本文目录

1. 婴儿怎么学说话
2. 数据科学与大数据技术专业怎么样

婴儿怎么学说话

婴儿是怎么学会说话的？想弄清楚孩子语言发展规律，我们需要弄清楚的第一问题是：

“语言理解”的发展是早于“语言生成”的。

也就是说，孩子是先听得懂，然后才会说。

爸爸妈妈肯定有这样的经验，你叫宝宝的名字，他会回头、会对你笑，会用跟多方式去回应你，但是他自己不会说自己的名字。

这就说明宝宝在还不会说话前，已经能听得懂语言了。

不仅如此，在整个婴儿期，语言理解这个能力的发展也比语言生成这个能力的发展要快得多。

例如，在婴儿期，对单词的理解是以每个月22个的速度增长的，但一旦孩子开始说话，单词的生成速度每个月只能新增9个。所以，即便这时候宝宝完全不会说话，语言的交流也已经开始了。

那这个时候声音和语言的交流是什么样的呢？

爸爸妈妈们肯定都有这样的经验，在你的宝宝还是很小很小的婴儿的时候，你们待在一起，你会听见宝宝发出各种各样的声音，咕咕的叫声、哭声、咯咯的笑声、嘟嘟囔囔的声音等等。

尽管这些声音没什么意义，但正是这些声音、面部表情、手势或其他非语言的方式进行的交流，就叫做“前语言交流”了。

“前语言交流”，听上去是不是很学术很专业的样子？举个例子，你就很容易明白了。

如果现在，你的宝宝正好几个月大，你可以跟他玩这个游戏试试：

你对着宝宝说：“啊~~”，宝宝也会重复“啊~~”，然后你再重复“啊~~~~”“，宝宝又再跟着“啊~~~~”你在说“啊~~~~~~~~”宝宝也会跟着“啊~~~~~~~~，虽然你的声音和宝宝的声音都没人能懂，好像也没有什么特别的意义，但你发现了没：

这个过程就类似一种对话交流。

这个过程让宝宝意识到：交流需要双方参与，轮流进行。

中国有个成语叫做：牙牙学语。就是这个意思。

另外，前语言还有其他的含义。比如手势：

大家脑补这样一个场景：当那你的小宝宝想伸手够一个球，但发现自己拿不到，生气的哭起来，于是爸爸马上明白了宝宝的需求，赶紧把球递给他。那一瞬间，交流就发生了。

尽管这个交流技术没有用到我们通常认为的语言，属于前语言的，但已经有了很大的飞跃。

爸爸妈妈一定还记得，当你的宝宝第一次说出“mama”或者”baba”这个音的时候，你是怎样的心情？有没有喜出望外？他已经可以说出一个真正的字了。

一旦孩子开始生成词语，词汇量就开始快速增长了。到了15个月，孩子宝宝已经平均掌握了10个单词，并且词汇量还会有系统系统地扩充，直到18个月左右，语言发展的单字阶段结束。也就是说，宝宝不再只是一个字一个字的往外蹦了。

在这之后的短短的一段时间里，宝宝的词汇量就会出现一个突然的爆发式增长，一般会从50个单词增长到400个单词。随着词汇量的爆发，

比如宝宝会说：“妈妈抱，狗狗叫，宝宝吃”。你看，像不像几十年以前，电话不普及的时候，人们发电报一样，特别省略？所以我们把这样的语言称作“电报语”。

宝宝省去了一句话中不太重要的词，比如：“宝宝想吃饭”很可能就被宝宝省略成“宝宝吃”了，就像我们成人发电报时，为了省钱尽量减少字数一样。

电报语尽管和我们成人常用的语言不一样但它是宝宝语言发展巨大的进步。因为虽然简短，只有两个词，但这两个词的顺序是对的哟！至少他说的是“宝宝吃”，不是“吃宝吃”，更不是“宝吃宝”。

“宝宝吃”已经很清楚地，用我们所熟悉的的顺序表达出了自己的意思。

比如“爸爸去上班，哥哥拿给我”。“你我他”这些代名词也开始会用了。

还有形容词也出现在了宝宝的语言里。

不知道爸爸妈妈注意到了没有，宝宝小的时候，会说的大部分都是名词：书、车车、糖……然后大一点，会说一些动词，比如跳、跑、吃之类的；最后才会说形容词。

2岁多的小朋友已经可以说“好漂亮，好香”这样的语言了。是不是进步越来越大了呢？孩子对语言越来越有兴趣。

一张表格总结一些孩子语言发展的规律

数据科学与大数据技术专业怎么样

今天我们就聊聊数据科学与大数据技术专业，

2016年，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设这个专业，2017年32所学校开设，2018、19年成倍数、井喷式增长，开设的学校水平当然也是参差不齐，最后我会给大家去分析哪些学校值得多去关注。

