数据科学科研项目,大数据科研项目有哪些

近年来，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越流行。大数据可以在以下几个方面帮助科学研究:大型强子对撞机实验代表大约1.5亿个传感器每秒提供4000万次数据。数字经济的要素之一是大数据资源，而现在谈论最多的大数据就是基于现有大数据的应用开发。

大数据在科研上的应用有哪些？

大数据可以对科研有以下帮助：· 大型强子对撞机实验代表约 1.5 亿个传感器每秒提供 4000 万次数据。每秒有近 6 亿次碰撞。经过筛选并避免记录超过 99.99995% 的这些数据流后，每秒有 100 个目标的冲突。因此，仅使用小于 0.001％ 的传感器数据流，来自所有四个 LHC 实验的数据流在复制之前的年度速率为 25 PB（截至 2012 年）。

复制后这将变成近 200 PB。如果所有传感器数据都记录在 LHC 中，那么数据流将非常难以处理。在复制之前，数据流量每年将超过 1.5 亿 PB，或者将近 500 EBabytestes。以数字来看，这相当于每天500 个字节（5×1020）字节，几乎是世界上所有其他来源的 200 倍。· Square Kilometer Array 是由数千个天线构成的射电望远镜。

预计到2024年将投入使用。总的来说，这些天线预计将收集 14 EB 字节，并且每天存储 1 PB 字节，这被认为是有史以来最雄心勃勃的科学计划之一。 · 当斯隆数字巡天（SDSS）在 2000 年开始收集天文数据时，它在头几周收集的数据比以前天文学历史上收集的数据要多。 SDSS 以每晚 200GB 的速度继续运行，累积了超过 140TB 的信息。

当 SDSS 的继任者，大型综合测量望远镜在 2020 年上线时，其设计人员预计它将每五天获取一次该数据量。 · 解码人类基因组原本需要 10 年 的时间来处理，现在可以在不到一天的时间内完成。在过去的十年中，DNA 测序仪已经将测序成本减少了10,000，这比按照摩尔定律预测的成本降低便宜了 100 倍 。

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，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，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。如今，大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。

现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。在数字化政府改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。

哪些大学有数据科学与大数据技术相关的专业？

谢谢邀请，目前我国分三批公布了开设数据科学与大数据技术专业的名单，第一批为3所，分别为北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。第二批为2017年3月份公布，共计32所大学。2018年3月21日，教育部公布了第三批数据科学与大数据技术的名单，共计250所，数量呈井喷状态，可见大数据技术的火爆。其中教育部直属院校21所，超过10所的省份有：河北省、陕西省、内蒙古自治区、江苏省、安徽省、山东省、河南省、广东省。

特别要注意的是不同院校虽然都是开设大数据技术专业，但授予的学位是不一样的，有的学校授予理学学位，有的是工学学位，尤其是厦门大学，既有授予理学学位的大数据技术专业，又有授予工学学位的专业。学位授予的不同，代表着在未来四年中，你所学专业的方向是不同的，这一点一定要在填报志愿时查看清楚该大学大数据技术的专业方向是什么，再决定是否填报。

数据科学与大数据技术与软件工程有什么区别？哪个好？

首先要知道的是科学解决理论问题，技术解决实际问题。然后再来看这三个专业的区别。数据科学，有科学二字，显然是研究数据的理论问题，如数据安全，数据分析，统计学，机器学习等方面，这里面显然是需要用到计算机来处理和分析数据的，但只要会写求解问题的程序，不要求会开发软件。 大数据技术，其实广义的大数据技术也包含理论方面，如数据挖掘，模式识别，人工智能等，这些与数据科学是交叉的地方的。

狭义的大数据技术是指在分布式环境下存储和计算海量数据的技术，需要专业的计算机基础，比如编程能力和操作系统(Linux)。软件工程是研究如何系统地、科学地开发软件项目的学科。开发的软件可以用在各行各业，包括数据科学和大数据。综上所述，数据科学可以归为数学，软件工程可以归为计算机科学。