数据科学与大数据技术考研，可以考那些方向 数据科学与来大数据技术专业（英文名源Data Science and Big Data Technology），简称数据2113科5261学或大数据，旨4102在培养具1653有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）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，实际提升学生解决实际问题的能力具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
大数据技术与应用(最全) 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：ehmy001目录一、大数据的来源二、什么是大数据三、大数据的应用四、成功案例1引言→电影《点球成金》2数据本质是生产资料和资产不可再生资源VS数据3数据爆炸式增长（每分钟…）4数据资产管理的挑战尽管“数据是资产”概念已经广为人知，但“如何管理数据资产”仍然缺少成熟理论以及工具手段什么是数据资产？存在什么问题？定义丌统一错误判断数据源丌规范，导致无效数据加工分配丌透明，数据资产错配数据丌开放，企业数据合作受限治理无力应用低效运营缺失加工流程混乱，人力物力浪费数据资产是企业及组织拥有或控制，能带来未来经济利益的数据资源。处理缓慢，导致低效决策分布杂乱，数据资产闲置…评估手段缺失，数据资产价值大打折扣需求发现数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活劢，用以保证数据资产的安全完整，合e79fa5e98193e58685e5aeb931333433623766理配置和有效利用，从而提高带来的经济效益，保障和促进各项事业发展。该领域是大数据时代企业布局竞争的核心，也是目前市场空白。5数据资产管理的挑战为什么传统数据管理方式并不适合数据资产管理要求？传统数据管理方式外部性管理，依赖管理力度和执行自律，。
大数据治理的图书目录 第一部分 开篇 第1章 大数据治理概述 第2章 大数据治理的框架 2.1 大数据类型 2.2 信息治理准则 2.3 大数据治理的产业和功能场景 第3章 成熟度评估 3.1 IBM信息治理委员会的成熟度模型 3.2 评估成熟度的示例问题 第4章 业务案例 4.1 通过大数据治理，提高运营实时性和旅客安全度 4.2 量化大数据治理对客户隐私的财务影响 4.3 通过治理大数据生命周期，降低IT成本 4.4 评估数据质量和主数据对大数据计划的影响 4.5 计算大数据质量的价值 第5章 路线图 5.1 路线图案例研究 第二部分 大数据治理准则 第6章 大数据治理的组织 6.1 绘制关键流程图并建立职责分配模型，以识别大数据治理中的利益攸关者 6.2 确定新角色和既有角色的适当组合 6.3 酌情任命大数据主管 6.4 在传统信息治理角色的基础上，酌情增加大数据责任 6.5 建立承担包括大数据在内的责任混合式信息治理组织 第7章 元数据 7.1 创建一个体现关键大数据术语的业务定义的词库 7.2 理解对ApacheHadoop中元数据的持续支持 7.3 对业务词库中的敏感大数据进行标记 7.4 从相关的大数据存储中输入技术元数据 7.5 将相关的数据源与业务词库中的术语进行链接 7.6 使用运营元数据监测大数据的流动 7.7 保留技术元数据，。
