大数据导论答案_《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
1.
数据科学的三大支柱与五大要素是什么？
答：数据科学的三大主要支柱为：
Datalogy (
数据学
)
：对应数据管理
(Data management)
Analytics (
分析学
)
：对应统计方法
(Statistical method)
Algorithmics (
算法学
)
：对应算法方法
(Algorithmic method)
数据科学的五大要素：
A-SATA
模型
分析思维
(Analytical Thinking)
统计模型
(Statistical Model)
算法计算
(Algorithmic Computing)
数据技术
(Data Technology)
综合应用
(Application)
2.
如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？
字面理解
Large
、
vast
和
big
都可以用于形容大小
Big
更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大
大数据是抽象的大，是思维方式上的转变
量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同
计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，
利用大数据突破性解决了，
其核
心问题变成了数据问题。
3.
怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？
科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，
是从事某一科
学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学
第二范式：理论科学
第三范式：计算科学
第四范式：数据密集型科学
今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟
4.
从人类整个文明的尺度上看，
IT
和
DT
对人类的发展有些什么样的影响和冲
击？
以控制为出发点的
IT
时代正在走向激活生产力为目的的
DT
(
Data
Technology
)
数据时代。
大数据驱动的
DT
时代
由数据驱动的世界观
大数据重新定义商业新模式
大数据重新定义研发新路径
大数据重新定义企业新思维
5.
大数据时代的思维方式有哪些？
“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：
数据思维：讲故事
数据说话
总体思维：样本数据
全局数据
容错思维：精确性
混杂性、不确定性
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