生物统计学数据分析
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生物统计学数据分析范文第1篇
2011年2月，国务院学位委员会进行了学科调整，统计学完全从数学和经济学中独立出来，上升为一级学科，设在理学门类中，编号为0714。统计学上升为一级学科后，下设的二级学科包括数理统计学、社会经济统计学、生物卫生统计学、金融统计、风险管理和精算学、应用统计学。统计学上升为一级学科对统计学专业的教学带来巨大影响。
同时，随着大数据时代的到来，使得传统的统计数据收集、处理与分析方法面临新的挑战，从而推动统计学的发展进入了一个全新的阶段。在统计学上升为一级学科以及大数据时代已经到来的大背景下，统计学专业的课程教学也面临着新的挑战，需要进一步改革与调整。
一、大数据时代的到来
(一)大数据的生成
伴随着人类对客观世界各领域数字化程度的不断提高，每天都有大量的数据产生，并且其产生的速度也越来越快。这些数据来源广泛，其中最主要的来源有：科学研究(如天文学、生物学、高能物理等实验数据)、社交网络、电子商务、物联网、移动通信等。
(二)大数据的定义
为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战，美国《Nature》杂志在2008年9月4日率先提出了“大数据”的概念。国际数据中心IDC 是研究大数据及其影响的先驱，在2011年的报告中定义了大数据：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代， 被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。但是大数据是一个新兴而且内涵不断发展的概念，尚没有统一公认的定义，只能从其特点上加以认识。
(三)大数据的特点
与传统数据相比，大数据的特征可以用五个“V”来表示，即Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(时效性强)、Value(价值高)、Visualization(可视化呈现)。大数据容量大是个相对的概念，受时间、行业和数据类型等因素的影响;种类多是指数据集的结构异质性，科技进步导致了结构化、半结构、非结构化数据的日益增多;时效性强是指大数据被生成、处理、移动的速度相当快，是区别于传统数据最显著的特征，这也增加了对即时分析、加工数据的需求;价值高是指大数据潜在的高价值能为评价和决策提供依据。可视化是大数据分析的关键步骤，是对有价值信息加以提炼并显示的过程。
(四)大数据的应用
大数据具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特点，蕴含着巨大的社会价值、经济价值和科研价值，已引起了产业界、学术界、政府部门和其他组织的高度关注和重视。
近年来，世界发达国家相继布局大数据战略，诸如联合国“数据脉动”计划、美国大数据战略、英国“数据权”运动，大力推动大数据发展和应用。大数据已纳入我国国家发展战略，国务院2015年8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》的通知(国发[2015]50号)，指出：“大数据成为推动经济转型发展的新动力，大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，大数据成为提升政府治理能力的新途径。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”
二、大数据给传统统计学带来的冲击
(一)数据收集方法上
不同于传统的调查抽样方法获取数据，大数据的收集来源渠道通常为现代网络渠道，如互联网、物联网等。不同的数据源的数据采集需要专用数据采集技术， 如包含格式文本、图像和视频的网站数据，通常需要web爬虫技术。
(二)数据存储上
大数据的存储不同于传统的数据存储方式，有固定的格式和结构，对于大数据的数据库来说，可以直接将所探测到的信号自动容纳到其中;大数据需要有先进的存储设备，传统的存储设备已经不能容纳如此大量的数据。
(三)数据分析上
传统的统计分析方法，难以胜任对非结构化的大数据的分析。当前大数据分析技术的研究可以分为6个重要方向：结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。
(四)数据展示上
数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示数据的信息。一般来说，图表和地图可以帮助人们快速理解信息。但是，当数据量增大到大数据的级别，传统的电子表格等技术已无法处理海量数据。大数据的可视化展示需要专业的软件来完成。
三、大数据时代统计学专业教学改革
