数据挖掘相关课程

Ⅰ 数据挖掘与数据分析是学什么的

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘学习的主要方向在于，挖掘的算法，使用什么算法能够得到最好的结果。

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C45, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的工具：

Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

非要说数据挖掘和分析的区别可分为以下几点：

1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）；

2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则；

3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。

4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系，“数据挖掘”可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。

Ⅱ 请问你是数据挖掘的研究生数据挖掘研究生阶段都学什么

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘的主要功能

1．分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

2．聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

3．关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。

4．预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。

5．偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

数据挖掘的方法及工具

作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：

(1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。

(2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

职业能力要求

基本能力要求

数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。

一、专业技能

硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验

熟练掌握常用的数据挖掘算法

具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件

二、行业知识

具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识

三、合作精神

具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作

四、客户关系能力

具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望

具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力

进阶能力要求

数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。

具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论

熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优

熟练掌握ETL开发工具和技术

熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术

善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性 *** 作方案

应用及就业领域

当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店(amazon)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

数据采集分析专员

职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。

求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

市场/数据分析师

1 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢 举个例子, 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。

2 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在 ，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。

现状与前景

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外， 机构和大型企业也开始重视这个领域。

据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。

众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、 机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

职业薪酬

就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。

职业认证

1、SAS认证的应用行业及职业前景

SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国IT环境和应用的日渐成熟，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础，帮助您开辟职业发展的新天地。

2、SAS认证的有效期

目前SAS五级认证没有特定有效期，但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。

3、五级认证的关系

五级认证为递进式关系，即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。

4、SAS全球认证的考试方式

考试为上机考试，时间2个小时，共70道客观题。

相关链接

随着中国物流行业的整体快速发展，物流信息化建设也取得一定进展。无论在IT硬件市场、软件市场还是信息服务市场，物流行业都具有了一定的投资规模，近两年的总投资额均在20-30亿元之间。 对现代物流业发展的积极支持、物流市场竞争的加剧等因素有力地促进了物流信息化建设的稳步发展。

易观国际最新报告《中国物流行业信息化年度综合报告2006》中指出，中国物流业正在从传统模式向现代模式实现整体转变，现代物流模式将引导物流业信息化需求，而产生这种转变的基本动力来自市场需求。报告中的数据显示:2006-2010年，传统物流企业IT投入规模将累计超过100亿元人民币。2006-2010年，第三方物流企业IT投入规模将累计超过20亿元人民币。

由于目前行业应用软件系统在作业层面对终端设备的硬件提出的应用要求较高，而软件与硬件的集成性普遍不理想，对应性单一，因此企业将对软件硬件设备的集成提出更高要求。

物流行业软件系统研发将更多的考虑运筹学与数据挖掘技术，专业的服务商将更有利于帮助解决研发问题。

物流科学的理论基础来源于运筹学，并且非常强调在繁杂的数据处理中找到关联关系(基于成本-服务水平体系)，因此数据挖掘技术对于相关的软件系统显得更为重。

Ⅲ 数据挖掘统计的课程内容是什么

哥们，我是做数据挖掘的研狗，了解一些生物科技方面大数据的应用。

首先听回过的所有的数据答挖掘的报告中，有具体成果的全都是国外的机构，可能是我听的少，国内的生物科技数据挖掘都是讲理论。这东西讲理论有个毛用。

如果有资本的话（年龄、家庭支持），还是找个好学校读研，本身生物科技+数据挖掘就比较高端。

数据挖掘和数据统计不是一样的。。。。

简单的拿工资讲，北京硕士毕业进数据分析岗位，8k一月，如果进的是数据挖掘团队，大概能有20w~30w

每年。

Ⅳ 数据分析有哪些相关的培训课程

据分析师的课程包括两个层面的内容，只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用，你就可以成为一名顶级的大数据分析师。

一、课程层面

第一级别：数据分析课程内容主要是从理论-实 *** -案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

第二级别：在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux *** 作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。

