大数据具体指什么（考研时可以考大数据专业吗）

作为大数据专业的研究生导师，让我来回答这个问题。本科统计学专业，读研究生的时候可以选择大数据方向。所以统计学是大数据专业最直接的相关学科之一。所以统计学专业的本科生在读研的时候可以选择大数据专业。以大数据分析为例，目前大数据分析方法主要是统计方法和机器学习方法。所以大数据专业的学生通常要系统的学习统计知识。从目前大数据产业的发展来看，统计学确实为大数据的发展做出了重要贡献。大批统计专业人才相继投入大数据领域，进一步完善和丰富了大数据的知识结构。

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1、考研时可以考大数据专业吗？

作为大数据专业的研究生导师，让我来回答这个问题。

首先，答案是肯定的。本科统计学专业，读研究生的时候可以选择大数据方向。

大数据专业是典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学、计算机科学，辅助学科有经济学、社会学、医学等。所以统计学是大数据专业最直接的相关学科之一。所以统计学专业的本科生在读研的时候可以选择大数据专业。

关于统计学的专业知识在大数据时代仍然发挥着非常重要的作用。以大数据分析为例，目前大数据分析方法主要是统计方法和机器学习方法。与机器学习方法相比，统计方法在某些领域更为成熟，理论体系也相对完备。所以大数据专业的学生通常要系统的学习统计知识。从这个角度来说，统计学专业读大数据还是有一定优势的。

大数据时代，统计学有了进一步的发展和变化，而这种变化来自于数据本身的变化。统计分析方法通常基于 "取样和检验。通过对样本的分析，可以发现整体规律，得出分析结论。通过大量的历史经验，如果样本的选取没有问题，统计分析方法具有非常高的准确性。然而，在大数据时代，数据已经从采样变成了 "所有样品和样品，数据分析的和方法也发生了很大的变化。对于统计学来说，需要主动适应这种变化，主动顺应大势发展，投入大数据的研发。

从目前大数据产业的发展来看，统计学确实为大数据的发展做出了重要贡献。大批统计专业人才相继投入大数据领域，进一步完善和丰富了大数据的知识结构。这几年，我作为评委参加了不同类型的研究生大数据专业竞赛，其中有大量的参赛者来自财经类高校的统计学专业，给我留下了深刻的印象，很多都取得了不错的成绩。

我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。

如果你上网有问题，也可以找我咨询。谢谢大家！

2、什么是小程序？

由于互联网发展的趋势，未来应用程序将被小程序取代。然后今天公众号后台好多人问我怎么看，好多人都很担心，好像要失业了。嗯，为了让你满意，我 我今天会给你我的意见。

小程序是什么？

一开始是官方账号 标准普尔八卦 "这表明推出了 "申请编号及名称传言已久，但它只是所谓的a "小程序 "。时间一热，很多人错过了官方账号的一波分红。我不 I don’我不想错过这个机会小程序这次，所以这次它 s超级敏感，那我先告诉你什么是applet吧。

官方的解释是这样的:

我们提供了新的开放能力，开发者可以快速开发一个小程序。小程序在中很容易获取和传播，体验极佳。

简单来说，小程序本质上是一个HTMI5应用，但它并不 没有真正使用HTML5的精髓-echo 4-@ . com amp；;的开放性和互联性，这决定了它未必能实现 "操作系统 "。小程序的开发过程会用到很多H5相关的技术，但不会用到H5。有HTML5经验的前端工程师学习小程序开发相对容易一些。小程序运行不 t不需要一个完全支持H5特性的标准浏览器内核，但也可以通过添加一些辅助设施来完全支持。

小程序是运行在内部的应用。它不 t拥有和App一样的安装卸载流程，但同时又拥有极佳的体验。看到这里，我怀疑小程序应该不是基于纯web的应用，因为至少目前web应用的体验还是比较差的。从内部人士和内部人士得到的信息，我们知道小程序和猜猜一模一样，技术上它使用了类似React Native的框架来保证原生体验。

