数据科学与大数据技术导论

第1章 专业概论 1．1 专业发展历史 1．1．1 专业产生背景 1．1．2 专业创办与申报 1．2 专业特点要求 1．2．1 专业培养定位 1．2．2 交叉型与复合型 1．3 专业课程模块 1．3．1 通识教育课 1．3．2 公共基础课 1．3．3 学科基础课 1．3．4 专业核心课 1．3．5 专业课 1．3．6 集中实践环节 1．3．7 专业完整课程体系供参考选择 1．4 专业技能体系 1．4．1 大数据环境 1．4．2 数据获取 1．4．3 数据处理与编程 1．4．4 数据挖掘与统计 1．4．5 数据预测 1．4．6 数据可视化 1．5 紧密相关的专业 1．5．1 计算机科学与技术 1．5．2 统计学 1．6 就业前景 1．7 本章小结 思考题 本章相关的实验 第2章 数据科学与大数据基本概念 2．1 数据相关的概念 2．1．1 基本概念 2．1．2 数据的分类 2．1．3 数据的属性 2．1．4 数据集 2．1．5 数据特征的统计描述 2．1．6 数据的相似性和相异性度量 2．2 数据科学 2．2．1 数据科学定义 2．2．2 发展历史 2．2．3 研究内容 2．2．4 知识体系 2．2．5 与其他学科的关系 2．2．6 体系框架 2．3 基于数据科学的数据分析与挖掘 2．3．1 数据分析应用面临的挑战与发展 2．3．2 用好数据科学 2．3．3 数据科学平台工具 2．4 数据库 2．4．1 数据库概述 2．4．2 基本概念 2．4．3 数据库的分类 2．4．4 关系数据库系统操作语言 2．5 大数据 2．5．1 大数据定义及特征 2．5．2 大数据范式 2．6 本章小结 思考题 本章相关的实验 …… 第3章 大数据核心技术 第4章 大数据环境与技术 第5章 大数据应用系统 附录：数据科学与大数据技术培养方案