大数据导论通识课版课后答案
大数据导论通识课版课后答案
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
大数据要学什么分析思维(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)
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。
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
“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
相关思维：因果关系?相关关系
智能思维：人?人机协同（人+人工智能）
请列举出六大典型思维方式；
直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维
大数据时代的思维方式有哪些？

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