中国互联网络信息中心数据，数据科学与大数据技术专业？
“数据科学与大数据技术”，专业名字很拗口。这个专业最早出现在2016年，教育部公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，首次在新增本科专业中出现了“数据科学与大数据技术”。
这个专业刚一亮相，就得到了社会各界的高度回应，纷纷认为这是一个社会积蓄的专业。因为此时，“大数据”三个字简直如日中天，各路IT大佬们、学者教授，言必“大数据”。
数据科学
“数据科学与大数据技术”开设院校然而在2016年，批准开设这一专业的学校并不多，只有三所。分别是：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。因此，在2016年的高考中，并未在考生和家长中掀起太大的涟漪。
2017年，开设院校增加了十倍，共有32所高校开设了这一专业，其中：
985高校：中国人民大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、
211高校：北京邮电大学、贵州大学
普通公办本科大学：北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、浙江财经大学、广西科技大学、云南师范大学、云南财经大学、昆明理工大学、贵州师范大学、重庆理工大学
北京邮电大学
普通公立本科学院：湖北经济学院、晋中学院、贵州理工学院、贵州商学院、宿州学院、福建工程学院、安顺学院、佛山科学技术学院
民办本科院校：黄河科技学院、宁夏理工学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、上海纽约大学
其中，位于云贵两省的学校多达8所。占比高达25%。没想到发展大数据产业最迫切的省份居然是云南省和贵州省。后来的发展也证明，确实越来越多的企业把数据中心放到了这两个省份，特别是贵州省。
2018年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达250所。
2019年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达196所，
2020年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达138所。
可以说，今天无校不“大数据”，“数据科学与大数据技术”专业稀缺性已经荡然无存。
中国人民大学
“数据科学与大数据技术”学什么？以首批开设“数据科学与大数据技术”专业的三所大学之一，中南大学为例，其课程体系的核心部分如下：
学科基础课专业核心课专业课专业选修课经过本专业的培养，毕业生能够适应行业大数据应用的发展需要，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识，提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案。
能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产。
“数据科学与大数据技术”做什么？“大数据”领域主要有三方面的工作：
一，理论工作，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二，实践工作，主要是处理实际数据；
三，应用工作，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
按照专业数据人才的主要工作内容，我们又可以分为四类数据人才：数据科学家、数据工程师、数据分析师、数据产品经理。
数据科学家：主要是运用数据科学的知识对数据进行采集、处理、挖掘、建模等操作，以解决问题为目的。
数据工程师：主要是在数据项目中，负责工程实施的人员。比如说负责搭建架构，实现技术平台，以及数据连接器，数据存储，计算引擎等工作。为数据架构师，数据科学家、数据分析师提供总做的基础。
数据分析师：主要是从数据中提取价值，并且将分析结果用于指导行动。
数据产品经理：是根据客户的特定需求，来为客户开发数据产品的人。
目前，“大数据”的主要发展方向有三个：
一、 数据挖掘、数据分析和机器学习方向；
二、大数据运维和云计算方向；
三、Hadoop大数据开发方向。
总结不论看好还是看空这个专业，都无法否认的是我们都处于“大数据”时代之中。大到火箭上天，小到基因测序，无不与“大数据”相关。而作为一个为“大数据”事业提供基础人才的专业，“数据科学与大数据技术”不得不引起我们的重视。
例如一个“大数据”的典型应用，互联网广告。全球广告市场份额近万亿，而互联网广告已经占到了近一半，5000亿美元的市场份额，是互联网大厂争夺的热点，数据分析人才在这场竞争力至关重要。
事实上，数据人才需求的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。
大数据开发工程师入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万。
数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
数据科学
大数据具体是做什么？
“Big Data is like teenage sex:Everyone talks about it，nobody really knows how to do it，everyone thinks everyone else is doing it，so everyone claims they are doing it too.”
