【專升本快速注冊(cè)免費(fèi)咨詢:】黑龍江財(cái)經(jīng)大學(xué)2022年專業(yè)介紹:數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)已公布，從學(xué)制、培養(yǎng)目標(biāo)、主要課程、學(xué)位授予等方面全面介紹黑龍江財(cái)經(jīng)大學(xué)2022年專業(yè):數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)， 具體如下:數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)(專升本)培養(yǎng)目標(biāo):立足龍江，面向全國(guó)，培養(yǎng)適應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需要的基礎(chǔ)理論扎實(shí)，專業(yè)知識(shí)適用，實(shí)踐能力有效，具備大數(shù)據(jù)思維和分析能力，掌握計(jì)算機(jī)理論和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及金融和商務(wù)營(yíng)銷基礎(chǔ)知識(shí)； 能夠?qū)⒔鹑?、商業(yè)營(yíng)銷等領(lǐng)域的知識(shí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相融合；具有金融素養(yǎng)、創(chuàng)新精神和創(chuàng)業(yè)能力，能夠在金融、商業(yè)營(yíng)銷等領(lǐng)域開展大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用開發(fā)的高素質(zhì)應(yīng)用型人才。

大專專業(yè):基礎(chǔ)學(xué)制:四年|招生對(duì)象:|學(xué)歷:中專|專業(yè)代碼:t培養(yǎng)目標(biāo)培養(yǎng)目標(biāo)專業(yè)定義是基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代，主要研究大數(shù)據(jù)分析理論和方法在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用和大數(shù)據(jù)管理與治理方法。例如:商業(yè)數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、電子健康、大數(shù)據(jù)金融、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)管理和治理。課程體系數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)概論、編程概論、編程實(shí)踐、離散數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計(jì)、算法分析與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)計(jì)算智能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用近年來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術(shù)滲透到金融領(lǐng)域，釋放出裂變式的創(chuàng)新活力和應(yīng)用潛力，給金融行業(yè)包括金融公司帶來(lái)了巨大的機(jī)遇。近年來(lái)，中國(guó)金融科技發(fā)展迅速，在多個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)走在世界前列。大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)與金融服務(wù)的深度融合，極大地推動(dòng)了我國(guó)金融業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，幫助金融更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，有效促進(jìn)了金融業(yè)的整體發(fā)展。

從發(fā)展特點(diǎn)和趨勢(shì)看，“金融云”的快速建設(shè)為金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，金融數(shù)據(jù)與其他跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用不斷加強(qiáng)。人工智能正在成為金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用的新方向，金融行業(yè)數(shù)據(jù)的整合、共享和開放正在成為趨勢(shì)，為金融行業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇和巨大的發(fā)展動(dòng)力。金融行業(yè)大數(shù)據(jù)典型應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)涉及的行業(yè)非常廣泛，包括政治、教育、媒體、醫(yī)藥、商業(yè)、工農(nóng)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)等諸多方面。各行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的定義尚未統(tǒng)一。

數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)可以在《數(shù)據(jù)挖掘十大常用算法》中找到。常用的有SVM、決策樹、樸素貝葉斯、logistic回歸等，主要解決分類和回歸問(wèn)題。大數(shù)據(jù)挖掘算法:1 .樸素貝葉斯，超級(jí)簡(jiǎn)單，就像做一些計(jì)數(shù)工作一樣。如果條件獨(dú)立性假設(shè)成立，NB會(huì)比判別模型收斂得更快，所以你只需要少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。即使條件獨(dú)立性假設(shè)不成立，NB在實(shí)踐中的表現(xiàn)依然出奇的好。

與NB的條件獨(dú)立性假設(shè)相比，LR不需要考慮樣本是否相關(guān)。與決策樹和支持向量機(jī)不同，NB具有很好的概率解釋能力，并且很容易用新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望在未來(lái)有更多數(shù)據(jù)的時(shí)候方便的更新和改進(jìn)模型，LR是值得使用的。3.決策樹，DT很好理解和解釋。DT是非參數(shù)的，所以不需要擔(dān)心異常值(或離群值)和數(shù)據(jù)是否線性可分。DT的主要缺點(diǎn)是容易過(guò)擬合，這也是提出隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)算法的原因。

1。大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)2，大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵(1)數(shù)據(jù)類型(2)技術(shù)方法(3)分析應(yīng)用(3)大數(shù)據(jù)的特征多樣性:隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和傳感器類型的增加，網(wǎng)頁(yè)、圖片、音頻、視頻、微博等未處理的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，數(shù)量激增，類型多樣。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更復(fù)雜，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的難度增加。