应用统计学学科评估排名

应用统计学学科学校评估排名顺序为：北京大学、中国人民大学、南开大学、东北师范大学、华东师范大学、厦门大学、北京师范大学、东北财经大学、上海财经大学、浙江工商大学、中国科学技术大学、江西财经大学、清华大学、北京交通大学、北京工业大学、首都师范大学、中央财经大学等。

应用统计学是中国普通高等学校本科专业。本专业培养适应社会主义市场经济需要、具有良好的数学和经济学素养、掌握现代应用统计学的基本理论与基本方法、能够熟练地运用计算机分析和处理数据信息的高级复合型专门人才。

应用统计学主要研究统计学的基本理论和方法，针对大量数据能够熟练地运用计算机处理和分析数据， 用以解决各个领域内的实际问题。主要涉及到数据分析、数据管理、统计调查等。

课程体系包括：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学概论、多元统计分析、统计建模与R软件、回归分析、时间序列分析、计量经济学、数据挖掘、python与数据分析、数据库技术、程序设计基础等。

统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。

1 EXCEL、PPT(必须精通)

数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会 *** 作;要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。

2 数据库类(必须学)

初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。

NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存，严格意义上不算数据库)，然后(选学)可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。

3 统计学(必须学)

如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。

其他数学知识：线性代数常用(是很多后面的基础)，微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。

4 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)

常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。

5 大数据(选学，有公司要求的话会用即可，不要求会搭环境)

hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。

6 工具类

语言：非大数据类R、Python最多;大数据可能还会用到scala和java。

其他框架、类库(选学)：爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy)，日志分析(常见elk)。

AWS推出了与SQL兼容的查询语言PartiQL，只要数据库查询引擎提供PartiQL支持，使用者就能以PartiQL单一查询关联式数据库的结构化资料，以及开放资料格式中的巢状资料或是半结构化资料，甚至还能用来查询NoSQL或是文件数据库中无固定结构（Schema-less）的资料。除了AWS自家的数据库服务，NoSQL数据库Couchbase Server也承诺将会支持PartiQL。

企业资料分散在关联式数据库、非关联式数据库以及资料湖泊中。高度结构化的资料，储存在SQL数据库或是资料仓储；无固定结构的资料则由键值储存、图形数据库（Graph Database）、分类帐数据库或是时间序列数据库等NoSQL数据库处理；而在资料湖泊中的资料，可能也有部分缺乏结构，或是可能为巢状或是多值结构。不同的资料类型适用于不同的使用案例，而每种类型的资料，可能都有自己的查询语言。

不同的资料储存对应不同的查询语言，当企业更换资料格式或是数据库引擎时，可能还需要跟着改变应用程式和查询语法，AWS提到，这对于资料的应用，特别是使用资料湖泊的灵活性与效率，有着很大的阻碍。为了统一不同类型数据库存取方法，AWS发布了查询语言PartiQL，这是个与SQL兼容的查询语言，可以用来查询以各种格式储存在各地的资料。

用户可以使用PartiQL来查询关联式数据库，像是在Redshift实作交易或是资料分析等应用，或对于Amazon S3资料湖泊的开放资料格式，同样能使用PartiQL对巢状资料与半结构化资料例如Amazon Ion格式进行查询，另外，PartiQL也可用于文件数据库等NoSQL数据库，查询无固定结构的资料。

AWS表示，PartiQL的出现，是为了满足自家查询和转换大量资料的需求，其提供严格的SQL兼容性，可与标准SQL混合使用，执行连接（Join）、过滤（Filtering）与聚合（Aggregation） *** 作，并以最小扩充支持巢状和半结构化资料，让开发者以简单且一致的方法，不需要更改查询语言，就能查询各种格式和服务的资料。

PartiQL具格式独立性与储存独立性，PartiQL语法和语义不依赖任何资料格式，无论使用者是要查询JSON、Parquet、ORC、CSV还是Ion等格式，查询语句的写法都相同，PartiQL的查询在综合逻辑类型系统上运作，才对应到不同底层的格式。而PartiQL也不相依于特定资料储存，因此适用于不同的底层资料储存。

虽然过去针对跨不同类型数据库查询的问题，已有不少解决方案，AWS指出，像是Postgres JSON同样也兼容于SQL，但是却无法良好地处理JSON巢状资料；而半结构化查询语言，虽然能良好处理巢状资料，但却无法与SQL语言兼容。AWS提到，PartiQL是第一个能够完全解决这些问题的查询语言。

目前AWS已在自家多项服务支持PartiQL，包括Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Redshift Spectrum、Amazon QLDB，接下来几个月将会有更多的AWS服务支持PartiQL，Couchbase也公布将加入支持PartiQL的行列。现在PartiQL以Apache20授权许可开源，公开教学、规范以及参考实作，所有社群都能使用并参与贡献。

水文时间序列是水文模拟、水文频率计算和水文预报等三大模块知识。根据查询相关公开信息显示，水文时间序列是一个错综复杂的不确定性研究系统，它的主要研究内容有水文模拟、水文频率计算和水文预报等三大模块知识。水文水资源系统的参数估计方法有矩法、权函数法、概率权重法、线性矩法和适线法等；经过无偏性检验可知权函数法的无偏性最好，然后依次是线性矩法、概率权重法和常规矩法；且它们的稳健性能的排名分别为线性矩法、权函数法、概率权重法和常规矩法；另外，适线法适合在水文工程上的机器模拟；因此，我们用无偏性与稳健性都较好的线性矩法来估计皮尔逊Ⅲ型分布，进而求出其频率对应表。非参数核密度估计及应用。水文频率计算中非参数核估计无需假定总体分布类型，只需要利用最小二乘交叉验证法(简称LSCV法)求取恰当的窗宽以及恰当的核函数，便可求出水文频率密度函数。

随着互联网的都不发展，消费者对区块链技术和数字虚拟货币的认知程度也在不断的提高。

今天，我们就一起来了解一下区块链技术的基础运算方法都有哪些结构构成的。

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在物联网应用系统中使用NoSQL数据库是一个不错的选择，因为NoSQL数据库可以处理海量、多变的数据，并且拥有优秀的横向扩展性。以下是适合物联网应用系统的几种NoSQL数据库类型：

1 文档型数据库：文档型数据库支持存储和查询结构化和非结构化数据，并且能够轻松地存储和检索复杂的数据类型，例如JSON和XML格式。在物联网应用程序中，文档型数据库可以快速存储传感器数据、日志、警报和配置数据等信息。

2 列族型数据库：列族型数据库适用于需要处理大量数据的应用程序，例如数据聚合和时间序列数据分析。在物联网应用程序中，使用列族型数据库可以存储和查询大量时间序列数据，例如传感器读数、状态数据和其他一些深度数据等信息。

3 Key-Value型数据库：Key-Value型数据库是一种简单易用的NoSQL数据库，每个键都关联着一个值。在物联网应用程序中，使用Key-Value型数据库可以存储和查询对象的属性，以及配置数据和元数据等信息。

以上是应用于物联网应用系统中的几种NoSQL数据库类型，也可以根据应用需求和数据类型选择其他适合的NoSQL数据库类型。

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