近幾年大數(shù)據(jù)是非常火熱的,大家都聽過大數(shù)據(jù)專業(yè),但究竟什么是大數(shù)據(jù),今天小編和同學(xué)們港一下英國(guó)大學(xué)大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)和就業(yè)情況。
定義:大數(shù)據(jù)又稱巨量資料(big data),或稱海量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。
維基百科說:
Big data represents the information assets characterized by such a high volume, veracity,velocity and variety to require specific technology and analytical methods for its transformation into value.
Big data is where parallel computing tools are needed to handle data.
This represents a distinct and clearly defined change in the computer science used, via parallel programming theories, and losses of some of the guarantees and capabilities made by Codd’s relational model.
In general terms, Data Science is the extraction of knowledge from data, which is a continuation of the field data mining and predictive analytics, also known as knowledge discovery and data mining.
(一般來講,數(shù)據(jù)科學(xué)就是從數(shù)據(jù)中提取信息知識(shí),即是數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析的延伸,亦是發(fā)掘知識(shí)與數(shù)據(jù)的過程。)所以,通俗來講,數(shù)據(jù)科學(xué),就是通過分析數(shù)據(jù),來挖掘獲得這些數(shù)據(jù)中的潛在信息。
Big Data運(yùn)用最成功的領(lǐng)域是e-Commerce,代表公司為阿里巴巴、Amazon等。另外還有各大航空公司,酒店連鎖的reservation系統(tǒng)都加入了Big Data的運(yùn)用。
常見就業(yè)公司:IBM, AT&T, Google, Facebook, Microsoft, EMC, Thompson- Reuters, Foursquare, Etsy and Twitter.
醫(yī)藥行業(yè),金融行業(yè),保險(xiǎn)行業(yè)和證券等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析也依賴于大數(shù)據(jù)。
目前英國(guó)高校已經(jīng)開設(shè)多個(gè)和大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)碩士,包括 Big Data、Data Analytics、Data Science等。
所以,在針對(duì)這個(gè)專業(yè)選校時(shí),同學(xué)們一定要注意,不要只看名稱,而是要重點(diǎn)看課程設(shè)置。
那么,Data Science主要學(xué)什么呢? 根據(jù)對(duì)于一些課程的整合,大概是以下三個(gè)方面:
- 1. 模型,算法
- 2. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
- 3. visualization(可視化)
由此課程設(shè)置,可以預(yù)測(cè)該專業(yè)的背景要求。仔細(xì)觀察,可以看出這些課程,都是與計(jì)算機(jī)密切相關(guān)的。
并且,比如可視化,目前應(yīng)用比較多的,當(dāng)屬machine learning,也就是通過計(jì)算機(jī)圖形與圖像處理,從而將我們所需要的數(shù)據(jù)在電腦屏幕上顯示出來。
所以,整個(gè)過程,需要一定的計(jì)算機(jī)技能,如編程、算法。另一方面,通過數(shù)據(jù),分析挖掘出有用信息,因此,如果申請(qǐng)者具有一定的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)的話,更有利于獲得申請(qǐng)成功。
根據(jù)這個(gè)專業(yè)的開設(shè)情況,一般是開設(shè)在計(jì)算機(jī)相關(guān)院系下,或者商學(xué)院下,所以其就業(yè)方向,大多是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,或者商業(yè)領(lǐng)域。
開設(shè)在計(jì)算機(jī)科學(xué)及電子電氣方向下的如:
- 圣安德魯斯大學(xué):Data-Intensive Analysis MSc 集成數(shù)據(jù)分析
- 蘭卡斯特大學(xué):?Data Science: MSc 數(shù)據(jù)科學(xué)
- 巴斯大學(xué):MSc Data Science? 數(shù)據(jù)科學(xué)
- 利茲大學(xué):Advanced Computer Science (DataAnalytics) MSc ? 高級(jí)計(jì)算機(jī)科學(xué)(數(shù)據(jù)分析)
- 布里斯托大學(xué):MSc Advanced Computing - Machine Learning, DataMining and High-Performance Computing? 高級(jí)計(jì)算機(jī)-機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,高性能計(jì)算機(jī)
- 南安普頓大學(xué):MSc Data Science? 數(shù)據(jù)科學(xué)
- 謝菲爾德大學(xué):MSc Data Analytics? 數(shù)據(jù)分析/MSc Data Communications? 數(shù)據(jù)通訊
- 格拉斯哥大學(xué):MSc Data Science? 數(shù)據(jù)科學(xué)
