《数据科学与大数据技术：计算机类中的新兴力量》
一、数据科学与大数据技术的学科内涵
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数据科学与大数据技术是一个交叉性很强的学科，它融合了数学、统计学、计算机科学等多方面的知识，从本质上讲，这个学科旨在从海量、复杂的数据中挖掘有价值的信息，进行数据的分析、处理、可视化等操作。
在数据的获取与存储方面，涉及到计算机系统中的数据库管理、数据仓库构建等技术，这与计算机科学中的数据存储体系息息相关，如何构建高效的分布式存储系统来容纳海量数据，像Hadoop的分布式文件系统（HDFS）就是大数据存储的典型代表，这一技术是基于计算机科学的存储原理开发的。
二、与计算机类学科的联系
（一）计算机技术基础
1、编程能力
数据科学与大数据技术离不开计算机编程，无论是数据的清洗、转换，还是构建数据挖掘算法，都需要熟练掌握编程语言，如Python和Java，它们是数据科学家常用的编程语言，这些语言提供了丰富的库和工具，用于数据处理、机器学习算法的实现等，Python中的Pandas库可以方便地进行数据的读取、清洗和预处理；Scikit - learn库则涵盖了众多机器学习算法，这与计算机类专业对编程语言的重视是一致的，计算机专业的学生同样需要掌握多种编程语言来进行软件开发和系统构建。
2、算法与数据结构
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数据科学中的算法，如数据挖掘算法（关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等），需要良好的数据结构知识来实现高效的数据存储和操作，在实现K - Means聚类算法时，需要使用合适的数据结构来存储数据点，以便快速计算数据点之间的距离，这与计算机类学科中对算法和数据结构的深入研究有着紧密的联系，计算机专业中算法分析与设计课程所涉及的排序算法、搜索算法等知识，为大数据技术中的算法优化提供了基础。
（二）计算机系统知识
1、操作系统
在大数据处理过程中，操作系统的知识至关重要，在集群环境下进行大数据计算时，需要了解操作系统的进程管理、内存管理等知识，像MapReduce计算框架在执行任务时，涉及到任务在操作系统层面的调度和资源分配，数据科学与大数据技术专业的学生需要掌握操作系统的基本原理，以便更好地优化大数据处理系统的性能。
2、计算机网络
大数据的获取和传输往往依赖于计算机网络，在分布式大数据系统中，数据可能分布在不同的节点上，通过网络进行数据的传输和交互，在实时大数据处理场景中，数据从传感器等设备通过网络传输到数据中心进行分析，对计算机网络协议、网络拓扑结构等知识的掌握是数据科学与大数据技术的重要组成部分，这与计算机类专业中的网络课程相契合。
三、从学科发展和就业方向看归属
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（一）学科发展
随着信息技术的发展，数据科学与大数据技术逐渐成为计算机科学领域的一个重要分支，计算机技术的不断进步为大数据技术提供了硬件和软件基础，高性能计算硬件的发展使得大数据的快速处理成为可能；新的数据库管理系统的出现为大数据存储提供了更好的解决方案，数据科学与大数据技术的发展也推动了计算机科学其他领域的创新，如人工智能领域，大量的深度学习算法依赖于大数据的支持。
（二）就业方向
从就业角度来看，数据科学与大数据技术专业的毕业生与计算机类专业毕业生有很多重叠的就业领域，他们都可以从事软件开发、系统运维等工作，数据科学与大数据技术专业的毕业生更侧重于数据的分析和挖掘，在互联网企业中，他们可以担任数据分析师，通过对用户数据的分析为企业的决策提供支持；也可以在金融机构中，从事风险评估、信贷分析等工作，利用大数据技术评估客户的信用风险，这些就业方向虽然有其独特性，但仍然是建立在计算机技术的基础之上的。
数据科学与大数据技术属于计算机类学科，它在计算机技术的基础上发展起来，与计算机类学科有着千丝万缕的联系，并且在学科发展和就业方向等方面都体现出计算机类学科的特征。
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