简单的说，这个专业是以大数据为核心研究对象，以数学、统计学、计算机相关知识为支撑，进行大数据的发现、采集、处理、运算、分析、应用。这个专业可以说是不折不扣的交叉性学科，当然落脚点一定是利用大数据的技术来解决具体行业应用问题。

他是个新工科专业，可以说是这个专业行业的发展，是国家战略，顺应时代发展需求的。所以多个角度来说，我们是需要大量人才储备的。而且我们利用大数据，能够判分析出，那些即便是凭着经验也未必能够洞悉的商机和未来的发展，所以这个领域的知识，非常的重要。但是，大家也要了解一个情况是，开设的时间毕竟短，每个大学也在摸索中前进，会有不断的调整和突破，当然培养方向也会结合各自的特色进行培养，不过他的本质专业知识结构还是来自，数学、统计学和计算机相关内容的。

主干课程：（以对外经济贸易大学为例）

数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。

统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。

计算机：数据结构、计算机组成原理、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。

大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。

可能大家看过这样的文字描述大数据，数据量巨大，无法用单台计算机来进行处理。简单的给大家说一下数据的存储单位，

数据存储单位：

B，KB，MB，GB，TB，PB，EB，.....

1024B=1KB

1024KB=1MB

1024MB=1GB

1024GB=1TB

1024TB=1PB

比如你发了十几个字的信息，那他的大小可能是几十b的大小。

比如电子表，有的大小就是kb计算，比如这个是60.5kb，当然上百kb也很正常

一kb相当于1024个英文字母，一个汉字占2个英文字母的空间，所以1kb，大概是512个汉字，1Mb=1024倍的KB换算成汉字，大概相当于52万个汉字，比如人民文学出版的《西游记》是86万字，那存成文字的形式是1mb多吧。

那接下来1024MB=1GB

1024GB=1TB

1tB大存储才会用的到，比如现在的很多大存储的硬盘，会出现TB的形式

2015年的时候淘宝统计了一下，每天能产生7tb左右的数据

1024TB=1PB

这PB有多大呢？比如大家都上百度上搜东西，百度一天可能要处理1.5pb的信息量，所以这个体量是巨大的。可以说现在每分每秒都在产生数据，我发了视频，你发了文字，所以存储和处理、应用都有很大的压力，一台电脑是没办法完成的。

大数据的本质是什么？

1、全样而非抽样。

抽样调查大家听过么，以前很少听到普及性调查，以前成本、各方面条件技术，不可能抓取所有信息。

而现在是全样，而非抽样，通过发达的数据统计分析技术，去统计分析所有我们想要的信息，以提高数据的正确性。而且要多少空间我们有多少空间，过去是不行的。

2、效率远远高于精确。

很多服务系统是秒级决策，这种决策系统他的速度必须要要快。比如我上百度搜索，北京大学怎么样，可能会搜出成千上万条答案，但是哪个是最有效的信息，得需要自己去判断了，但是他的效率很高，只要点搜索，答案就出来了。

3、相关性而非因果性

一个超市，啤酒卖得好的时候婴儿的纸尿裤卖的好，孩子尿裤卖的不好的时候啤酒也不好，这个的因果性是什么，可能超市不会去分析，他会更多分析相关性，分析出相关性的物品，到时候记得补货就行。

大数据产业的不同板块

数据获取--数据管理--数据应用，

数据获取是最基层，大数据的支撑系统，我们先得有数据，再去分析数据啊。

获取后我们干嘛呢？比如我们收集了很多今天的天气信息，我们要做的就是预测明天、未来一个星期的、甚至更久的，之后看看对农作物种植、对航空系统会有什么样的影响等等。

获取后我们要对信息进行管理，因为有的是图片、文本、视频、音频、位置信息。这么大量的信息，单台电脑是没办法完成的。这里要涉及一个大数据的核心概念分布式存储，整体要把网络里的存储设备都调动起来，同时集群化处理。一个大数据的服务中心，每天的耗电量非常的惊人，运算这些数据是需要几千台、几百台设备都参其中的。

其实很多学校成立了云计算的实验室，实际上和大数据高度相关。云计算最普及的领域就是语音识别，比如小爱同学，可以识别和判断你的意思，播放音乐，搜索等等。

但是你有没有发现如果不连接互联网，语音准确率不是特别高，连上网，准确率会大大提高，其他不是在你的手机或者音响里直接运算，他是把你说的话传到云端，远程的其他的服务器，他通过多个服务器，进行整合，然后进行相应的回应。当然需要的数据量非常大，之前微软研究院公布报告，说语音识别的误差率5%点几，人与人之间的对话识别率也就这样，也会漏听。所以很多用户和公司都不建立自己的机房，而是直接去购买百度云、阿里云的服务，这个就是云计算和大数据的结合。

