大数据分析特点?
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2024-04-23
大数据竞赛考试内容以大数据技术应用为核心,涵盖大数据环境部署与应用、大数据处理与 应用、大数据分析与应用,融合项目案例,以理论为辅、实操为主综合
10086大数据也就是“移动大数据”,是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据,包含中国移动的用户上网行为数据,用户的通话行为数据,用户的通信行为数据,用户的基本特征分析,用户的消费行为分析,用户的地理位置,终端信息,兴趣偏好,生活行为轨迹等数据的存储与分析。
“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取,还可以建立完整的用户画像,为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如:地域地区,性别,年龄段,终端信息,网站访问次数,400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览,或者使用下载装修相关的app,拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询,就会被贴上装修行业精准标签,其他行业以此类推。
具体可以到以下范围的单位:
1.金融机构和银行、信托、保险等机构。
这些单位根据业务工作特点,毕业生可以金融业务的大数据处理和监管、维护、运营等工作,工作岗位相对比较密集。
2.可以到财政、税务部门就业。
这些部门的数据业务范围比较宽广,数据管理庞大,程序复杂,需要数据挖掘和维护的专业人员来处理一些隐性数据和核算。
3.到一些大型企事业单位,例如医院、学校的财政收支与预算、申报等岗位工作,但同时需要掌握一定的财务知识,对于工作人员的业务能力要求比较高。
考研科目主要为:数学、英语、政治思想理论、专业课,其中专业课考试内容会根据考生选择的专业和学校的不同而有所差异。
大数据专业的考研方向有:数据科学、计算机科学与技术、软件工程、大数据科学与工程、数据科学和信息技术等。
841数据结构主要考察对数据结构的基础知识和算法实现的掌握程度。1. 根据往年考题分析,该考试涵盖的知识点包括但不限于:线性表、数组、栈和队列、链表、树和二叉树、图等基础数据结构,并且要求考生掌握这些数据结构的实现方法。2. 此外,考试还会涉及到基本的算法思想,如递归、贪心、分治、动态规划等,考察考生对这些算法思想与数据结构的结合应用能力。3. 所以,想要成功通过841数据结构考试,需要掌握好基础的数据结构知识、算法思想,并且熟练掌握它们的实现方法,最后还需要注重对练习题的巩固练习,逐渐提高自己的解题能力。
江苏大学851数据结构考研大纲一般只有国家统一考的科目会出大纲,比如数学、政治。但是专业课是不会出大纲的,因为专业课都是每个学校自己出的。
如果你想要了解专业课更多的信息,那么你可以到江苏大学851数据结构研究生招生信息网上面去查询这个学校的专业目录。然后你也可以根据这个学校每年你考的这个专业的真题来分析重点,你也可以找考过这个专业的师兄师姐们交流,获取重点。有的学校会在考研时间前一个月开考研专业课培训班,这个要关注一下。
具体的考试大纲比较少学校直接给出来,只会在各学院的研究生招生简章和专业目录里面告诉你考试的科目,参考书目,少部分会在后面给出你一些考试重点,因为江苏大学851数据结构研究生处网站工作的老师都是行政人员,而出试题的都是教研老师,除非行政管理老师特别负责给你去向各老师要各科目考试大纲。江苏大学851数据结构研招网会发布,如果没有的话,就是江苏大学不提供考试大纲。
考试科目一般包括3门公共课和1门专业课科目,公共课有101思想政治理论、201英语。
专业课科目各院校设置不同,主要涉及896大数据专业基础综合、842线性代数与解析几何、408计算机学科专业基础综合、843信号与系统、898数据科学基础(含信息管理学基础、数据挖掘)等,一般根据研究方向设置对应的考试科目,具体要以目标院校发布的招生目录为准。
数据科学与大数据技术专业考研推荐院校有复旦大学、上海海洋大学、安徽大学、中国科学技术大学、上海电机学院、中国人民大学、北京农学院、首都经济贸易大学、北京石油化工学院、国际关系学院、北京联合大学等。
1、大数据基础理论,所占比例为8%;
2、Hadoop理论,所占比例为12%;
3、数据库理论及工具,所占比例为16%;
4、数据挖掘理论基础,所占比例为10%;
5、Spark工具及实战,所占比例为35%;
6、数据可视化方法,所占比例为4%;
7、大数据分析实战,所占比例为15%。
810数据结构考试包括以下几个部分:
填空题:考查数据结构的基本概念、原理和方法,如线性表、栈、队列、树、图等。
选择题:考查数据结构的实现和应用,如查找、排序、文件等。
判断题:考查数据结构的基本概念和性质,如数组、链表、二叉树等。
简答题:考查数据结构的实现和应用,如二叉树的遍历、图的深度优先搜索等。
编程题:考查数据结构的实现和应用,如线性表的插入、删除操作,二叉树的创建、遍历等。
需要注意的是,810数据结构考试中涉及的知识点较多,建议考生在复习时注重梳理和总结,并多做练习题和模拟题,以提高对知识点的理解和应用能力。
1、数据结构基本概念;算法及算法分析。
2、线性表的逻辑结构和基本操作,顺序和链式存储结构,简单应用与实现。
3、栈和队列的特性,基本操作,简单应用与实现。
4、串的存储结构,串基本操作的实现。数组的定义及顺序存储结构,矩阵的压缩存储,数组简单应用。广义表的定义与基本操作,广义表的链式存储结构,广义表的递归算法。
5、树的定义和基本操作,二叉树的概念和基本性质,二叉树的存储方法,遍历二叉树和线索二叉树,树和森林与二叉树的关系。树的简单应用。
6、图的基本概念;图的存储结构;图的遍历;最小生成树;最短路径;AOV网络与拓扑排序;AOE网络与关键路径。
7、顺序表的查找,二叉排序树和平衡二叉树,B-树和B+树,哈希表。
8、插入排序;交换排序;选择排序;归并排序;基数排序。
9、算法分析与设计。