提高了逻辑思维能力：在学习数据计算和应用的过程中，我需要对复杂的问题进行分析和解决。这使我学会了如何运用逻辑思维来解决问题，从而提高了我的思维能力。
学习数据计算及应用专业可以带来多方面的收获，这些收获不仅包括专业知识和技能的掌握，还包括对数据思维的培养、解决问题的能力提升以及对未来职业生涯的铺垫。以下是一些具体的收获：数据处理与分析技能：通过学习数据计算及应用专业，你将掌握数据的收集、清洗、处理和分析的方法。
创新潜力：数据计算及应用专业为学生提供了参与创新研究的机会。随着新技术的发展，如人工智能、物联网和云计算，数据分析的方法和工具也在不断进步。专业内的研究人员和学生有机会参与到这些领域的前沿研究中，推动技术和方法的发展。职业发展：从事数据计算及应用相关工作的专业人士通常有较好的职业发展前景。
数据计算及应用专业是一门新兴的跨学科专业，它主要研究如何从大量的、复杂的、快速变化的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定。这个专业的学生需要掌握计算机科学、统计学、数据分析、机器学习等多个领域的知识。
数据计算及应用专业的就业方向：本专业培养具备良好数学基础、熟练掌握计算机、具备一定动手能力的学生。毕业生具备从事科学研究、解决实际问题、设计和开发某一领域相关软件的能力。
学习信息与计算科学专业可以带来多方面的收获，这些收获不仅包括专业知识和技能，还包括思维能力和综合素质的提升。以下是一些主要的学习成果：扎实的数学基础：信息与计算科学专业通常要求学生具备较强的数学分析、高等代数、概率论与数理统计等数学基础知识。这些知识为学生解决复杂的计算问题提供了坚实的基础。
数据规模：大数据指的是规模庞大的数据集，超出了常规软件工具的处理能力，而小数据则指规模较小的数据集，可使用常规工具处理。 数据来源：大数据可源自多种渠道，包括传统数据库和企业信息系统，以及非传统来源如社交媒体和网络日志。相对地，小数据主要来源于传统数据源。
大数据和小数据的区别主要体现在数据规模、数据来源、数据处理和数据分析方法方面。数据规模：大数据通常指的是海量的数据，无法在一定时间内用常规软件工具进行处理。小数据则指的是数据规模相对较小的数据，可以使用常规软件工具进行处理。
大数据专注于预测分析，而小数据则侧重于解释现象； 大数据旨在探索未知，小数据则侧重于验证已知； 大数据关注的是变量间的相关性，小数据则专注于因果关系的研究； 大数据考虑的是整体趋势，小数据则更多地关注于局部样本； 大数据强调数据的感知和理解，小数据则注重数据的准确性和精确度。
大数据与小数据的主要区别在于对因果关系的追求。大数据分析更侧重于相关关系，即关注“是什么”而非“为什么”。这一转变挑战了人类传统的认知模式和与世界互动的方式。 在应用方面，传统数据主要用于描述过去的状态，而大数据的核心在于预测。
数学要求：统计学涉及到一些数学概念和公式。对一些人来说，理解和应用这些数学概念可能是困难的，特别是当涉及到高级统计方法时，如概率理论、数理统计等。 数据处理和分析：学习统计学涉及到数据的处理和分析，包括数据收集、整理、统计描述、推断等。
统计学难点在于统计学是属于应用数学的学科，从课程设置上基础课是数分和高代，跟大多数理工科不同。而且很多统计学中都把泛函和随机过程作为专业基础科目，而他们本身又是难度较高的学科。在数学学科的范围中，统计学更偏向于应用，实操中需要掌握一定的计算机技能，主要应用统计软件来实现。
统计学对不同的人来说可能有不同的难度。对于一些人来说，统计学可能是相对较容易理解和掌握的学科，而对于其他人来说，可能会感到困难。统计学涉及许多概念、方法和技术，包括概率、推断、假设检验、回归分析等等。这些概念和技术需要一定的数学基础，并且需要逻辑思维和抽象思维能力。
统计学专业，嗯，这可能就难不少了。首先是概率论和数理统计，就比较偏数理而不是简单的计算。需要数学分析的基础，有的学校甚至还要学一些测度论的知识。概率极限的一些题经常做到怀疑人生，可能会觉得难度远大于数学分析。
应用统计学是考研数学中比较难的一门学科，其难度主要体现在以下几个方面： 知识点繁多：应用统计学的知识点非常繁多，需要掌握的内容包括概率论、数理统计、假设检验、回归分析等等，需要考生具备较强的记忆和理解能力。
工程统计学是一门研究如何收集、处理、分析和解释数据的学科，它在工程领域中有着广泛的应用。然而，学习工程统计学也面临着一些难点。首先，工程统计学涉及的概念和方法较多，需要掌握一定的数学基础和逻辑思维能力。
数据分析师的基本素质如下：数量分析能力：具备扎实的数学和统计知识，能够理解和应用各种数学和统计方法，包括概率论、假设检验、回归分析等。数据处理和清洗：熟练运用数据处理工具（如SQL、Python、R等），能够对原始数据进行清洗、整理和转换，以确保数据质量和可用性。
态度严谨负责严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有奔着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结的问题。
素质一：良好的思考能力 海量的数据，很多时候就是一堆庞大的数字，并不能直观反映出价值。分析师要从业务角度出发进行理解，同时还要进行分析并发现其中规律，从而找到关键点和决定因素。继而形成个人的见解，所以没有良好的思考逻辑能力，何谈数据分析能力。
逻辑清晰：逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。业务理解：具备业务理解能力对数据分析师来说是非常重要的。
保持怀疑 没有数据收集过程是完美的，所有你将分析的数据集都有其缺陷。对于数据分析师来说，怀疑主义只是对这一事实的认可。数据分析师需要能够识别其数据中的缺陷，并且有义务在报告中讲明这些缺陷和清楚地解释这些缺陷可能是如何影响他们的分析结果。
理论知识要宽泛，涉及数学、市场和技术。要求及对数据敏感，包括统计知识、市场研究、模型原理等。常规分析工具的使用，包括数据库、数据挖掘、统计分析工具，常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）等等。有一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。