二、数据分析师的知识结构

Ⅳ 大数据挖掘学习课程一般学习多长时间

在北京学过，5个月。魔据据说条件不错，但是还是要试听考察的。不管是否有基础学习都是没有问题的，主要看的是自身学习是不是用心，够不够努力，也可以去实际了解一下。

Ⅵ SAS数据挖掘的课程内容是什么

数据挖掘课程包括：

sas/data miner模块，包括sas/data

miner模块的常用工具，对商业问题的界定、导入数据、内数据探视、变量转换、数据集设置容、缺失值处理、各种预测、描述类分析算法、模型评估、显示得分结果等。通过培训使学员掌握使用sas的data

miner（数据挖掘）模块，能够利用sas/data miner对一些常见的商业数据进行数据分析，挖掘出商业价值。

来源。商业智能和数据仓库爱好者

提供，，，，商业智能和云计算，。、，，陪训，。，。包含SAS数据挖掘课程

Ⅶ 数据分析数据挖掘培训课程哪个好

你好，多比较多分析，要多听一听大家的口述意见。

Ⅷ 大数据挖掘学习课程需要多久

去年学的学了5个月，魔据条件不错，我自己认为五十人左右还是可以接受的，但是还是自身要足够努力才行，像有些机构一百人以上，那就有点接受不了了，感觉老师也顾忌不过来不要去，可以去实际考察一下。

Ⅸ 大数据专业主要学什么课程

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

(9)数据挖掘相关课程扩展阅读：

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

Ⅹ 攻读数据挖掘方向的研究生需要本科学习过哪些课程

就学基础的计算机课程即可，因为研究生的时候还会开设一些有关数据挖掘的课程。

数学建模介绍

1 什么是数学建模？

数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象，也包涵抽象的现象

比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态，内在机制的描述，也包括预测，试验和解释实际现象等内容

我们也可以这样直观地理解这个概念：数学建模是一个让纯粹数学家（指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家）变成物

理学家，生物学家，经济学家甚至心理学家等等的过程。

2 什么是数学模型？

数学模型是指用数学语言描述了的实际事物或现象。它一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物

的抽象形式存在的，但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式，比如录音，录像，比喻，传言等

等。为了使描述更具科学性，逻辑性，客观性和可重复性，人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象，这种语言就是

数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验，但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际

物体的代替而进行相应的实验，实验本身也是实际 *** 作的一种理论替代。

3 为什么要建立数学模型？

在科学领域中，数学因为其众所周知的准确而成为研究者们最广泛用于交流的语言－－因为他们普遍相信，自然是严格地演化

着的，尽管控制演化的规律可以很复杂甚至是混沌的。因此，人们常对实际事物建立种种数学模型以期通过对该模型的考察来描述

解释，预计或分析出与实际事物相关的规律。

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数学建模软件介绍

一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。

1MATLAB的概况

MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处

理，可视化建模仿真和实时控制等功能。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等

语言完相同的事情简捷得多

当前流行的MATLAB 53/Simulink 30包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox)工具包又可以分为功能性工具

包和学科工具包功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能学科工具包是专业性比较强

的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类

开放性使MATLAB广受用户欢迎除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改

或加入自己编写程序构造新的专用工具包

2Mathematica的概况

Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者 Stephen Wolfram 成立于

1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以

及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级

科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广

泛使用。

Mathematica 的特色

·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让 Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、 反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。

·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。

·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。

·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。

·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的 自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对 txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。

·可与 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。

·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。 Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简 单的 *** 作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。

3lingo的概况

LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中

LINGO 60学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和

LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。

模型建立语言和求解引擎的整合

LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。

■ 简单的模型表示

LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。

■ 方便的数据输入和输出选择

LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地， LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。

■ 强大的求解引擎

LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整数最佳化。

■ Model Interactively or Create Turn-key Applications

LINGO提供完全互动的环境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰写的程序中呼叫。

■ 广泛的文件和HELP功能

LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入门和上手。LINGO使用者手册有详细的功能定义。

4SAS软件概况

SAS系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为90版，大小约为1G。经过多年的发展，SAS已被全世界120多个国家和地区的近三万家机构所采用，直接用户则超过三百万人，遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府和教育科研等领域。在英美等国，能熟练使用SAS进行统计分析是许多公司和科研机构选材的条件之一。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统，并在96～97年度被评选为建立数据库的首选产品。堪称统计软件界的巨无霸。在此仅举一例如下：在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见SAS的权威地位。