2013年被称为大数据元年，各行各业都逐渐开启大数据应用时代。直至现在，大数据依然为人所津津乐道。
何为大数据？
1PB够大吗？
如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而1PB=1024TB=1048576GB。
在实际中，一个小有名气的游戏一天的数据量就在数十TB左右，甚至更多。
如果你以为PB单位已经是最大了？那就大错特错了！！！！
在PB之上，还有EB（Exabyte 百亿亿字节 艾字节），ZB（Zettabyte 十万亿亿字节 泽字节），YB（Yottabyte 一亿亿亿字节 尧字节），而这些单位也只是为了方便统计海量数据所给出的当前单位，在未来还可能出现更大的单位。
因特尔公司首席执行官Brian Krzanich表示，2020年互联网用户每天将产生1.5GB的数据。
HIS数据预测，到2025年，全球互联网（IoT）连接设备的总安装量预计将达到754.4亿，这部分设备每天产生的数据量可想而知。
按照前面的数据关系，得出1ZB大概是1.1万亿GB，等同于全世界沙子数量总和。
从上图中不难看出，互联网数据每年都在爆炸式增长。当然，大数据并不只是数据量大而已，它还有其他更深的含义。
对于大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：
”一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。“
大数据具有五大特点，称为5V。
1. 多样（Variety）
大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。
2. 大量（Volume）
大数据的大量性是指数据量的大小，这个就是上面笔者介绍的内容，不再赘述。
3. 高速（Velocity）
大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。
4. 低价值密度（Value）
大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。
5. 真实性（Veracity）
大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。
数据一直都在，变革的是方式
大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。
人类从来不缺数据，缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说，从人类社会有了文字以来，数据就开始存在了，现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生，到记录，再到使用这整个流程的形式。
1. 数据生产
在人类社会的早期，民以食为天，数据的产生大多与商品，食物，土地等挂钩。旧石器时代的部落人民在树枝或骨头上刻下凹痕来记录日常的交易活动或物品供应。
为了衡量商品长度，中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位；为了衡量重量，发明了升、斗，斛等重量单位。
在互联网时代，数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出，互联网上的数据每年都将增长50%，每两年便将翻一倍，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
每人每天都会产生海量数据，如视频数据，电商数据，社交数据等等。
全球每60秒产生的数据
2. 数据记录
千年之前，人们用龟甲石鼓、简牍绢帛到造纸术成熟后的刻本等一切触手可及的器物来作为数据的载体。
千年之后，人们用图书，报纸，硬盘，光盘，存储器等各种更为灵活，简便的方式记录数据。
3. 数据利用
古人利用利用甲骨文占卜判断凶吉，利用占星术预测朝代兴衰；利用蚂蚁搬家，燕子低飞，蚯蚓出洞来预测天气。
互联网时代，企业或产品利用电商数据为用户推荐商品，利用社交数据做广告营销等等。
在大数据概念兴起之前，大部分企业并没有注意到数据的宝贵价值，只是在纯粹的生产和记录数据。更有甚者视海量数据为累赘，因为数据的存储与管理需要耗费企业大量的成本，极少有企业能把数据作为一种资源，嗅到大数据背后的价值，从而加以利用。就算到现在，数据资源的整合利用能力依然是考验每个企业的一大难点。
大数据应用
大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。
其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如金融，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。
1. 大数据让借贷款更加放心
在金融行业中，以借贷款为例。在贷款前，贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核，以此来保障贷后的还款率。
借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息，如学历，职业，薪资状况，历史借还款情况等（据说一个用户的标签维度可以达到7000个）。海量数据被放入反欺诈模型，还款能力模型，身份验证模型等数个中做训练，最终得出是否通过本次贷款申请，贷款的额度，贷款人的还款意愿等评估信息。
借款人数据收集的越多，标签维度越细，数据越真实，则审核效果越全面。
2. 大数据让广告营销更高效
广告作为互联网行业最常见的变现手段之一，大数据赋能广告营销，让广告从惹人恼转变为广告即内容，广告即服务。
曾几何时，你会发现日常生活中看到的广告居然那么懂你。点开淘宝，你最爱的商品被推荐在Banner首页；打开微信朋友圈，映入眼帘的是你正想要做的汽车保养；打开百度搜索，你前两天看的别墅信息赫然出现。
这一切的实现都得益于大数据赋能广告。