- 愛丁堡大學(xué):MSc High Performance Computingwith Data Science 高性能計(jì)算在數(shù)據(jù)科學(xué)
- 格拉斯哥大學(xué):Data Analytics?[MSc]??? 數(shù)據(jù)分析
- 愛丁堡大學(xué):Operational Research with Data Science?? 數(shù)據(jù)科學(xué)的運(yùn)籌研究 Statistics with DataScience [MSc] 數(shù)據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)
- 卡迪夫大學(xué):MSc Data Science and Analytics (MSc)?? 數(shù)據(jù)學(xué)與分析
- 埃塞克斯大學(xué):MSc Applied Economics and Data Analysis 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析 MSc Finance and Data Analytics 金融與數(shù)據(jù)分析
- 利物浦大學(xué):Business Analytics and Big Data MSc 商業(yè)分析與大數(shù)據(jù)
- 斯特靈大學(xué):Data Science for Business 數(shù)據(jù)科學(xué)業(yè)務(wù) 開設(shè)在科學(xué)(天文/地理/物理)方向下的如:
- 利茲大學(xué):MSc Data Science andAnalytics?數(shù)據(jù)科學(xué)與分析
- 薩塞克斯大學(xué):Data Science?? 數(shù)據(jù)科學(xué)
- 利物浦大學(xué):Geographic Data Science MSc 地理數(shù)據(jù)科學(xué)
- 卡迪夫大學(xué):MSc Data Intensive Astrophysics 數(shù)據(jù)密集天體物理學(xué) MSc Data Intensive Physics?? 數(shù)據(jù)密集型物理學(xué)
- 卡迪夫大學(xué):Computational and Data Journalism? 計(jì)算機(jī)與數(shù)據(jù)新聞
- 曼徹斯特大學(xué):HealthData Science?(MSc) 健康數(shù)據(jù)科學(xué)
英國(guó)本科和碩士開設(shè)的所有大學(xué)和專業(yè)如下:
| 學(xué)校名稱 | 專業(yè)名稱 | |
| 本科 | 華威大學(xué) | Data Science |
| 諾丁漢大學(xué) | Data Science | |
| 斯凱萊斯克萊德大學(xué) | Data Analytics | |
| 埃塞克斯大學(xué) | Data Science and Analytics | |
| 布拉德福德學(xué)院 | Computing (Data Analytics) | |
| 普利茅斯大學(xué) | Data Modelling and Analytics | |
| 樸茨茅斯大學(xué) | Data Science and Analytics | |
| 考文垂大學(xué) | Mathematics and Data Analytics | |
| 索爾福德大學(xué) | Computer Science with Data ?Analytics | |
| 得比大學(xué) | Data Science | |
| 研究生 | 倫敦大學(xué)學(xué)院?UCL | Data Science (Taught) |
| Web Science and Big Data ?Analytics | ||
| 倫敦大學(xué)國(guó)王學(xué)院?KCL | Data Science (Taught) | |
| 華威大學(xué) | Data Analysis (Taught) | |
| 巴斯大學(xué) | Business Analytics (Taught) | |
| 利物浦大學(xué) | Big Data Analytics (Online) ?(Taught) | |
| Business Analytics and Big Data | ||
| 格拉斯哥大學(xué) | Data Analysis (Taught) | |
| Data Science (Taught) | ||
| 謝菲爾德大學(xué) | Data Science (Taught) | |
| 利物浦大學(xué) | Big Data Analytics (Online) ?(Taught) | |
| Business Analytics and Big Data | ||
| 利茲大學(xué) | Data Science and Analytics ?(Taught) | |
| Advanced Computer Science (Data Analytics) (Taught) | ||
| 南安普頓大學(xué) | Data Science (Taught) | |
| 倫敦城市大學(xué) | Data Analysis (Taught) | |
| Business Administration (Data ?Analytics) | ||
| 蘭卡斯特大學(xué) | Data Science (Taught) | |
| 布萊頓大學(xué) | Data Analysis (Taught) | |
| 曼徹斯特城市大學(xué) | Data Analysis (Taught) | |
| 斯特拉斯克萊德大學(xué) | Data Analysis (Taught) | |
| 伯恩茅斯大學(xué) | Applied Data Analytics (Taught) | |
| 伯明翰城市大學(xué) | Big Data Analytics (Taught) | |
| 得比大學(xué) | Big Data Analytics (Taught) | |
| 牛津布魯克斯大學(xué) | Data Analytics for Government ?(MSc) | |
| 斯旺西大學(xué) | Data Science (Taught) | |
| 倫敦大學(xué)皇家霍洛威學(xué)院 | Data Science and Analytics ?(Taught) | |
| Data Science and Analytics with a year in industry ?(Taught) | ||
| 普利茅斯大學(xué) | Data Science and Business ?Analytics |

? 2025. All Rights Reserved. 滬ICP備2023009024號(hào)-1