报名参加大数据能力提升项目,且
大数据文摘作品 编译:王一丁、王梦泽、夏雅薇 本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源,由浅入深,比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。 之前,我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次,我们将从更基本的概念讲起,以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章,研究网络上流传的大数据的概念,查看与大数据相关的出版物。 数据可视化: ht
金三银四跳槽季,什么岗位最吃香? 看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资,你就知道这个岗位有多火热了。 数据分析师的薪酬这么高,真的是因为做数据分析很难吗? 当然不是! 相较于写代码,数据分析所师需的技能门槛要低得多,甚至你只需要精通几个分析工具,就能拿到大厂offer。 比如别人做个可视化图表憋半天,而你用Tableau几分钟搞定;别人分析网站数据,分析半天结果未必准确,而你用Python迅速地出具一份专业报告;别人几个小时没查询完的数据,你用SQL几秒钟执行完毕。 这就是你的职场竞争力。 分
为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。
[ 导读 ] 清华-青岛数据科学研究院(以下简称“数据院”)自2014年4月成立以来,秉承“学校统筹,问题引导,社科突破,商科优势,工科整合,业界联盟”24字指导方针,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才。
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 贾其萃,女,清华大学水利系在读三年级博士生。2020年秋季学期参与清华大学大数据能力提升项目,充分
根据麦肯锡2011年发布的一份研究报告,到2018年世界范围内将会出现高达140,000 至190,000的“大数据”岗位空缺:各行各业已经积累起来大量的数据分析需求,但市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求。
永洪科技惠卓卓:大数据多样化,数据分析平台助力构建智慧校园
Hadoop、YARN、全数据分析、数据建模等这些大数据名词纷至沓来时,不由你漠视大数据的趋势。但趋势归趋势,当你着手大数据应用时,从何着手就成为了一个非常现实的问题。 99%被忽视的数据 所谓大数据,让我们抛开其4V的特性,思考一些究竟有哪些数据应该进行分析,很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据,实际上,很多行业/企业并不拥有这些数据,这些数据通常掌握在互联网厂商手里,对于很多行业/企业来说,基于互联网的应用很多还都是一个尝试性的阶段,对于互联网大数据分析还不是一个急迫的需求。 行业
随着大数据概念的提出,新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现,想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来,这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易,你只需要: 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据!大量的数据! 如果你已经有了一个基本的想法,而至于那些“数据科学家”们,你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们(如果没有的话,去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧)。 万事具备,只欠东风,那么问题来了,该如何找到数据呢?通常有以下
要说当下IT行业什么最火?ABC无出其右。所谓ABC者,AI + Big Data + Cloud也,即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行,今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。如果您感觉阅读文字太累,可以点击下面音频!
大数据因为其背后蕴含的价值,被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”,数据导向的工作也成为很多人的向往之一,特别是数据分析。
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