在广告投放前期，通过大数据手段大量的整合、分析数据，包括用户的浏览习惯、消费行为、浏览记录、对广告的点击数量等，并从中挖掘出有效的信息；构建全面的用户画像，结合广告业务，精准定位目标用户，保证广告定向投放。
大数据构建用户画像
在广告投放的中后期，通过实时数据反馈，结合用户所处地域，时间的变化，动态优化广告素材，调整广告的呈现方式与广告的展览位置，让同一个用户在不同的场景下享受不一样的广告服务，实现一人千面，增加广告营销效果，提升广告主KPI。
3. 大数据赋能零售
新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，让零售在人，货，场上进行变革。
零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。
借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。
利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。
总结
数据一直都在，大数据变革的只是方式。大数据并不神秘，神秘的是对未知数据的探索与利用。
为什么4G网络看起来正常信号满格却很卡？
应邀回答本行业问题。
4G网络看起来正常（信号满格）却很卡，最根本的原因就是手机标识信号其实并不准确。
手机上的信号格，其实没有国家强制标准，所以都是手机厂家自由的发挥。而且就4G这块，全部的手机厂家标识的信号强度其实都是和网速没有什么关系的。我们的4G手机，信号有几个，还是延续的2G的思想，标识都是基于RSRP(参考信号接收强度)的。
RSRP:参考信号接收强度，它是LTE无线测试中的一个比较重要的指标，是LTE覆盖的一个重要参考指标。它是指在某一个符号内承载着参考信号(RS)的全部RE上接受到的信号功率的平均值。
和它比较相近的是CDMA系统里的Rx_power(接收功率)和UMTS里的RSCP(接收信号码功率)。
但是，在LTE系统之中，决定终端下载速度，更多的是取决于SINR值，所以这就导致了在4G手机之中，看信号几格，已经完全失去了参考价值。
SINR:信号干扰加噪声比，这个比值代表的可用信号的纯净度，这个参数最大的值是30，代表此时无任何外界干扰。
无线通信系统之中，基站属于共享型宽带，单个基站下全部终端共享基站的软硬件资源、传输资源、空中资源，这也使得部分高负荷基站，即便是无线环境非常好，下载速度也会很慢。在一些热点区域，比如高校、商场、景区、大型展馆、地铁等区域，由于用户密度过大，外加上现在用户4G应用以视频类为主，所以，基站承载过重。
在这些区域，某些时段，即使是手机的SINR值很高，也可能下载速度会很慢。
而且，也可能部分基站本身硬件故障，或者是传输故障，也是可能的导致手机的SINR值很高，但是使用起来也很卡。
最后，也可能是手机APP服务器承载过重，或者是跨网络访问，导致的使用卡顿。
总而言之，手机信号满格，下载速度却很慢，主要的原因就是手机标识信号参考的无线参数本身就和下载速度关系不大。如果对这个比较感兴趣的话，可以下载一个半专业的软件，去观察一下手机当前的SINR，这个还是有一定的参考价值的。
以上个人浅见，欢迎批评指正。喜欢的可以关注我，谢谢！
认同我的看法的请点个赞再走，再次感谢！
请问后缀为com和comcn还有cn的这三种网站是分别是什么类型的网站？
.com为commercial简称，表示商务。.com域名是目前国际最广泛流行的通用域名格式，全球的用户超过1000万个。目前的管理机构为Verisign，负责.com、.net等顶级域名的管理。cn，Internet网络域名，国家顶级域名，表示中国网站。它由我国国际互联网络信息中心（Inter NIC）正式注册并运行。.com.cn就是.com+cn的意思。
怎样全面查询自己的身份证？
想要全面查询自己的身份证，银行卡，手机号等，注册了哪些网站或软件？看这篇问答就对了，小趣教你轻松查询。
1、腾讯管家模拟注册：查看手机号绑定网站或软件腾讯手机管家是腾讯官方出品的应用，安卓和苹果系统都可以使用。
官方表示可以支持检测常用平台65个，检测原理是各个平台逐一尝试注册，也就是说会在这65个平台上模拟注册我们的手机号，验证是否已注册，所以并不会因此有隐私泄露的风险，大家可以放心使用。
如何操作？
下载后打开应用，点击最下方的“应用安全”，找到帐号泄露查询。
接下来输入想要查询的手机号码，验证并登录即可。
这样就可以看到该手机号已注册的网站。想要解除绑定的话，需要一一登录各个网站看是否有解除绑定功能。
2、腾讯客服：查询身份证绑定微信我们都知道，微信使用支付等功能需要绑定银行卡、身份证实名，这个方法主要用于查询身份证绑定了哪些微信并解绑。
搜索「腾讯客服」公众号，对话框内输入“查询身份证绑定的微信”，点击蓝色小字“点这里”；接下来，按照提示输入姓名和证件号，并进行人脸识别后，就可以看到自己名下绑卡账户了。
如果名下绑定的不是自己的帐号，记得及时点击"清除"，被"清除"的微信账号，除不能使用微信支付等需要实名的功能外，仍旧可以正常使用。
3、公众平台安全助手：查询手机号、身份证、微信绑定微信公众号自问世一来到现在已经有8个年头，相信很多人手上可能不止一个公众号，这里小趣教你怎么一键查询：
①手机号绑定帐号
②身份证绑定帐号
③微信绑定帐号
搜索"公众平台安全助手"，关注并分别点击公众号左下角第一个菜单即可查询。
以查询「手机号绑定帐号」为例，输入要查询的手机号和验证码，即可查询到该手机号绑定的公众号和小程序了。身份证号绑定帐号、微信号绑定帐号查询也是类似操作，快去试试吧。
除此之外，我们常用的还有电子邮箱注册，这里给大家分享一个方法，可以查看邮箱是否泄露。
4、火狐浏览器：查询邮箱泄露情况Firefox Monitor 是由火狐提供的一款互联网账号隐私数据泄露查询和通知服务，如果账号出现在新的数据泄露事件中，我们可以及时地收到提醒。
打开火狐官网，输入想要查询的电子邮箱，点击“检查是否有外泄事件”，接下来就可以看到结果了。
以上就是关于「怎样全面查询自己的身份证，银行卡，手机号等，注册了哪些网站或软件？」的方法，希望对你有帮助。更多玩机小技巧，关注@趣玩好应用。