大数据时代的到来对统计学也带来了新的机遇和挑战，特别是大数据对于数据分析人才产生了巨大需求，同时也要求统计专业学生掌握更为复杂统计软件的编程和操作。大数据背景下，统计学要适应新的形势，需要对课程教学进行有针对性的改革。
(一)大数据时代统计学专业毕业生就业方向定位
大数据时代的到来，使各行各业，包括政府、企业、个人都希望能从大数据这座金矿中挖掘出对自己有价值的金子，从而增加了对统计专业毕业生的需求。一直以来，我国统计工作领域主要是政府统计、部门统计、民间统计。传统意义上，政府及各个部门是统计学学生就业的首选。然而，随着大数据时代的来临，越来越多的毕业生选择发展空间更为广阔的民间统计。民间统计相对于政府统计来说，涉及范围十分广泛，包括各类统计咨询公司、统计调查公司、统计研究院等，介于市场和企业、行业之间。民间统计的发展前景十分广阔，可以预见，随着大数据时代的来临，统计学作用的提高，民间统计必会成为统计专业毕业生选择就业的主要渠道之一。
(二)大数据时代统计学专业课程设置改革
大数据时代，在对统计数据分析人才需求增加的同时，也对统计专业毕业生的大数据处理能力提出了更高的要求，这就需要统计学专业在课程设置上，增加大数据处理与分析方法课程，如《大数据分析方法》、《数据挖掘》等，培养学生能够使用专业统计软件(R/SAS/Python)进行大数据的挖掘、清洗、分析等。
(三)大数据时代统计学专业学生实践能力培养改革
在课堂教学之外，通过广泛举办大数据技术创新大赛、大数据技术创新与创业大赛、数据挖掘挑战赛，支持学生成立大数据研究协会，举办大数据相关讲座论坛等方式，增强学生分析和处理大数据的能力。另外，还要加强校外大数据实践教学基地建设，通过与通信、互联网、电子商务等企业大数据开发中心以及大数据研究咨询机构合作，为学生提供给更多的实习、实践机会。
四、总结
总之，面对大数据时代的到来，统计学专业需要积极改革与调整课程的设置，注重学生实践能力的培养，以适应各行各业对大数据分析与挖掘人才的需求。
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生物统计学数据分析范文第2篇
【摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
一、关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
二、统计学中的几种统计思想
2.1统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括：均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
三、对统计思想的一些思考
3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献：
[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).
[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).
生物统计学数据分析范文第3篇
三、实施研究性教学要注意的几个问题
1.实施研究性教学要和传统教学方法相辅相成。本科学生大部分基础知识主要还是通过课堂教学方式获取，授课教师从事专业研究对于课程知识的理解要要优于学生，因此理论教学模块仍然是学生获取项目所需基本知识的主要来源。所有知识均通过自主式的研究性学习这样不利于学生构建全面而完整的专业知识体系，“遇水架桥”式的学习方式效率也是很低下的。
2.鼓励学生对于课程中的小课题提出自己的技术方案、并亲自动手实践和验证该方案。只有通过实际的动手设计、制作和实验，才能促使学生发现和弥补自身的知识不足,培养其实际动手能力和研究素养。
3.教学过程采用引导式教学方式，针对关键重点的知识点需要利用教师的自身科研知识积累，利用案例分析的方式将其讲透，同时留一些内容让学生课后通过文献借阅、网络搜索等方式自我理解和消化。
4.教学改革要循序渐进，要根据学生以及课程特点，不能完全照搬某种模式。一堂课、一章节均可以作为试验点,看看对比效果如何。
近几年来，经过在测试技术课程中运用研究性教学，其优势是显而易见的。其优势有如下几点：(1)通过采用研究性教学,学生对理论知识掌握的更加牢固。(2)研究性教学提升学生的创新意识和实践能力。利用课堂讨论以及教师引导确定的研究小课题,10界和11界两届学生已完成国家级大学生创新项目1项，校级重点创新项目1项，校级机器人大赛和节能减排大赛一项，均取得了不错的名次。同时申报专利7项，发表了若干篇学术论文。(3)在测试技术课程中运用研究性教学，使理论与实际联系的更加紧密，使得学生的知识掌握更加扎实，学生的课程成绩也有所提升。(4开展研究性教学后，参加过项目后的学生实践能力和自信力均得到加强。学生的就业率和考研率均得到了提高，同时由于在项目实践过程中了解了自身的兴趣特长，不少学生在申报至国外高校继续进修使对于将来所从事的专业也有了一定认识。在测试技术课程中开展的研究性教学实践对其他专业和课程也具有一定的借鉴意义。
