数据科学与技术属于什么科目

A. 数据科学与大数据技术属于哪一类

数据科学与大数据技术属于计算机科学与技术系。这个专业主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才，本科四年制。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识。

熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备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，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。

毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。

以上内容参考网络-数据科学与大数据技术

B. 大数据专业主要学什么课程

大数据专业的职业发展主要分为3个方向：
1、大数据开发方向; 所涉及版的职业岗位为：大数权专据工程属师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；
以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示，资深大数据工程师的平均在50K/月，可谓非常有“钱景”了。

C. 数据科学与大数据技术专业的理学和工学有什么区别

一、涵盖不同

1、数据科学与大数据技术专业的理学：数学、物理学、化学、生物科学、天文学、地质学、地理科学、地球物理学、大气科学、海洋科学、力学、电子信息科学、材料科学、环境科学、心理学、统计学等16个学科类，共有31个本科专业。

2、数据科学与大数据技术专业的工学：计算机科学与技术、电子信息科学与技术、地矿、材料、机械、仪器仪表、能源动力、电气信息、土建、水利、测绘、环境与安全、化工与制药、交通运输、海洋工程、轻工纺织食品等。

二、侧重点不同

1、数据科学与大数据技术专业的理学：侧重研究物质世界基本规律的科学。

2、数据科学与大数据技术专业的工学：侧重研究的是技术，要求研究得越简单，能把生产成本降得越低越好。

三、核心技术

1、数据科学与大数据技术专业的理学：详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

2、数据科学与大数据技术专业的工学：详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

D. 大数据专业主要学什么

大数据专业主要学科目如下：

数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。

数据科学与大数据技术（工学学位），以中国人民大学为例， 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课，为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。

主要课程包括：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论。

计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

以上内容参考：知乎

E. 数据科学与大数据技术专业课程有哪些

数据科学与大数据技术专业学哪些课程

1.属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

2.基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

数据科学与大数据技术专业就业前景

大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。

人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。

数据科学与大数据技术专业报考建议

1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。

2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。

3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

F. 数据科学和大数据技术专业是文科还是理科

数据科学和大数据技术专业属于是理科的。

数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言。

Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。

(6)数据科学与技术属于什么科目扩展阅读：

大数据技术专业介绍如下：

实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。数据科学与大数据技术可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。

大数据与人工智能不但是社会发展急需的新兴专业方向，同时也将渗透并影响着其他许多传统学科和专业的发展。腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》。

G. 数据科学与大数据技术是文科还是理科呢

数据科学与大数据技术专业是偏理科专业，从2021年各省份招生计划来看，绝大部分高校都是把数据科学与大数据技术专业放在理科(物理)中进行招生，所以该专业属于偏理科专业。

岗位类型：
企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。
②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。
③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。
④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。

H. 数据科学和大数据技术专业是文科还是理科

数据科学和大数据技术专业属于是理科的。

数据科学与大数据专业的必修基础课程方专面大数据（人工属智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言。

Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。

(8)数据科学与技术属于什么科目扩展阅读：

大数据技术专业介绍如下：

实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。数据科学与大数据技术可从事的岗位有：分析类，分析工程师、算法工程师；研发类，架构工程师、开发工程师、运维工程师；管理类，产品经理、运营经理。

大数据与人工智能不但是社会发展急需的新兴专业方向，同时也将渗透并影响着其他许多传统学科和专业的发展。腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》。

I. 数据科学与大数据技术属于什么类别呢

"数据科学与大数据技术属于计算机类别。是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。