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数据科学

发布时间: 2017-09-21

数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化以及(某一)领域知识为理论基础,其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理,数据科学的知识体系如下图所示。

 

数据科学的内容主要包括:

第1章 数据哲学

在信息哲学含义上,什么是远程、什么是虚拟、什么是模拟、什么是仿真、什么是概念?光场理论又如何催生了信息即环境?人在信息场中又是什么核心的作用?从信息技术到信息思维的转变中,如何将工作的岗位转变成一个创造性的职业?

第1节 数据之美

第2节 信息之美

第3节 设计之美


第2章 数据科学发展

是一门研究如何应用计算机技术和现代数据分析手段高速、精准、有效地把多类、海量的数据加工成有意义的信息和智能以支持准确的判断和及时的决策之学问。简言之:数据智能(Data Intelligence)

第1节从数据到数据库

第2节从数据库到数据仓库

第3节大数据与小数据

第4节数据可视化


第3章 数据与数据库操作

数据必须要用一定方式组织和存储起来才能进行分析。常见的有两类数据库:层次型数据库和关系型数据库。

第1节 结构化查询语言(SQL)

第2节 非结构数据库基础

第3节 视图数据应用

第4节 实时数据处理

第5节 共享库技术

第6节  LDAP数据


第4章 数据处理工具

数据科学家必须要知道各种数据库的特点、结构并根据需求选择最适合的数据组织和存储方案。

第1节 数据处理与分析

第2节 物联网数据处理

第3节 PYTHON

第4节 数据处理工具


第5章 数据与信息安全

第1节 协议与安全

第2节 攻击

第3节 SQL注入

第4节 拒绝服务攻击

第5节 缓冲区溢出

第6节 病毒与恶意代码

第7节 安全技术与工程


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