liziyuzhanshen
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。 
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内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融
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[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊：《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要：随着大数据时代的到来，信息技术蓬勃发展，国家大力推进大数据产业的发展，鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下，许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状，探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题，同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设链接：-journal-cn_detail_thesis/html---------------------------------------------------------------------------------------------------[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊：《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要：该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构，最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值关键词：数据科学；大数据技术；课程体系链接：-journal-cn_science-education-article-collects_thesis/html---------------------------------------------------------------------------------------------------[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊：《长春大学学报（自然科学版）》 | 2021 年第 001 期摘要：近些年各种信息数据呈爆炸式增长，在这种背景下，国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件，每年多个高校的大数据相关专业获批数据量的增长对数据处理的要求越来越高，各行业涉及信息数据的范围越来越广，对大数据专业人才的需求越来越多为了应对社会需求，如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育，尤其在当前注重实践操作的背景下，如何制定适合的实验实践教学方案，更好满足社会需求关键词：数据科学；大数据；实践教学链接：-journal-cn_journal-changchun-university_thesis/html
对于大数据技术，需要的数学知识有哪些？！（1）概率论与数理统计这部分与大数据技术开发的关系非常密切，条件概率、独立性等基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、随机过程（特别是Markov）、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。大数据具有天然的高维特征，在高维空间中进行数据模型的设计分析就需要一定的多维随机变量及其分布方面的基础。Bayes定理更是分类器构建的基础之一。除了这些这些基础知识外，条件随机场CRF、隐Markov模型、n-gram等在大数据分析中可用于对词汇、文本的分析，可以用于构建预测分类模型。当然以概率论为基础的信息论在大数据分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。（2）线性代数这部分的数学知识与大数据技术开发的关系也很密切，矩阵、转置、秩 分块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值与特征向量等在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。在互联网大数据中，许多应用场景的分析对象都可以抽象成为矩阵表示，大量Web页面及其关系、微博用户及其关系、文本集中文本与词汇的关系等等都可以用矩阵表示。比如对于Web页面及其关系用矩阵表示时，矩阵元素就代表了页面a与另一个页面b的关系，这种关系可以是指向关系，1表示a和b之间有超链接，0表示a，b之间没有超链接。著名的PageRank算法就是基于这种矩阵进行页面重要性的量化，并证明其收敛性。以矩阵为基础的各种运算，如矩阵分解则是分析对象特征提取的途径，因为矩阵代表了某种变换或映射，因此分解后得到的矩阵就代表了分析对象在新空间中的一些新特征。所以，奇异值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大数据分析中的应用是很广泛的。（3）最优化方法模型学习训练是很多分析挖掘模型用于求解参数的途径，基本问题是：给定一个函数f:A→R，寻找一个元素a0∈A，使得对于所有A中的a，f(a0)≤f(a)（最小化）；或者f(a0)≥f(a)（最大化）。优化方法取决于函数的形式，从目前看，最优化方法通常是基于微分、导数的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共轭分布法等。（4）离散数学离散数学的重要性就不言而喻了，它是所有计算机科学分支的基础，自然也是大数据技术的重要基础。
