大數據科學與技術專業

❶ 數據科學與大數據技術專業主要學什麼 好不好就業

大數據這些年非常火爆，很多人選擇報考大數據的相關專業。那麼，數據科學與大數據技術專業學什麼課程呢？下面我整理了一些相關信息，供大家參考！

1 數據科學與大數據技術專業學哪些課程
1.屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

2.基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
1 數據科學與大數據技術專業好就業嗎
大數據被譽為「21世紀的新石油」，是國家戰略性資產，是21 世紀的「鑽石礦」。麥肯錫全球研究所把大數據看作「下一個創新，競爭和生產力前沿」。2013年被稱為大數據元年。短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面。

人工智慧是勢不可擋的發展趨勢，大數據技術又是人工智慧的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智慧技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業發展的核心。
1 數據科學與大數據技術專業報考建議
1、當下企業用人現象：一個專業集群對應一個行業熱點。大數據是交叉學科，走的是「復合型」培養路線，行業內從事相關職能的人專業背景各異。大數據作為人才培養方向在探索中，如果直接從各專業人才中遴選學苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設本科階段的教育還相對不夠成熟。

2、人才培養與行業發展存在差距。由於教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(本科四年、碩士研究生三年)後，所學恐怕落後於行業發展。

3、大數據人才的典型勝任特徵：善於做需求分析、寫代碼;善於與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續保持學習狀態;內性格上能動能靜。

4、不同辦學層次的院校開設此專業，培養模式會有差異。例如，高職類院校學生由於數學基礎相對薄弱，會跟多偏向於工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;本科院校會傾向於大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究生段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智慧等。

❷ 如何看待數據科學與大數據技術專業

在薪資待遇方面，可參考IT行業類的專業，2016屆本科應屆畢業生就業薪資最高的10個專業中軟體工程、計算機科學與技術、電子信息工程穩進前十，薪資待遇分布在7K到9K之間，IT行業的薪資待遇非常高。人工智慧以及大數據技術的崗位人才需求逐步上升，未來可能會發展為就業前景最好的專業之一。

❸ 數據科學與大數據技術專業學什麼

數據科學與大數據技術專業主幹課程：

數學分析、解析幾何、高等代數、常微分方程、數學建模、數理統計等數學專業類課程，以及大數據概論、大數據存儲與管理、大數據挖掘、機器學習。

人工智慧基礎、Python程序設計、統計學習、神經網路與深度學習方法、多媒體信息處理、數據可視化技術、智能計算技術、分布式與並行計算、雲計算與數據安全、資料庫原理及應用、演算法設計與分析、高級語言程序設計、優化理論與方法等課程。

數據科學與大數據技術專業就業前景

近年來越來越多的人開始從事大數據方向的工作，大數據將會是未來最有發展前景的行業。數據科學與大數據技術專業就業前景廣闊，畢業生能夠在計算機和互聯網領域以及大數據相關產業從事數據科學研究、大數據相關工程應用開發、技術管理與咨詢等工作。

智能科學與技術是面向前沿高新技術的基礎性本科專業，覆蓋面很廣。專業涉及機器人技術，以新一代網路計算為基礎的智能系統，微機電系統（MEMS)，與國民經濟、工業生產及日常生活密切相關的各類智能技術與系統，新一代的人機系統技術等。

❹ 數據科學與大數據技術專業就業前景

大數據是智能化的基礎，沒有大數據也就不會有智能化，而智能化是當前眾多技術的最終目標之一，所以在智能化發展大潮的推動下，大數據領域也會得到更多的發展資源。學習大數據就業靈活性非常大，就業前景是比較好的。
大數據的未來發展前景是值得肯定的，但是現在大數據人才出現了供不應求的情況。大數據行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域，但是從目前招聘數據來看，大數據人才還是不能滿足市場的需求，因此現在學大數據未來的發展前景是非常好的。
大數據作為一門基礎科學，無論在數據開發及分析還是在物聯網和人工智慧演算法訓練領域，都有著強大的需求。隨著數據規模不斷增大，企業需求持續增長，大數據人才成了剛性需求。

大數據的就業領域是很寬廣的，不管是科技領域，還是食品產業，零售業等等，都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，因為未來大數據人才就業面很廣，就業機會很多，發展前景也是非常好的。