最后强调一点:其实只要是APP，然后在你的APP中使用了H5网页，你的H5网页就已经是一个小程序了，你的APP也可以提供很多H5通话的接口。大多数应用程序都做到了这一点，但你没有。;没有做成平台，可能被大家忽略了。把这做成一个平台，取了一个名字。It 就这么简单。总之道理大家都懂。但真正做到的人并不多。

2-@ .com1 .为什么数据分析 "热 "

几乎所有的商业成功都依赖于成功的决策行为，而好的决策又依赖于充分而有用的信息。有两个主要的信息来源，一个是人 的主观经验，另一个是客观数据，两者其实缺一不可，形成互补关系。因此，当企业面临具体的经营问题时，为了渡过难关，通常需要有行业经验的高薪人才，同时需要收集有利于企业决策的重要数据。

数据分析到底是什么？在这里，我们可以定义echo 4-@ . com amp；;的分析方法，在主观经验的基础上充分利用客观数据，获取有价值的信息，有利于成功决策！

人们使用数据分析来解决问题有着悠久的历史。早在春秋战国时期，就有 "清点炉灶和判断敌军的数量。但事实并非如此。;直到近十年才证明数据分析方法是正确的。正迎来蓬勃发展，我认为这主要来自于计算机技术的飞速发展，包括以下几个方面:

(1)数据采集技术的改进

广义来说，数据包括生产数据、自然数据、行为数据。随着传感器技术的发展，单个传感器的成本已经降低到非常低的水平，人们可以非常廉价地获得制造业中产品的生产数据和复杂自然界中的各种监测数据。此外，随着互联网、社交网络和移动通信技术的发展，人们 的日常行为变得更加电子化，更多的用户行为数据可以通过各种线上应用流量入口快速、准确、完整地记录下来。

(2)提高了数据存储效率。

存储芯片越来越小，成本越来越低，云存储技术得到了快速发展和应用。随着5G技术的逐步落地，未来数据传输速度的瓶颈不再是问题。可以随时获取、存储和应用数据。

(3)数据计算效率更高。

主要是分布式计算算法和相应硬件技术(如GPU加速和大规模计算集群技术)的发展。

(4)数据相关法律法规健全。

众所周知，只有在健全的法律体系下，一个行业才能平稳有序的发展。随着越来越多的数据相关的应用和商业模式，它们越来越与人 的生命。无论是国外还是国内，都相继了成熟的关于数据产权和数据安全的法律法规。好的数据企业可以在健全的法律保护下稳步发展，不断产生更多有价值的行业创新，创造更多高价值的就业岗位。

2.企业运营中数据创造价值的基本逻辑，通过数据分析，我们可以获得更充分的市场信息，——，从而更好地了解市场，做出更准确的决策以获取利益。那么，数据和企业效益之间的基本逻辑是什么？更多更好的数据是否直接带来商业利益？

针对这个问题，我提出几个要点:

第一，要认识到使用数据是有成本的，一个企业不要贸然采取数据扩张策略。数据越多越好。要关注数据的质量、真实性、数据背后的意义以及数据与具体业务(商业模式)的相关性，有针对性地收集和使用数据。

第二，要认识到市场竞争环境仍然是零和博弈的形式占主导地位，使用数据的目的是为了获取决策信息，但仅此还不够。更重要的是在市场上获得比竞争对手更强的信息不对称优势。因此，在目前的市场环境下，充分利用传统行业的数据分析技术，会给企业带来超额价值，更容易成功(如农业、传统制造业、能源行业等。);

第三，要虚心看待数据分析技能，把它当成一种必备技能(就像英语一样)而不是核心能力，这是我最想强调的。这里提到的数据点技能分析不仅包括一般的业务数据分析，还包括相对复杂的数据挖掘、机器学习、深度学习等。虽然后一种方法对技术要求更高，但是随着编程能力的普及，算法和程序的乐高，数据教育的普及，在未来(你毕业的时候)，这些内容不太可能构建非常高的入门门槛。

