数据科学与大数据技术课程学什么？

99ANYc3cd6 课程介绍 2025-11-30 1

数据科学与大数据技术专业课程体系总览

这个专业的核心目标是培养具备数学统计基础、计算机技术能力、业务领域知识的复合型人才，学生需要学会如何从海量、复杂的数据中提取有价值的信息,并用这些信息来解决实际问题。

课程体系通常可以分为四大模块：

数学与统计基础：数据科学的“内功”,理解数据背后的规律。
计算机科学与技术：处理大数据的“工具箱”,实现算法和模型。
数据科学与核心技能：连接理论与实践的“桥梁”,核心方法论。
大数据技术平台：应对海量数据的“引擎”,分布式处理框架。
领域应用与实践：将知识转化为价值的“战场”,解决实际问题。

数学与统计基础

这是数据科学的基石，决定了你未来能走多远,尤其是在模型理解和创新方面。

高等数学 / 微积分
- ：极限、导数、积分、级数。
- 为何重要：理解优化算法（如梯度下降）的基础,很多机器学习模型的损失函数最小化过程都依赖于微积分。
线性代数
- ：矩阵、向量、行列式、特征值与特征向量、奇异值分解。
- 为何重要：数据在计算机中通常以矩阵形式存在，降维算法（PCA）、推荐系统、深度学习等都离不开线性代数。
概率论与数理统计
- ：概率分布、期望、方差、假设检验、置信区间、回归分析。
- 为何重要：这是数据科学的“语言”，它帮助我们理解数据的不确定性，进行有效的推断,并评估模型的性能。
离散数学
- ：集合论、图论、逻辑、组合数学。
- 为何重要：为算法设计、数据结构、网络分析等提供理论基础。

计算机科学与技术

这是实现数据科学想法的“硬实力”。

程序设计基础
- 核心语言：Python (首选)、R、SQL。
- Python重点：语法、数据结构、函数、面向对象编程。
- 为何重要：Python拥有最丰富的数据科学生态库,是事实上的行业标准。
数据结构与算法
- ：数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表；排序、查找、动态规划等。
- 为何重要：编写高效代码的基础，在处理大规模数据时,算法的优劣直接影响性能。
数据库系统原理
- ：关系型数据库、SQL语言、数据库设计、事务、索引。
- 为何重要：数据存储和管理的基石，80%的数据科学工作时间可能都花在数据清洗和准备上,这离不开数据库操作。
操作系统与计算机网络
- ：进程管理、内存管理、文件系统；TCP/IP协议、HTTP协议。
- 为何重要：理解分布式计算框架（如Hadoop、Spark）运行的基础环境。

数据科学与核心技能

这是将数学和计算机知识融合,解决实际问题的核心方法论。

数据科学导论
- ：数据科学生命周期、CRISP-DM模型、数据科学家的角色与职责。
- 为何重要：建立对整个领域的宏观认识。
数据获取与预处理
- ：网络爬虫、API调用、数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成、数据变换（标准化、归一化）。
- 为何重要：“Garbage in, garbage out.” 这是数据科学项目中耗时最长但至关重要的一步。
探索性数据分析
- ：描述性统计、数据可视化（使用Matplotlib, Seaborn, Plotly等）。
- 为何重要：在建模之前，通过可视化和统计手段理解数据分布、发现规律和异常。
机器学习
- ：
  - 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯。
  - 非监督学习：聚类算法、降维算法。
  - 模型评估与调优：交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线、超参数调优。
- 为何重要：从数据中学习并做出预测的核心技术。
深度学习
- ：神经网络、反向传播、卷积神经网络、循环神经网络、Transformer。
- 为何重要：在图像识别、自然语言处理等复杂任务上取得了突破性进展。
自然语言处理
- ：文本预处理、词向量、情感分析、文本分类、机器翻译。
- 为何重要：让机器理解和生成人类语言。
数据可视化
- ：可视化原则、交互式可视化仪表盘（使用Tableau, Power BI, Dash等）。
- 为何重要：将分析结果以直观、有说服力的方式呈现给决策者。

大数据技术平台

专门用于处理“无法在单台机器上处理”的海量数据。

大数据导论
- ：大数据的4V特征（Volume, Velocity, Variety, Value）、生态系统概述。
Hadoop生态系统
- ：
  - HDFS (Hadoop Distributed File System)：分布式存储。
  - MapReduce：分布式计算模型。
  - Hive：数据仓库工具,提供类SQL查询。
  - HBase：NoSQL数据库,用于实时读写随机访问。
Spark核心
- ：Spark架构、RDD (弹性分布式数据集)、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib (机器学习库)。
- 为何重要：比MapReduce更快、更通用的大数据处理引擎,已成为行业标准。
实时计算与流处理
- ：流处理概念、Spark Streaming、Flink。
- 为何重要：处理实时数据流，如用户行为日志、金融交易等。
NoSQL数据库
- ：文档型、键值型、列族型、图数据库的原理与应用场景。

领域应用与实践

将所学知识应用到具体场景中,并完成综合项目。

推荐系统
- ：协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐。
金融科技
- ：信用评分、反欺诈、量化交易。
人工智能伦理与治理
- ：算法偏见、数据隐私、模型可解释性、公平性。
- 为何重要：确保技术向善,负责任地使用数据。
毕业设计/综合项目
- 要求：独立或小组合作，从数据获取、清洗、分析、建模到部署，完成一个端到端的数据科学项目,并撰写报告和进行答辩。

学习路径建议

第一阶段（打基础 - 约6-12个月）：
- 主攻 Python 和 数学/统计基础。
- 学习 SQL 和 数据结构与算法。
- 完成 Kaggle 上的入门竞赛和 Titanic 等经典项目。
第二阶段（核心技能 - 约6-12个月）：
- 系统学习 机器学习 理论，并使用 Scikit-learn 实践。
- 深入 数据可视化 和 EDA。
- 探索 NLP 或 深度学习 的一个方向。
- 开始学习 Hadoop/Spark 的基本使用。
第三阶段（深化与专精 - 长期）：
- 选择一个感兴趣的方向（如NLP、计算机视觉、推荐系统）深入学习。
- 学习 大数据框架 的底层原理和调优。
- 构建一个复杂的、有影响力的个人项目,并展示在GitHub上。
- 学习 云平台（如AWS, Azure, GCP）上的数据服务。