❺ 數據科學與大數據技術

數據科學與大數據技術是2016年我國高校設置的本科專業。

學位授予門類為工學、理學，修業年限為四年，課程教學體系涵蓋了大數據的發現、處理、運算、應用等核心理論與技術。

該專業從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）出發，對實際問題進行分析和解決。主要從事大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發等工作。

數據科學與大數據技術專業前景：

數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。

大數據專業和計算機專業比較像，是注重實踐的專業。學生需要獨立編寫程序，對程序進行修改與調試，需要注意每一個細節才能順利查錯並運行程序。

❻ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣

比較不錯，數據科學與大數據技術專業是一個軟硬體結合，以計算技術為基礎，以數據科學與大數據技術為特色的寬口徑專業。該專業的畢業生具體就業方向主要有：計算機和互聯網領域從事數據分析、系統分析、大數據工程應用開發；還可以成為信息分析師、商業分析師、資料庫協調員、開發機器學習系統等等。

人工智慧是勢不可擋的發展趨勢，大數據技術又是人工智慧的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智慧技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業發展的核心。

(6)大數據科學與技術專業擴展閱讀

主要課程

C語言程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計、大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與可視化、大數據預處理、大數據管理、大數據實踐等課程。

❼ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣 好就業嗎

有很多的同學是非常的想知道，數據科學與大數據技術專業怎麼樣，好不好就業呢，我整理了相關信息，希望會對大家有所幫助！

1 數據科學與大數據技術專業好不好
專業還是不錯，但這個專業對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想像的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去後，聽不懂，作業做不了，最後掛課很多，畢業證都沒了。因此，高中數學不好，物理不好的，一定要小心報考。
另外，從對數學和物理的要求這么高看，相對而言，高等級的學校（如985、211或雙一流）開設的會得心應手，而一些低端的學校，可能差一些；尤其是民辦（獨立）學院，可能師資都成問題；但這些低端的學校，在宣傳上可能比高端學校做得好，羅列一大堆證書和獲獎，可能是都是化錢買的。
報考學校時，要多比較，看看有沒有碩士點、博士點。如果都沒有的，那相對差很多，畢竟這是一個高智商的專業。
1 數據科學與大數據技術專業好找工作嗎
大數據被譽為「21世紀的新石油」，是國家戰略性資產，是21 世紀的「鑽石礦」。麥肯錫全球研究所把大數據看作「下一個創新，競爭和生產力前沿」。2013年被稱為大數據元年。短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面。

人工智慧是勢不可擋的發展趨勢，大數據技術又是人工智慧的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智慧技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業發展的核心。
1 數據科學與大數據技術專業就業方向
大數據應用開發工程師

此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，末後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

大數據分析師

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

❽ 數據科學與大數據技術專業就業方向有哪些

(8)大數據科學與技術專業擴展閱讀

數據科學與大數據技術專業具體就業方向

1.大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2.大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期治理、分析和應用。

3.hadoop開發工程師。

解決大數據儲備問題。

4.數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和猜測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、出現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師，至少需要純熟SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少把握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的`構建，至少把握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、治理、分析、工具、設計都不落下。

❾ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣

首先，數據科學與大數據技術（大數據）專業是新興專業之一，同時也是一個典型的交叉學科，涉及到數學、統計學和計算機三大學科，不同學校還會結合自身的實際情況，增加一些經濟、金融、社會學等輔助學科，所以大數據專業整體的知識量還是比較大的。

❿ 數據科學與大數據技術就業方向

數據科學與大數據技術就業方向如下：

1、大數據系統架構師：大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

2、大數據系統分析師：面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

2011年至2014年四年間，我國大數據處於起步階段，每年均增長在20%以上。2015年，大數據市場 規模已達到98.9億元。2016年增速達到45%，超過160億元。預計2020年，我國大數據市場規模將超過 8000億元，有望成世界第一數據資源大國。但數據開放度低、技術薄弱、人才缺失、行業應用不深入等 都是產業發展中亟待解決的問題。

根據領英發布《2016年中國最熱職位人才報告》顯示，有六類熱門職位的人才當前都處於供不應求 狀態，稀缺程度各有不同，其中，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。