大数据的云端到底在哪里呢？

数据中心建设在气温低、自然灾害少、供电量充足的地方。在运算大数据的过程中，非常耗电，而且50%以上的电力在给机器降温，温度低的地方，减少电力消耗。

第二不能有自然灾害，泥石流，地震海啸，一旦出现，辛苦存的数据就毁于一旦了。第三电力要足够丰富，你运算到一半，电断了也不行。全国最出名的是，贵州大数据中心。

这个应用呢，其实使用大数据进行营销的行业非常早的，可以说电商行业，大数据的应用，让电商根据消费者的购买习惯，提前生产资料物资。后来发现，原来大数据还能够提前预测流行趋势、消费趋势等等；

再包括各位观看了我的视频之后，系统就会记住了解需要的什么样的内容，给你进行一些相关视频的推荐，也许一会你还会看到其他老师的一些相关内容

在比如大数据应用于市政交通，就能有效解决解决堵车问题，知道几点几分什么地方会出现交通拥堵、交通事故，提前把信息发给可能会走这条路的车主，提前避免堵车。

比如医疗行业，你到医院的化验、医学影像、储存用药医疗信息，这些信息通通在医院里数字化，可以进行数据分析。而且借助大数据平台能够收集到不同病例以及治疗方案，之后我们就能建立出更有针对性的疾病数据库，可以说人类的医疗水平，在大数据的推动下爆发式增长。

金融，高频交易，操盘手，买卖各种股票

现在是利用计算机来进行处理，每秒钟几千只股票在变动，人再多也照顾不到几百条信息，只有机器能得到。波动规律的观察，会发现机会稍纵即逝，只有计算机才能够进行及时操作，只有大数据才能够捕捉到这种商机。

无人驾驶，基于海量数据实时的高校分析，甚至是0.几秒的秒及决策，他会在汽车周围安装非常多传感器，传感器的目的就是搜集大数据，如果没有这些数据支撑，就谈不上自动驾驶。

真心可以说从政府到医疗行业到生活的方方面面都离不开大数据的支撑，所以你说有没有需求和前途呢，我觉得答案是肯定的。

就业问题：

可以说毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校以及各个行业等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作

工作岗位：

大数据架构师（偏技术，熟悉底层架构的，开发平台，数据建模，核心框架开发，编程代码是基础，又不仅仅于此，对计算机、数学，尤其是数据的知识要求高。

大数据算法工程师（篇技术，开发算法的，算法的原型，验证，而且还要带团队，最终不是一个人能完成的。

大数据运营维护工程师：运营和维护要求低一些，保证我们建立的数据平台，能够高效运行，能够监控其中的问题，排故障，了解数据的基本知识多一些就行，没有要求那么深入。门开较低。

数据分析师/挖掘师（偏业务，需要调研需求，我要应用领域的挖掘的对象、分析数据的目标，包括沟通相应的客户，要求有比较强的与人沟通的能力，协调能力

性格不同做不同的工作岗位，偏技术呢就是接触技术更多，人少，偏业务就是接触人偏多

大数据科学家，高学历，硕士以上，或者，很多年的工作经验，知名的学术会议有重要的成果。其实我国的人工智能领域发展非常的迅速，但是人才储备非常少，而且缺口很大，但是我们更多的是需要硕士、博士这样高学历人才。

这个领域待遇1.2线城市，3年以上，肯定是1万以上5年达到2-4万之间能力强会越来越高，顶级的会更高。

总体来说：

可以说应用领域，就业面是很广泛的，薪资待遇也不错。

但是经常接触电脑，工作辛苦，加班常态化，入门容易，精通难。而且说实话这个领域云集了中国非常聪明的一群学生，而且学习数学、通信工程，计算机的人都可以过来竞争。

还有就是如果你没有学习到这个专业，那你本科可以去学习统计学、计算机科学与技术、数学这样的专业，然后研究生选择大数据方向的研究，也是可以的。

学校的推荐，

第一批开设的北京大学、对外经济贸易大学和中南大学不用多说肯定不错。

再有就是你发现，这个学校的计算机、统计学是很不错的，这个学校也的大数据也不会太差。

还有要注意的是，很多高校是按大类招生，比如北京邮电大学、贵州大学就是按计算机大类招生。这个专业和计算机是密不可分的，计算机不错的学校大数据也不会差。所以你可以参照计算机类专业的排名去选择院校。

那还有哪些值得我们关注呢，比如浙江财经大学、重庆理工大学、昆明理工大学、长春理工大学、广西科技大学等

最后提醒一下：

学习的同学，要对计算机领域的兴趣，要对数学感兴趣，英语的水平要不错，对数字要敏感。身体要健康，加班，心太要稳，沉下来学很多新知识，不断学习，30-40都要学不然你就落后。男生兴趣比价大，女生是否适合得从你本身的能力出发。有上进心积极主动是比较重要的。

婴儿怎么学说话和纸尿裤建模怎么弄好看的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！