SAS系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。SAS系统具有灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。SAS有一个智能型绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。

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大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

1、大数据技术专业学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux *** 作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。

2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。

3、大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+"前沿科技专业。该专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。

4、本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

计算机类的专业可以说是绝对的热门专业，这个专业类型有计算机科学与技术、软件工程、信息安全、大数据等。这些专业怎么选，读完后有什么区别？很多家长不可能有这么深入的知识，去认识到每一个专业的内涵，所以也没有办法去区分哪一个专业更好。小编将从学习内容与难度，就业方向与薪酬，为大家做一个深度的解读。

首先这些专业毕业过后的工作内容，都可能跟我们手机上看到的APP相关，比如说QQ、微信、西瓜视频、腾讯视频、今日头条、美团、百度地图等等，它是怎样和这些APP发生关系的呢？

计算机科学与技术

这个专业主要学习的课程有数学、物理、计算机编程、电子电路、 *** 作系统，它可以选修一些如嵌入式相关的课程，可视化技术相关的课程，生物信息学的课程，人工智能相关的课程。它的集中实践的环节是Java开发、汇编语言、微博技术、数据库、APP的开发、it项目的实践。

其实这个专业最核心的课程，最需要学好的课程还是数据结构、计算机组成、 *** 作系统、数据库原理、计算机网络、软件工程，然后再学一门自己非常精通的计算机语言，你就能找到高薪了。其核心能力一定是编程，能开发项目，如开发一个APP，做一个信息系统，开发一款小程序。毕业后就业的方向就是去互联网公司或者软件公司，或者去其他行业的公司的信息部门，本科生的收入在3000到4万不等，每月薪酬是很高的，差距也是很大的，拿到高薪的同学是能力很强的，不是学校很强的，985大学干不过双非本科的现象也非常多。

所以说，计算机类专业就适合那些在高中学习不爱记忆，不爱背诵，甚至英语还不怎么好，但是数学和物理不需要怎么学都能学好，还爱动手，还有点儿追根究底的精神的，这类同学学习计算机专业，高薪就等着你了。而那些英语学得特别好，数学怎么学都不怎么灵活的，要谨慎报考，平常学习靠记忆不靠推理的同学，也要谨慎报考，虽然你学了热门专业，但是你的薪酬可能不高。

可能有的家长说，即使我的薪酬不高，也比其他很多专业的薪酬要高，可能高个一两千，但是这是没有什么意义的，大家听说过没有，35岁的工程师被一些互联网的大公司合同不再续约了，就是35岁就会面临转行，但是，有的工作是越老越吃香，比如说学医的，35岁才开始成为骨干，才学成归来，而学计算机的，这个时候已经到了强弩之末了，所以学计算机它的逻辑一定是比每个月的工作要赚其他的有些工作两个月甚至三个月以上的收入，不然到了35岁过后，没有天赋而学了计算机也是很难受的。

软件工程

软件工程学习的基础课程和计算机没有太大的区别，主要也是学数学、物理、计算机原理、计算机网络，专业核心的课程增加了软件体系结构、软件项目组织管理、软件工程等课程。专业选修课仍然可以选择如云计算、机器学习、人工智能，甚至可以选修大数据处理这样的一些课程。集中实践的环节主要是工程研究与实习、项目地实习，项目实习简单来说就是开发一个项目，可以是APP，也可以是某个信息系统，也可以是小程序。

这个专业的学习与计算机相差的真不多，是近亲。核心课程就多了软件工程基础、软件体系结构、软件项目组织管理等几门，毕业后的就业方向几乎与计算机专业是完全一致的，就业单位就有如腾讯、阿里为代表的大型企业，如果学的不不太好，只能去一些中型的或者小型的公司写程序，适合报考计算机就适合报考软件工程，收入也是差不多的。如果学得好的话，你可以去下图上，所列的这些企业去工作，这些企业都是非常多的，也是能拿到高薪的。