开发与利用都发生着巨大的变化,大数据(bigdata时代已经来临，传统的科技信息资源服务正面临着很大挑战，海量数据处理、垃圾数据、垃圾信息和专业化知识需求的矛盾亦日益突出。大数据时代的到来使得提高统计学的教育教学质量成为了统计学界高度重视的问题。如何加强统计学的学生在数据分析等方面的实践教学环节，如何进行优化和重构，从而大力提升学生符合时代要求的能力，提升我国在数据领域的国际地位。就我国统计学教育的现状来看，人才质量与市场需求的矛盾还非常突出，如何培养具有数据分析能力的人才是本文探讨的作力点。本文从课程体系、课程内容、课内外要求、教师能力等方面进行探讨。
1.偏重课堂内的理论讲授,不重视课堂外的训练。根据对毕业生和雇主的调查分析，集中的问题是学生没有解决问题的能力，雇主对毕业生的专业能力不太满意。虽然我们近年来在实践教学环节有一定程度的强化，但没有对理论课堂讲授与课外的训练结合。课堂内满堂灌的现象依然很突出，学生外出实践锻炼的时间不够，学生自己课外下的功夫没有办法监控，从而导致学生与实际脱离，影响了其就业的质量，无法推动社会的发展。
2.实践模块形同虚设，教师的管控能力不高。学生的综合能力不能很好地与实践模块融合，学生到底如何进行实践环节，还没有形成系统的模式。实践教学的形式还是比较虚的,需要切实加强，老师对实践仍然无法胜任，因为大多数老师没有实践的经历和经验，需要花大力气去培养，才能更好地把控统计学在数据分析方面的实践实训。
3.设施不能满足现代教育教学需要。有的学校多媒体教室都不足，而国外发达国家的教室已经像一个多功能的实验室了。我们的教师还只能满足教师为主的课堂讲授，如何开展讨论式学习、基于问题式的互动教学、合作式学习等模式?同时我们的统计学还没有足够重视实验室的建设，同时认为统计学实验室就是几台电脑而已，其实统计学可以在很多领域发挥重要作用。
二、构建统计学实践教学模式的思路与内容
我们生活在一个海量信息、海量数据，同时也是垃圾信息、垃圾数据并存的时代:通信模式、网络互联、数据仓库技术、电子商务和各种其他新兴技术使我们获取数据、分析数据和利用数据的能力有了一个质的变化。这个变化正在不断深入、全面影响着我们的日常生活，由此也影响着社会、文化、国防和国民经济的发展。信息服务产业已成为发达国家经济转型的主要支柱。数据和信息资源已成为继人力资源和物质资源以外的第三大资源。数据资源的开发和利用将是未来社会和经济发展的主要手段之一，统计学也应该占有一席之地。如何利用统计学模型、方法与技术,并结合新信息技术和数据展示模式，来培养具有扎实的统计学、数据处理基础，能运用统计方法和统计软件解决自然科学、工程技术、经济金融、管理科学等领域中的实际问题，具有较强的数据处理、开发与挖掘、量化分析、预测与决策、统计质量管理等能力的适应现代经济社会发展需要的应用型高级专门人才,其对学生实践能力培养的要求非常高，但是，在实践教学环节中，由于受到师资、实验经费、实验设施等软硬件条件的局限，总的来说，实践教学手段还是比较单一，实践教学手段缺乏创新性和灵活性，理论教学也不能很好地与社会实际相联系,造成理论学习与社会生活实际脱节的现象,制约了学生社会实践能力的培育和提高。
1.需要构建以数据分析为核心的应用型人才培养体系。针对社会需求强调应以数据分析为核心培养应用型统计学人才的特点，结合人才培养工作面临的共性问题，贯彻“重基础、宽口径、强实践、长应用”的十二字方针，构建和优化统计学人才培养的实践教学模式，修订和完善统计学人才培养方案，切实落实实践教学各个方面和环节。
2.大力整合和优化实践教学的内容、大力发展实习实训软硬件环境。系统地优化和整合现有实践模式,从实验课程的门数、与理论课程的衔接、实验室外的实训、课程论文设计、调查与分析、专业实习与毕业实习等环节,形成以学生数据分析和统计软件应用能力培养为主线的立体化实践教学内容。大力配置与数据分析有关的软硬件环境，如数据分析软件系统、数据来源、实训仿真模拟等。
3.革新实践教学模式。依托校外基地、校内实习实训平台，通过培育实践教学通道,构建有助于学生应用能力、创新能力培养的实践平台，建立以实践教学与课外实训相结合的实践教学模式，将理论讲授、实验教学、内外实训、实践环节紧密结合起来，构建全方位的实践教学模式。
4.教师要有到公司的经历。通过机制和体制的创新，与公司协同创新，鼓励老师到公司去了解当前社会的真实需求，并形成定期到公司锻炼的机制,必须把老师的教学、科研与社会、公司的需求相结合,从而提高老师的水平，构建具有丰富实践经验的实践教师队伍。可以通过派遣老师到相关的公司去锻炼，计算相应的工作量，让老师无后顾之忧，当然还需要相应的制度来切合，如对老师的考核评价模式等都需要与此相适应。
