浙江海洋大学数据科学与大数据技术专业教授谈数据科学与大数据技术专业

Q1：数据科学与大数据技术专业的研究对象是什么？

数据科学与大数据技术专业主要学习与数据科学有关的数学、统计和计算机基础以及数据处理技术，要求能将理论知识与计算机技术、数据技术相结合，并在数据管理、数据分析、数据及数据可视化等方面系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，提高学生解决实际问题的能力。

Q2：数据科学与大数据技术专业的核心课程、特色课程？

优化方法、数值计算方法、应用多元统计分析、统计计算与R语言建模、数据结构与算法、数据可视化技术、机器学习、深度学习、Python数据分析、海洋大数据处理与分析、海洋领域相关基础课程等。

Q3：数据科学与大数据技术专业的学生需要具备什么特质？

对数据科学与大数据技术有强烈的好奇心和浓厚的兴趣，具有较好的数学基础和一定的编程能力。

Q4：数据科学与大数据技术专业学习过程中，有可能遇到的困难是什么？

对数学、统计、计算机基础知识有较高要求；对程序设计能力要求较高，需要学习并掌握几个数据处理和分析软件：SPSS,Python,R语言、Matlab,Hadoop等。

Q5：社会上是否有对数据科学与大数据技术专业的认识误区？

数据科学就是数据分析。数据科学是一个多学科领域，专注于从大量原始和结构化数据中找到切实可行的见解，主要目标是找出问题并找出潜在的研究途径，而数据分析专注于在现有的数据集里面，处理和执行统计分析，其旨在解决问题。数据科学是一个涵盖性术语，包含了一些可用于挖掘大型数据集的领域。数据分析是数据科学的一部分。

数据统计=大数据。数据统计分析是基于已有数据的纵向归类，而大数据是基于对已有海量数据的处理，对还未产生的数据作出预测和推荐。数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中。数据统计可以帮助你发现疾病，但大数据可以不但帮助你发现，且帮助你治疗疾病。

大数据是万能的。大数据在有些领域由于种种原因，所带来的价值并不如预期的那么高。原因之一是数据本身的质量或者数量不够；另一是对于不同领域，不同项目，没有放之四海而皆准的算法。

大数据仅仅就是大量的数据。大数据远比大量的数据要复杂，这里面包含了各种数据存储技术、计算资源分配技术、计算引擎处理技术、机器学习算法、个性化推荐、搜索、计算广告等等。

Q6：社会生活中有哪些问题，需要通过这个专业的知识和方法来解决？

体育赛事预测、股票市场预测、市场物价预测、用户行为预测、人体健康预测、疾病疫情预测（Google成功预测冬季流感）、灾害灾难预测、环境变迁、交通行为、能源消耗等等

Q7：数据科学与大数据技术专业有哪些精彩的学科竞赛？

全国大学生数学建模大赛，全国泰迪杯数据挖掘大赛，阿里云天池大数据竞赛，中国高校计算机大赛--大数据挑战赛，百度点石大数据竞赛，京东JDATA算法大赛，数愿大数据人工智能竞赛等等