大數據和数据科学

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大數據和数据科学之间的区别

大數據 vs. 数据科学

--（Big data）--，指的是傳統數據處理應用軟件不足以處理它們的大或複雜的數據集的術語。大數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言，大數據的出現促成了廣泛主題的新穎研究。這也導致了各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有抽樣;它只是觀察和追踪發生的事情。因此，大數據通常包含的數據大小超出了傳統軟件在可接受的時間內處理的能力。由於近期的技術進步，發布新數據的便捷性以及全球大多數政府對高透明度的要求，大數據分析在現代研究中越來越突出。. 数据科学（英语：Data Science），又称资料科学，是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，数据可视化，数据仓库，以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。 数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物，社会科学，人类学等领域进行研究调研。此外，数据科学也对商业竞争有极大的帮助。.

统计学

统计学是在資料分析的基础上，研究测定、收集、整理、归纳和分析反映數據資料，以便给出正确訊息的科學。這一门学科自17世纪中叶产生并逐步发展起来，它廣泛地應用在各門學科，從自然科学、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。隨著大数据(Big Data)時代來臨，統計的面貌也逐漸改變，與資訊、計算等領域密切結合，是資料科學(Data Science)中的重要主軸之一。 譬如自一組數據中，可以摘要並且描述這份數據的集中和離散情形，這個用法稱作為描述統計學。另外，觀察者以數據的形態，建立出一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做推論統計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統計學。數理統計學则是討論背後的理論基礎的學科。.

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The Data Incubator

The Data Incubator 学校（简称 TDI）是国际规模最大的大数据与数据科学培训公司。公司建立时得到康奈尔大学的支持，目前经扩展到中国，英国，德国，意大利，跟美国经营。顾客包括财富世界500强。公司最出名的项目是精英数据科学奖学金学校，为世界上博社毕业生提供现代免费的数据科学培训。公司也为中美财富世界500强提供企业培训。 学校吸引了各种国际媒体新闻注意，以录取率低于3%。The Data Incubator被媒体称为「世界上比哈佛考入更难的学校之一」，录取率甚至比北京大学（13%），清华大学（14%）低。在全世界大数据与数据科学企业中，排第二。公司雇员在哈佛商业评论、金融时报、华尔街日报、商业内幕等媒体新闻报纸书写关于数据题目短文。 公司参加国际峰会，诸如斯坦福中国2.0会议、数据点回忆、欧莱礼 Strata 北京大数据会议、朗迪金融科技峰会。.

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