5.建立和健全激励机制。要在激励机制上下功夫，要让老师乐意到公司去锻炼，去实践,从而提升老师可实践能力，这样才能更好地交给学生，学生才会相信学到的东西确实有用处。
6.大力推广基于问题的教学模式。在国外当前建构主义教育改革的大环境中，为了促进教师教好学、学生学好知识和技能。基于问题的教学模式(Problem-BasedLearnhg,以下简称PBL就是使得教与学非常吻合的教学模式。PBL最早起源于美国20世纪50年代中期的医学教育,现在这种方式在诸如经济管理教育、建筑教育、法律教育、工程教育等方面受到高度重视。PBL模式是以小组的形式进行教学，同时突出大作业模式,把教学放到具体的、与实际结合的问题中，通过合作解决客观的真实问题，从而提升学生的内在，有利于学生踏上就业的高速路，有利于我国数据科学的发展，有利于信息服务产业的大发展。
本文对统计学实践教学模式进行了探讨，在大数据背景下，如何培养能够进行数据统计分析的应用型人才是统计学教育者的共同责任。本文从统计学实践的维度进行分析，从实验课程、课题内外、数据分析、教师公司实习经历等方面进行多维的研讨，以求更新统计学实践人才培养模式的变革。随着互联网、微博、微信、手持设备等新的社交网络出现，对数据分析的层次和要求都有相应的提高，如何提高数据分析能力是需要系统地探讨的问题。
食品化学与食品微生物学和食品工程原理并称为食品科学与技术学科三大基础支柱分支学科。其中，食品化学是从化学角度和分子水平上研究食品的化学组成、结构、理化性质、营养与安全性质以及食品中各类物质在食品生产、加工、贮藏与运销过程中发生的变化以及这些变化对食品品质与安全产生的影响的一门基础应用科学，是为改善食品品质、开发食品新资源、革新食品加工工艺和贮运技术、科学调整居民膳食结构、改进食品包装、加强食品质量控制以及提高食品原料加工与综合利用水平奠定理论基础的科学。因此，食品化学是食品专业学生必修的一门非常重要的专业基础课。以下是对于食品化学教学改革的几点思考。
一、教学内容要重点突出
食品化学从食品的化学组成成分以及食品感官品质的角度,研究了食品中的水分、碳水化合物、脂肪、蛋白质、维生素和矿物元素、酶以及食品的色素和风味的组成、结构以及在加工和贮藏过程中的变化。一般院校都是在完成食品生物化学的前提下，才开设食品化学这门课。食品化学与食品生物化学有很多共同的地方，比如在食品中的化学组成，同时在有机化学和生物化学里面都有阐述，二者从结构和组成上是有所重叠的，因此在讲授的过程中应该把教学重点放在加工和贮藏过程中的变化上，重点强调加工单元操作以及贮藏方式对于这些化学成分的影响，从而指导食品加工和贮藏的参数选择，更好地控制食品加工和贮藏的安全。我院食品化学的课程设置是40学时讲课,24学时的实验。在有限的40学时之内，把相关的变化讲述清楚也并非容易。因此，重点应放在水分、碳水化合物、脂肪和蛋白质以及色素和风味化学的讲授上，让学生掌握变化的原因，结合化学和生物化学的知识，对于组分变化有个理论层面的深刻认识。
二、教学方式多元化
俗语道:“教学有法，教无定法，贵在得法。”教学方式的改革对提高教学质量起着至关重要的作用。好的教学方法不仅能帮助学生既快又牢地掌握知识，而且还渗透着对学生学习方法与思想方法的理念认识和训练，对提高学生的综合素质起着积极作用。本课程在讲授时多采用启发式教学方式，通过在课堂上结合化学组分的化学的结构特点、组成特点以及专业层面的加工和贮藏的具体产品，启发学生对于具体的概念的理解和认识，打破教材本身对于内容的前后顺序,本着学生理解和掌握的需要，调节教学内容和方式。同时结合实践教学的方式，帮助学生理解食品化学的真谛。在实践教学中设置了蛋白质功能性质实验，通过蛋白质的溶解性、乳化性、凝胶性的定性实验，学生通过感性的认识，通过实验现象,进一步了解蛋白质的功能性质，结合具体的实验操作，让学生体会深层次的功能性质对食品品质的影响。
三、拓宽教学思路
食品化学是一门专业基础课，但是在教学过程中若单从专业基础课的角度出发，可能会更偏重基础课的教学，在讲授上偏重结构和组成，但是食品化学不同于生物化学，是在食品加工和贮藏中所有涉及到的化学成分变化的—门专业基础课，如不能在教学思路上多考虑实际课程的需要，会使得后续的专业课讲授上和食品化学脱节，因此在教学思路上更偏重于专业角度来研究化学组成。如何系统又全面地进行教学，需要我们这些老师考虑清楚教学的重点和讲授的重点，教学思路一定要拓宽。把专业和基础很好地结合起来，涉及到教师队伍的建设，因此也要求教师丰富自己的食品专业知识,才能在实际的教学过程中增加学生学习的兴趣，真正做到为后续的专业课服务。
四、实践教学要突出学生综合能力的培养
生物统计学数据分析范文第4篇
关键词：健康；大数据；人才培养
