大数据学什么语言（大数据需要学什么语言）

数据科学，作为21世纪最炙手可热的学科之一，正以前所未有的速度重塑着各行各业的面貌。它融合了统计学、计算机科学、领域专业知识及创新思维，致力于从海量、复杂的数据中挖掘出有价值的信息与洞见。在这个信息爆炸的时代，数据科学不仅是企业决策的智慧引擎，也是推动社会进步和科技发展的关键力量。通过精准分析与预测，数据科学助力我们更好地理解世界，优化资源配置，解决复杂问题，开启了一个由数据驱动的新纪元。

数据类型大致可分为两大类：结构化数据，如数据库中的表格，遵循明确模式，便于直接分析；非结构化数据，则包括文本、图像、音频等，形式多样，信息丰富但处理复杂。理解并有效管理这些不同类型的数据，是数据科学家挖掘数据价值、构建智能应用的重要前提。

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以上截图选自加州大学-伯克利分校 The Foundations of Data Science（《数据科学基础》）课程。

本课程从三个角度探讨数据科学的基础：推理思维、计算思维和现实世界的关联性。面对源自现实世界现象的数据，如何分析这些数据以理解该现象？本课程结合计算机编程和统计推断的关键概念与技能，以及对包括经济数据、文档集合、地理数据和社会网络在内的现实世界数据集的动手分析，来教授这些内容。它还深入探讨了数据分析所涉及的社会和法律问题，包括隐私和数据所有权问题。

具体安排如下：

Lecture 2: Cause and Effect（因果关系）

Lecture 4: Data Types（数据类型）

Lecture 5: Building Tables（构件表格）

Lecture 6: Census（人口普查）

Lecture 7: Charts（图表）

Lecture 8: Histograms（直方图）

Lecture 9: Functions（功能）

Lecture 10: Groups（组）

Lecture 11: Groups and Pivots（组和数据透视表）

Lecture 12: Joins and Table Examples（联接和表示例）

Lecture 13: Iteration（迭代）

Lecture 14: Simulations（模拟）

Lecture 15: Chance and Sampling（机会和抽样）

课程共41小节，每节分别讲述不同知识点，可依据标题查看。

课程资源中还有课件、延伸阅读、试卷与答案等内容作为学习参考资料；

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https://metel.cn/course/detail?rno=76b7fb98-9b99-4702-ae0c-9b8f3a

在数据科学中，存储对象是保存数据的关键结构，它们不仅是数据的容器，还决定了数据如何被访问和管理。数组、数据框、数据库表等存储对象，依据数据特性和分析需求设计，有效组织数据以便于查询、分析及共享。选择合适的存储对象，对于优化数据处理流程、提升数据访问速度及保障数据安全均具重要意义。

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以上截图选自苏黎世联邦理工学院 Big Data（《大数据》）课程。本课程概述了数据库技术，以及奠定大数据世界基础的最重要数据库设计原则。课程将从20世纪70年代的单一机器关系堆栈开始，将其打破并在大型集群之上重新构建：从分布式存储开始，一直到语法、模型、验证、处理、索引和查询。本课程涵盖了广泛的内容，并重点介绍了它们如何在大数据生态系统中作为一个整体协同工作。

课程资源中还有教学大纲、延伸阅读、视频脚本等内容作为学习参考资料；

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https://metel.cn/course/detail?rno=-cc32-4263-a264-276f