数据科学考研的专业科目是什么

① 数据科学专业考研科目

考研科目包括思想政治理论、英语二、数学二、学科专业基础综合。其中，思想政治理论旨在考察考生的思想政治素质，英语二则侧重于考察考生的英语阅读、写作及翻译能力。数学二是针对理工科考生的数学基础能力测试，而学科专业基础综合则涵盖了数据科学与大数据技术专业所需的基础知识和技能。

数据科学与大数据技术专业致力于培养具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。学生将学习计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，接受系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力。此外，课程还涵盖了大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，以培养学生的工程项目设计、研发和实施能力。

为了成为复合型、应用型的卓越人才，学生需要掌握大数据处理与分析的最新技术和方法，如数据清洗、数据挖掘、机器学习等，同时具备一定的编程能力，能够熟练使用Python、R等编程语言进行数据处理和分析。此外，学生还需要了解大数据在各行业中的应用，如金融、医疗、教育等，具备解决实际问题的能力。

数据科学与大数据技术专业的培养目标是为社会输送具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。通过系统的学习和实践，学生将能够胜任大数据相关的研究、开发和管理工作，为推动大数据技术的发展和应用贡献力量。

② 鏁版嵁绉戝︿笌澶ф暟鎹鎶鏈涓撲笟鑰冪爺鏂瑰悜

鏁版嵁绉戝︿笌澶ф暟鎹鎶鏈涓撲笟鐨勮冪爺鏂瑰悜鏈夎＄畻鏈虹戝︿笌鎶鏈銆佹暟鎹绉戝﹀拰淇℃伅鎶鏈銆佽蒋浠跺伐绋嬨佸ぇ鏁版嵁绉戝︿笌宸ョ▼銆佹暟鎹绉戝︺傛暟鎹绉戝︿笌澶ф暟鎹鎶鏈涓撲笟鏄2015骞村浗瀹舵暀鑲查儴澧炶剧殑涓涓鏂板叴涓撲笟锛岃ヤ笓涓氭槸涓涓宸ョ戜笓涓氾紝鑰冪爺閫夋嫨鐨勬柟鍚戞瘮杈冨氾紝鍠滄㈣法瀛︾戠殑鑰冪敓杩樺彲浠ヨ法涓撲笟鑰冪爺銆

鏁版嵁绉戝︿笌澶ф暟鎹鎶鏈涓撲笟鑰冪爺鏂瑰悜

涓銆佽＄畻鏈虹戝︿笌鎶鏈

鏈涓撲笟涓昏佸煿鍏昏＄畻鏈虹戝︿笌澶ф暟鎹鎶鏈棰嗗煙鐨勫嶅悎鍨嬮珮绾т汉鎵嶏紝瑕佹眰瀛︾敓鎺屾彙璁＄畻鏈虹戝﹀熀鏈鎶鏈鍜屽ぇ鏁版嵁鐨勮繍鐢锛岃兘澶熻繍鐢ㄨ＄畻鏈鸿繘琛屽ぇ鏁版嵁鐨勯噰闆嗐佸垎鏋愩

浜屻佹暟鎹绉戝﹀拰淇℃伅鎶鏈

鏁版嵁绉戝﹀拰淇℃伅鎶鏈涓撲笟鏄涓涓澶氬︾戞繁搴︿氦鍙夌殑涓撲笟锛岃ヤ笓涓氳佹眰瀛︾敓鍏锋湁娣卞帤鐨勭悊绉戝熀纭鍜屽垱鏂拌兘鍔涳紝鑳藉熻繍鐢ㄤ俊鎭鎶鏈锛岀粨鍚堝ぇ鏁版嵁瑙ｅ喅鍚勭嶅疄璺甸棶棰樸傛湰涓撲笟瑕佹眰瀛︾敓鑳藉熷湪鐗╄仈缃戙佹櫤鑳戒紶鎰熴佷汉鏈轰氦浜掔瓑棰嗗煙灞曞紑鍒涙柊鎬х爺绌躲

涓夈佽蒋浠跺伐绋

杞浠跺伐绋嬩笓涓氫富瑕佸煿鍏昏蒋浠跺紑鍙戜笌缁存姢鐨勯珮绾т汉鎵嶏紝瑕佹眰瀛︾敓鎺屾彙鍩烘湰杞浠跺紑鍙戞妧鑳斤紝鑳藉熻繍鐢ㄥ父瑙佽＄畻鏈鸿瑷杩涜岃蒋浠跺紑鍙戙

鍥涖佸ぇ鏁版嵁绉戝︿笌宸ョ▼

澶ф暟鎹绉戝︿笌宸ョ▼涓撲笟鏄浠庝簨澶ф暟鎹鐮旂┒涓庡垎鏋愮殑涓撲笟锛岃ヤ笓涓氱珛瓒充簬鈥滀簰鑱旂綉+鈥濈殑鏃朵唬鑳屾櫙锛岃佹眰瀛︾敓鎺屾彙鏁版嵁鍒嗘瀽涓庢暟鎹寤烘ā鑳藉姏锛岃兘澶熻繍鐢ㄤ俊鎭鎶鏈鍒嗘瀽杞浠跺圭幇瀹為棶棰樺睍寮鍒嗘瀽銆

