有關大學院校資訊,有哪些大學的哪些專業是與大資料有關的??

2021-03-22 01:56:10 字數 2689 閱讀 8337

1樓:匿名使用者

有啊,我之前有看過有個**感覺挺不錯的,裡面有很多院校的資訊,高考擇校網的,你可以上去看看

找一本介紹的非常全面的關於中國所有大學的基本資訊的書

2樓:匿名使用者

中國大學及學抄科專業評價報告(2014-2015) 邱均bai平、趙蓉英、李小濤、 等 科學du出版zhi社 (2014-03)

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《中國大學及學科專dao業評價報告 2014-2015》共分三個部分,第一部分是中國大學及學科專業類排行榜,具體包括中國大學教育地區競爭力排行榜、中國重點大學競爭力排行榜、中國一般大學競爭力排行榜等10個排行榜,分別從不同的角度全面、系統、客觀地評價了中國大學及其學科專業的競爭力;第二部分是全國各大學概況、各類排名結果、優勢專業及****,分地區展現高校排名情況,並且將高校分為重點大學、一般大學和民辦院校三類,分別採用三種不同的指標體系進行評價;第三部分以附錄形式給出了本科專業新舊名稱對照表。《中國大學及學科專業評價報告 2014-2015》結構合理,觀點新穎,結論可靠,資訊量大,具有較強的創新性和廣泛的應用價值。

有哪些大學的哪些專業是與大資料有關的??

3樓:蕉蕉

一、開設了大資料的大學:

1、北京大學

大資料是一個新的專業,國內首次出現這個專業是在2023年的時候,當時新設這個專業的高校全國只有3所有,其中就有北京大學。

2、對外經濟**大學

與北大為同一批次開設大資料專業的學校還有對外經貿大學,很多人不知道這所學校是一所211工程大學,所以這個大資料專業應該是辦得不錯的。

3、中南大學

該校是湖南最好的大學,屬於211和985工程學校。是第一批開設大資料與專業的高校。網上的一些排名中將該校的大資料專業排在了全國第一的位置。

4、中國人民大學

人大屬於第二批開設大資料專業的高校,具體開設時間是在2023年。人大的這個專業雖然開設只有一兩年的時間,但是實力應該是很強的,因為該校的統計學科在國內處於領先地位。

二、大資料專業:

屬於交叉學科:以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外,還需學習資料採集、分析、處理軟體,學習數學建模軟體及計算機程式語言等

以中國人民大學為例:

基礎課程(38學分):數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐。

必修課(37學分):離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析。

選修課:資料科學演算法導論、資料科學專題、資料科學實踐、網際網路實用開發技術、抽樣技術、統計學習、迴歸分析、隨機過程。

4樓:元氣一號

1、【北京大學】

大資料是一個新的專業,國內首次出現這個專業是在2023年的時候,當時新設這個專業的高校全國只有3所有,其中就有北京大學。

2、【對外經濟**大學】

與北大為同一批次開設大資料專業的學校還有對外經貿大學,很多人不知道這所學校是一所211工程大學,所以這個大資料專業應該是辦得不錯的。

3、【中南大學】

該校是湖南最好的大學,屬於211和985工程學校。是第一批開設大資料與專業的高校。網上的一些排名中將該校的大資料專業排在了全國第一的位置。

4、【中國人名大學】

人大屬於第二批開設大資料專業的高校,具體開設時間是在2023年。人大的這個專業雖然開設只有一兩年的時間,但是實力應該是很強的,因為該校的統計學科在國內處於領先地位。

5、【復旦大學】

復旦大學的大資料專業是在2023年開設的,支撐學科主要涉及到了統計學、電腦科學和數學等學科,應用範圍很廣,幾乎在所有的行業中都可以進行應用。

擴充套件資料:

大資料專業課程設定

大資料專業將從大資料應用的三個主要層面(即資料管理、系統開發、海量資料分析與挖掘)系統地幫助企業掌握大資料應用中的各種典型問題的解決辦法

包括實現和分析協同過濾演算法、執行和學習分類演算法、分散式hadoop叢集的搭建和基準測試、分散式hbase叢集的搭建和基準測試、實現一個基於、mapreduce的並行演算法、部署hive並實現一個的資料操作等等,實際提升企業解決實際問題的能力。

核心技術

(1)大資料與hadoop生態系統。詳細介紹分析分散式檔案系統hdfs、叢集檔案系統clusterfs和nosql database技術的原理與應用;分散式計算框架mapreduce、分散式資料庫hbase、分散式資料倉儲hive。

(2)關係型資料庫技術。詳細介紹關係型資料庫的原理,掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。

(3)分散式資料處理。詳細介紹分析map/reduce計算模型和hadoop map/reduce技術的原理與應用。

(4)海量資料分析與資料探勘。詳細介紹資料探勘技術、資料探勘演算法–minhash, jaccard and cosine similarity,tf-idf資料探勘演算法–聚類演算法;以及資料探勘技術在行業中的具體應用。

(5)物聯網與大資料。詳細介紹物聯網中的大資料應用、遙感影象的自動解譯、時間序列資料的查詢、分析和挖掘。

(6)檔案系統(hdfs)。詳細介紹hdfs部署,基於hdfs的高效能提供高吞吐量的資料訪問。

(7)nosql。詳細介紹nosql非關係型資料庫系統的原理、架構及典型應用。

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