所以不建议把数据分析技术作为核心能力来培养(纯兴趣除外)，除非个人能力特别强，有名校和名论文背书。毕竟整个社会对纯算法研发的需求不大；ampd岗位(仅限顶尖厂商的高校、科研院所)。即使有，大部分的技术创新也只是维持在简单的应用层面，很难在今天 ■极其成熟的技术条件。

3.做一个有专业优势的数据专家。综上，我的大致判断是:如果你喜欢数据科学，想从事科研，可以选择和从事大数据相关专业；如果以后想去行业，建议对待 "市场价值 "数据专业的，把它作为基础能力来培养，同时注意自己技能的多元化发展。

有人建议 "大数据X "应采用何种模式选择一个 最喜欢的专业或计划一。;s自己的就业方向~毕竟未来很多行业都会与数据技术和信息技术有着非常紧密的耦合关系，数据技术也应该被理性地视为解决特定领域问题的常规方法和技能。

大数据就像一门基础学科:数学，样本无处不在~

另外，在学习数据分析技巧的时候，我也想给几个小技巧:

一、打好基础，掌握最常用的经典模型。

大数据技术具有明显的2/8特征，少数经典的简单算法模型(如回归、决策树、MLP)可以解决大部分算法问题。

4、统计学应用统计学大数据技术？

第二，除了Exc，首先，你应该纠正你的一个观念:在统计学中，只有统计学和应用统计学。没有大数据技术。

教育部2012年本科目录中，统计学只有统计学和应用统计学。经济统计是经济学专业。

"统计与信息起源于政治学和经济学，最初被称为 "政治算术与数学。它是一门关于如何正确有效地收集、整理和分析数据的科学，是研究随机数据的科学艺术。

第二，统计学成为理学范畴下的一级学科。随着现代科学技术的飞速发展，统计学的应用不再局限于经济学。

统计学发展至今，诞生了许多边缘学科，如生物统计学、医学统计学、气象统计学、地统计学、教育统计学、计量经济学、社会计量学、政治计量学、语言计量学、历史计量学等。

正因为如此，应用统计学专业应运而生。

在经济学科中，诺贝尔奖获得者大多是计量经济学家和统计学家，他们是计量经济学家。

科学本质上是统计学在经济学中的应用。

从这个意义上说，经济统计学也是应用统计学的一个分支。

三者目前的区别在于学位和主干课程。

经济学主要学科:理论经济学、应用经济学、统计学、学士和硕士。;他获得了经济学学士学位。

应用统计学，主要学科:统计学，理学学士学位。

统计学:主要学科:统计学、数学、理学学士学位。

第三，数据科学与大数据技术专业是新兴专业，不仅仅是统计学。数据科学和大数据技术不仅涉及统计学，还涉及数学、计算机等学科。It 这是一个跨学科综合的新专业。

涉及的领域

1.统计数字

2.数学

3.计算机

4.数据采集相关技术

5.不同行业的数据应用

数据科学与大数据技术专业是2015年国家新增专业，首批仅有北京大学、中南大学、对外经济贸易大学三所学校成功报考。

但在2018年，这类专业的申请人数接近100人。

四。寻歌 ■建议1。选择统计学专业要有扎实的数学基础，后续课程的学习离不开数学能力的培养。

推断统计的现代统计学专业是建立在随机抽样的基础上的。在专业课中，概率论是基础课，其次是数理统计。基本统计方法包括回归分析、多元统计分析、抽样调查、实验设计、时间序列分析和描述性统计等。，都是主要的专业课。拥有良好的职业素养也能为以后的深造打下基础。

2.选择数据科学与大数据专业，慎重选择自己的院校。

因为这个专业的新建院校太多，所以这个专业的选择要看学校有没有基础。你打开数据了吗？研究生专业、博士专业、研究中心、实验室是什么水平？

另外，新增专业、交叉学科、课程任务重，考研最好有计划和安排。

当前题目：大数据具体指什么（考研时可以考大数据专业吗）
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