浜斻佹暟鎹绉戝

鏁版嵁绉戝︾殑涓撲笟浜烘墠鏄鍥藉舵ラ渶鐨勪汉鎵嶏紝璇ヤ笓涓氫富瑕佸煿鍏诲伐瀛︺佺悊瀛︾瓑澶氬︾戜氦鍙夌殑涓撲笟浜烘墠锛岃佹眰瀛︾敓鍏锋湁娣卞帤鐨勬暟鎹绉戝︾悊璁猴紝浜嗚В鏁版嵁绉戝︾殑鏂规硶涓庢妧鏈锛岃兘澶熻繍鐢ㄨ＄畻鏈鸿蒋浠讹紝鐙绔嬩粠浜嬫暟鎹绉戝︾殑鐮旂┒銆傛湰涓撲笟闇瑕佸︾敓鐔熺粌鎺屾彙澶栬锛岃兘澶熼槄璇诲浗澶栨枃鐚锛屽叿鏈夊浗闄呰嗛噹锛岀潃鐪间簬鍥介檯瀛︽湳鍓嶆部銆

鏈鍚庢荤粨锛岄氳繃浠ヤ笂鍏充簬鏁版嵁绉戝︿笌澶ф暟鎹鎶鏈涓撲笟鑰冪爺鏂瑰悜鍐呭逛粙缁嶅悗锛岀浉淇″ぇ瀹朵細瀵规暟鎹绉戝︿笌澶ф暟鎹鎶鏈涓撲笟鑰冪爺鏂瑰悜鏈変釜鏂扮殑浜嗚В,鏇村笇鏈涘彲浠ュ逛綘鏈夋墍甯鍔┿

③ 数据科学与大数据技术考研的科目

初试考试科目通常设置为四门，总分达到500分。数据科学与大数据技术专业的考生需要参加三门全国统一的公共课考试以及一门由招生单位自主命题的专业课。公共课部分包括：外语100分、政治100分、数学150分，而专业课则为计算机基础综合，分数同样为150分。

值得注意的是，专业课的命题由招生单位自行决定，因此具体的考试范围和难度会因学校而异。复试的形式和内容也存在差异，考生需要根据所报考的学校进行详细了解。

大数据科学与应用的人才培养并不局限于大数据专业和计算机专业，经济学、统计学、金融学等专业同样培养具备大数据研发能力的人才。这些专业的培养方案通常会有显著的专业特色，以确保毕业生能够胜任数据分析、数据挖掘等任务。

目前，大数据在职研究生的主要技术岗位集中在以下几个方面：大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析以及大数据运维。这些岗位不仅要求候选人具备扎实的专业知识，还需要他们能够灵活应用所学知识解决实际问题。

随着大数据技术的发展，这些岗位的需求量持续增长。对于想要从事大数据相关工作的求职者而言，掌握相关技能是非常重要的。无论是通过考研还是在职学习，都需要不断学习和实践，以适应行业的发展趋势。

在学习过程中，考生可以关注各大高校和研究机构发布的最新研究成果和行业动态，这对于提升自己的竞争力是非常有帮助的。

此外，大数据领域的发展还催生了多种新的职业方向，如数据工程师、数据分析师、数据科学家等。这些岗位不仅要求具备扎实的数据处理和分析能力，还需要具备较强的跨学科知识。

总之，数据科学与大数据技术是一个充满机遇的领域，无论是对于希望进一步深造的考生，还是对于已经步入职场的工作者来说，都是一个值得投入时间和精力去学习和发展的方向。

④ 数据科学与大数据技术专业考研方向

数据科学与大数据技术专业考研方向分别有：数据科学与大数据技术专业方向、智能科学与技术专业方向、国际经济与贸易专业方向。数据科学与大数据技术专业旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维、分析应用技术的高层次大数据人才和培养具有良好的社会科学素养和职业道德修养、具有宽广的国际视野、具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发与综合应用的高级工程技术人才。

2、基础课程：数学分析、高等代数、信息科学概论、数据科学导论、程序设计导论及实践。
3、必修课程：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。