信息安全

信息安全的基础课程与计算机和软件工程是差不多的，都有数学、计算机网络、数据结构、电路、物理。但是他的核心课程与计算机和软件工程相比差得就比较大了，核心课程主要有 *** 作系统及安全、密码学及应用、软件安全、网络安全、编译原理。专业课有信息内容安全、信息安全工程与管理、计算机取证、信息隐藏技术等跟安全相关的课程是比较多的，在选修课当中仍然可以选择Java语言的开发、算法分析与设计、WEB技术、并行计算、嵌入式人机交互、人工智能。Java这个语言对计算机来说就是一个必学的语言，但是对信息安全来说，它只是一个选修的课程。

集中实践的环节是应用基础实践、网络和家网、计算机原理与汇编语言，然后是信息安全相关的实践课程。它的核心课程与计算机科学与技术、软件工程相比较的话，变化是比较大的，主要是要学习一系列跟安全相关的课程，如密码学、软件安全、网络安全。毕业最对口的就业的公司有阿里的安全领域、绿盟科技、安恒信息、亚信安全、深信服、奇安信、华为、新华三、天融信、腾讯云，要么是去大公司做安全相关的业务，要么是去直接做安全的这类公司。如果安全方面学得好，技术也很好，可以在这些公司去做与网络安全相关的技术开发或者技术的维护。但是如果你在大学锻炼了你的编程能力，你也可以去抢计算机科学与技术、软件工程的同学的饭碗，去做编程工作，这样你的就业面就会更广一些。

这个专业学习难度对数学的要求会更高一点，这个专业想要就业好的话，第一是要学精安全方面的课程，第二个是一定要提升自己的程序开发的能力。这个专业学完过后的收入，跟前面两个专业来说是差不多的。如果你在安全领域能成长成为一个专家，那你的收入是非常高的。

数据科学与大数据技术

这个专业的基础课程也需要学数据结构、数据库、 *** 作系统、计算机网络、数学、电子电路，在数学方面会加强科学计算与数学建模等相关的课程的学习。数学的学习难度是比上面的三个专业会难一点。专业的核心课程有算法分析与设计、机器学习、大型数据库技术、可视化、大数据采集与融合、数据仓库、分布式与云计算、智能搜索与引擎，专业课增加了Python数据处理、R语言数据处理与变成，选修课可以选修Java程序设计、WEB程序设计、移动APP应用开发的，像Java\WEB移动应用开发，这是计算机和软件工程必修的课程，而在大数据里面的是选修的课程。

集中的实训主要有数据处理、大数据综合应用实践，大数据科学与技术这个专业与前面三个专业的区别都是很大的，它的核心课程更偏向于跟大数据相关的算法分析与设计、机器学习、分布式系统与云计算、大型数据库技术、数据仓库、深度学习、可视化等。学完过后，主要能进行大数据的采集，数据存储，数据分析，数据可视化与应用等工作，所以在学习的时候，除了学习一些基本的编程技术外，对数学模型方向的课程会有大量的增加，对数据的大规模存储相关的课程会有增加，编程方面会侧重学习Python和R语言，但是这两个语言相对来说是比较简单的。

这个专业的毕业生往往在编程的能力方面和计算机科学与技术和软件工程相比要差非常多，他们对数学方向和大数据存储方向会了解的更深入，但是在就业方面，因为一般的小企业无法涉及到大量的数据，而大企业的大数据人才的招聘要求又高，需要硕士名校优先，所以建议成绩不太好的同学，只能考一个二本的同学尽量的就不要选择这个专业，或者你选了这个专业就把它当计算机科学技术和软件工程来读，大学的核心是提升自己的Java编程或者Python编程的能力，还是要以能开发软件相关的项目为主，这样你就可以与计算机和软件工程的同学去抢饭碗了，不然这个专业学完过后是真不好就业。

我目前接触了大量的这个方向的学生，虽然这些学生具有一定的大数据的思维和具有一定的数学知识，但是因为缺乏比较强的软件编写能力，因此被很多企业拒之门外，或者只能找到的新的工作。如果你的分数足够高，学校排名比较靠前，就可以放心地选择了，并且要准备好考研，然后去大公司，这样薪酬也是比较可观的，甚至比纯的软件开发、软件工程和计算机科学与技术的同学薪酬会更高。你能够去到一些大型的公司做大数据。

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