數據科學與技術屬於什麼科目

A. 數據科學與大數據技術屬於哪一類

數據科學與大數據技術屬於計算機科學與技術系。這個專業主要培養大數據科學與工程領域的復合型高級技術人才，本科四年制。畢業生具有信息科學、管理科學和數據科學基礎知識與基本技能，掌握大數據科學與技術所需要的計算機、網路、數據編碼、數據處理等相關學科的基本理論和基本知識。

熟練掌握大數據採集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等技術，具備大數據工程項目的系統集成能力、應用軟體設計和開發能力，具有一定的大數據科學研究能力及數據科學家崗位的基本能力與素質。

畢業後能從事各行業大數據分析、處理、服務、開發和利用工作，大數據系統集成與管理維護等各方面工作，亦可從事大數據研究、咨詢、教育培訓工作。

以上內容參考網路-數據科學與大數據技術

B. 大數據專業主要學什麼課程

大數據專業的職業發展主要分為3個方向：
1、大數據開發方向; 所涉及版的職業崗位為：大數權專據工程屬師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；
3、大數據運維和雲計算方向；對應崗位：大數據運維工程師；
以最基礎的大數據開發為例，入門最低薪資可達8K-1W，且該行業的薪資增長率極高。據某求職網站薪資顯示，資深大數據工程師的平均在50K/月，可謂非常有「錢景」了。

C. 數據科學與大數據技術專業的理學和工學有什麼區別

一、涵蓋不同

1、數據科學與大數據技術專業的理學：數學、物理學、化學、生物科學、天文學、地質學、地理科學、地球物理學、大氣科學、海洋科學、力學、電子信息科學、材料科學、環境科學、心理學、統計學等16個學科類，共有31個本科專業。

2、數據科學與大數據技術專業的工學：計算機科學與技術、電子信息科學與技術、地礦、材料、機械、儀器儀表、能源動力、電氣信息、土建、水利、測繪、環境與安全、化工與制葯、交通運輸、海洋工程、輕工紡織食品等。

二、側重點不同

1、數據科學與大數據技術專業的理學：側重研究物質世界基本規律的科學。

2、數據科學與大數據技術專業的工學：側重研究的是技術，要求研究得越簡單，能把生產成本降得越低越好。

三、核心技術

1、數據科學與大數據技術專業的理學：詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。

2、數據科學與大數據技術專業的工學：詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。

D. 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學科目如下：

數據科學與大數據技術（理學學位），以北京大學為例，主要課程包括：概率論、數理統計，應用多元統計分析， 實變函數，應用回歸分析，貝葉斯理論與演算法。

應用時間序列分析，統計計算，統計機器學習，程序設計實習，數據結構與演算法，分布與並行計算，演算法設計與分析，資料庫概論，自然語言處理導論，數值與計算方法，人工智慧，最優化方法，深度學習等。

數據科學與大數據技術（工學學位），以中國人民大學為例， 該專業由統計學院、信息學院、統計與大數據研究院、數學科學研究院聯合授課，為應對大數據時代帶來的機遇與挑戰培養專業的數據科學人才。

主要課程包括：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、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、數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

以上內容參考：知乎

E. 數據科學與大數據技術專業課程有哪些

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。

數據科學與大數據技術專業就業前景

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。

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。

F. 數據科學和大數據技術專業是文科還是理科

數據科學和大數據技術專業屬於是理科的。

數據科學與大數據專業的必修基礎課程方面大數據（人工智慧）概論、Linux操作系統、Java語言編程、資料庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程（高等數學、線性代數、概率論、數理統計）、大數據應用開發語言。

Hadoop大數據技術、分布式資料庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智慧技術與應用等。

(6)數據科學與技術屬於什麼科目擴展閱讀：

大數據技術專業介紹如下：

實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。數據科學與大數據技術可從事的崗位有：分析類，分析工程師、演算法工程師；研發類，架構工程師、開發工程師、運維工程師；管理類，產品經理、運營經理。

大數據與人工智慧不但是社會發展急需的新興專業方向，同時也將滲透並影響著其他許多傳統學科和專業的發展。騰訊研究院於2017年12月發布了《2017年全球人工智慧人才白皮書》。

G. 數據科學與大數據技術是文科還是理科呢

數據科學與大數據技術專業是偏理科專業，從2021年各省份招生計劃來看，絕大部分高校都是把數據科學與大數據技術專業放在理科(物理)中進行招生，所以該專業屬於偏理科專業。

崗位類型：
企業提供的大數據崗位按照工作內容要求，可以分為以下幾類：
①初級分析類，包括業務數據分析師、商務數據分析師等。
②挖掘演算法類，包括數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師、AI工程師、數據科學家等。
③開發運維類，包括大數據開發工程師、大數據架構工程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、資料庫管理員等。
④產品運營類，包括數據運營經理、數據產品經理、數據項目經理、大數據銷售等。

H. 數據科學和大數據技術專業是文科還是理科

數據科學和大數據技術專業屬於是理科的。

數據科學與大數據專業的必修基礎課程方專面大數據（人工屬智能）概論、Linux操作系統、Java語言編程、資料庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程（高等數學、線性代數、概率論、數理統計）、大數據應用開發語言。

Hadoop大數據技術、分布式資料庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智慧技術與應用等。

(8)數據科學與技術屬於什麼科目擴展閱讀：

大數據技術專業介紹如下：

實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。數據科學與大數據技術可從事的崗位有：分析類，分析工程師、演算法工程師；研發類，架構工程師、開發工程師、運維工程師；管理類，產品經理、運營經理。

大數據與人工智慧不但是社會發展急需的新興專業方向，同時也將滲透並影響著其他許多傳統學科和專業的發展。騰訊研究院於2017年12月發布了《2017年全球人工智慧人才白皮書》。

I. 數據科學與大數據技術屬於什麼類別呢

"數據科學與大數據技術屬於計算機類別。是一門普通高等學校本科專業，屬於計算機類專業，基本修業年限為四年，授予理學或工學學士學位。