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）30-0224-02
一、培养大数据技术应用人才的紧迫性、必要性
由于社会生活与生产已经被大数据与云计算所笼罩，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，正在为大数据与云计算行业带来大量的商业价值，逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。因此，与之相关的职业需求也必然呈爆发式增长，而现实情况则是大数据职业的相关人才比较匮乏。无论从人才市场反馈信息来分析，还是从国内外高校的有关专业办学动向了解，以及企事业单位对大数据人才的需求调查来看，培养大数据技术应用人才都具有现实的紧迫性、必要性。
二、培养健康大数据技术应用人才的紧迫性、必要性
健康大数据分析技术能在疾病与健康研究、环境与健康研究、医药生物技术研究、卫生宏观决策支持四个方面发挥特殊的作用。
1.疾病与健康研究。在疾病与健康研究方面，又有健康研究、亚健康研究和疾病研究。（1）健康研究。深入研究和分析人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。如：①对体检数据分析和挖掘，以便于精确地确定不同人群的健康标准，打造个性化、地区化的健康评估模型。②υ懈驹胁期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。③对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，给出更科学的养生指导。（2）亚健康研究。对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。如：亚健康与疾病间的关系、亚健康与健康间的关系。研究各种可观察指标（体检数据）、外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）在亚健康中的权重、指标之间的关联性。通过数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测疾病、治疗亚健康。（3）疾病研究。中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：传染性疾病，慢性非传染性疾病，小儿出生缺陷。对病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。如：①对传染性疾病、慢性非传染性疾病的研究：应用数据挖掘技术对相关数据进行分析，找出发病规律，揭示疾病的病因，摸索出疾病的变异规律、并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立疾病的预测模型。②对小儿出生缺陷的研究，应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。
2.环境与健康研究。环境对健康的影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。应用大数据分析技术探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如：研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊的健康指导。分析各种职业的发病分布和严重程度，开展职业病和职业多发病的预防预测。开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生率的研究。
3.医药生物技术与健康。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、纳米技术、生物芯片技术、生物医学工程技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病等）的检测、预防与治疗水平。以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥着其独特的作用。
4.卫生宏观决策支持。卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，如预防接种基本数据，传染病报告，等等。因此，在大健康领域，目前迫切需要两类大数据技术应用人才：（1）健康数据平台建设人才；（2）健康数据挖掘应用人才。需要开设相关专业，使学生能胜任大数据平台搭建、存储和分析等技术工作，同时也能成为“产学研用”一体化的纽带，推动大数据技术在健康领域的具体应用。
三、建议开设健康大数据技术及应用专业
从事数据统计、分析和应用是一类历史悠久且高度职业化的专业。由于大数据具有体量巨大、速度极快、类型众多、价值巨大的特点，对数据采集、存储、处理、传输和应用提出了前所未有的要求，传统的信息学科下的相关专业已经难以适应大数据时代的新要求。
1.必须分析《计算机科学与技术》、《软件工程专业》与《大数据科学与技术》专业的本质区别，因为这两个专业与我们计划开设的《大数据科学与技术》专业有非常密切的关系。《计算机科学与技术》是一个老牌的基础性专业，主要研究计算机原理、计算机体系结构、操作系统、数据结构、计算理论与方法、程序设计理论、计算机软件、数据库、计算机网络、分布式系统、图形学等内容。显然，计算机科学专业一直关注计算机本身的科学技术问题，核心是计算机系统结构所涉及的硬件与软件，而并不擅长海量数据的采集、处理与分析、传输与应用。《软件工程》是从计算机学科分化出来的一个专业，侧重软件需求分析、软件模型、软件设计、软件生命周期管理等知识。与计算机专业一样，也是一个基础性专业，并同样面临对软件系统本身的深入研究以及如何与行业结合的问题。总体上，在《计算机科学与技术》、《软件工程专业》基础上增加大数据专业知识，既不利于这些专业本身的巩固与发展，也没有多少空间实施这种改革。
2.有必要考察其他数据处理相关专业的人才培养情况。《统计学》或《应用统计》是一个在国内外高校均具有长期办学传统的数据处理专业，国内开设此专业的高校达100所以上。《统计学》专业的培养目标大致可分为两类，一类是理论研究人才，另一类偏向实际应用。前者主要包括数学专业下的统计学，后者包含的方向十分广泛。从培养方案与具体实施情况来看，国内外统计学均带有强烈的数学特征，因为它本身是从数学专业分化出来并依托数学专业开办的，提供的课程主要是数学理论与统计方法，同时开展一些专业统计软件、程序设计、数据库系统等方面的训练。显然，尽管该专业在数据统计与分析方面具有理论与方法上的优势，但它并不P注大数据系统的建设问题，该专业在统计软件、程序设计、数据库系统等方面的训练远远不能满足大数据系统建设与应用的需要。健康大数据技术与应用专业是一个以现代计算机与网络系统为依托，专注健康大数据采集与管理、健康大数据分析与应用的新理论和新技术，培养解决健康大数据系统建设整体性问题的高级复合型专业人才的专业。它依托计算机、软件工程专业建设，但是大大拓展、延伸了它们的业务范围，从而获得了新的特色和优势。
四、培养目标
本专业培养健康大数据科学与工程领域的高级应用型专业技术人才。毕业生具有医学的基础知识、系统的信息科学、数据科学知识，掌握大数据科学、技术与工程领域所需要的电子、计算机、网络等相关学科的基本理论和基本知识，掌握大数据处理和管理的基础理论，熟练掌握海量数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等关键技术，具备健康大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的健康大数据科学研究能力与动手实践能力，能在健康领域内从事健康大数据的应用、功能开发、技术管理、技术维护和技术培训等工作，也可在健康服务机构从事健康数据的服务与管理等技术工作的高端应用型复合人才。
生物统计学数据分析范文第5篇
应用统计学专业主要课程应用统计学一般学习课程：高代、几何、数理统计、多元分析、抽样调查、实变函数、复变函数、数学分析等等。应用统计学主要研究统计学的基本理论和方法，针对大量数据能够熟练地运用计算机处理和分析数据， 用以解决各个领域内的实际问题。主要涉及到数据分析、数据管理、统计调查等。
课程体系：《C/C++程序设计》、《数理统计学》、《运筹学》、《描述统计》、《抽样调查原理》、《多元统计分析》、《应用随机过程》、《复变与积分变换》 部分高校按以下专业方向培养：大数据、金融统计、生物统计学、风险管理与精算。
应用统计学专业就业前景
应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。
应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作(专业)相结合。
应用统计学专业就业方向统计学专业毕业生的就业前景非常好;主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。
从事行业：
毕业后主要在互联网、新能源、金融等行业工作，大致如下：
1、互联网/电子商务;
2、新能源;
3、金融/投资/证券;
4、计算机软件;
5、其他行业;
6、专业服务(咨询、人力资源、财会);
7、电子技术/半导体/集成电路;
8、外包服务。
从事岗位：
毕业后主要从事产品经理、交互设计师、ui设计师等工作，大致如下：
1、销售助理;
2、会计;
3、人事专员;
4、行政专员;
5、仓库管理员;
6、行政前台;
7、出纳;
