数据科学专业，各位新增的大数据技术这个专业怎么样有足够专业的

本文目录一览

1，各位新增的大数据技术这个专业怎么样有足够专业的
2，数据科学与大数据技术专业开设哪些核心课程
3，如何评价数据科学与大数据技术这一专业
4，数据科学与大数据技术哪个专业更好
5，数据科学和大数据技术专业是文科还是理科
6，data science 是什么专业
7，大数据专业毕业后干啥

1，各位新增的大数据技术这个专业怎么样有足够专业的

大数据技术专业，简称数科或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

各位新增的大数据技术这个专业怎么样有足够专业的

2，数据科学与大数据技术专业开设哪些核心课程

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更轻的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的。

数据科学与大数据技术专业开设哪些核心课程

3，如何评价数据科学与大数据技术这一专业

大数据技术是未来科技的制高点，各行各业的高端智囊团都需要。数据科学与大数据技术专业为国家新增专业，首批仅北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功。然后中科院大学开设了首个“大数据技术与应用”专业方向。另外，北京航空航天大学、浙江大学、复旦大学、上海交通大学、西安交通大学、南京大学、武汉大学、华南理工大学在内的首批8所高校，正式落户阿里云大学合作计划AUCP。一大批理工院校纷纷设立云计算大数据方向的专业，可谓与时俱进。招聘网站报告称，数据科学家平均年薪为11.9万美元，而程序员平均年薪为6.5万美元，差距由此可见。你擅长数学，会用Python编程，而且还对某个行业了如指掌？如果你拥有这样的技能集，那你就有可能当上数据科学家。如果你当上了数据科学家，那你的日子就可以过得风风光光了——LinkedIn的最新投票结果显示，“统计分析和数据挖掘” 是2014年以来最大的求职法宝。大数据专业就业主要行业：　　(1)零售、保险、电子商务;　　(2)政府数据中心;　　(3)医药和银行;　　(4)研究性大学;　　(5)金融机构;　　(6)互联网企业。

如何评价数据科学与大数据技术这一专业

4，数据科学与大数据技术哪个专业更好

首先，当前计算机科学与技术和大数据这两个专业的热度都比较高，这两个专业本身也没有所谓的好坏之分，而且这两个专业本身也有非常紧密的联系，当前计算机专业也是培养大数据研究生的主要专业之一。计算机科学与技术专业主要针对计算机领域的知识来设置课程体系，整体的知识面比较广，学生未来的选择空间也相对比较大，不论选择读研还是参加工作，选择该专业都是比较稳妥的选择。另外，由于计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一，课程体系和实践场景都比较完善，学生也会有一个比较好的学习体验。大数据专业是新设立的专业之一，而且未来大数据领域的人才需求潜力也比较大，所以选择大数据专业也是顺应时代发展的选择。大数据专业是一个典型的交叉学科专业，涉及到数学、统计学和计算机三大块内容，所以大数据专业的学习压力往往要大一些，而且大数据专业对于数学基础的要求更高一些，这一点要引起足够的重视。大数据专业对于实践场景的要求比较高，通常需要数据中心的支撑，这对于教育资源整合能力相对较弱的高校来说，是一个不小的挑战。从当前的人才需求情况来看，目前大数据技术依然处在落地应用的初期，行业人才需求往往更注重高端人才，所以当前选择大数据专业，最好读一下研究生。

从就业的角度出发可以学IT啊电脑专业、4G移动开发、互联网编程、大数据都不错

5，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。扩展资料：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》。参考资料来源：人民网-中国传媒大学：新增大数据技术与应用方向专业参考资料来源：百度百科-大数据技术与应用

文科生可以学大数据专业吗？有那些2本学校有这个专业？

计算机专业属于工科，而工科比较接近理科，一般把这两科合称为理工科。文科理科工科分类： 1. 文科分类：文科或文史类包括文、史、哲、商、经、财、法、社、外等大类。 2. 理科或理工类包括理、工、农、医等学科级的大类别，以下还可以再分出有关的类别：数学、物理、化学、生物这一类是理科，还包括地质、地理、计算机软件理论部分。 3. 工科是培养技术和工艺的，是指工程和技术，如计算机应用技术,机械、建筑、水利、汽车等。如北大、复旦等综合院校就是以理科见长的学校，清华、西安交大、哈工大等则以工科见长。国家讲科学创新针对理科，技术革新则是针对工科。

6，data science 是什么专业

data science是一门及其综合的学科，也就是现在炒得很火的“大数据"。其对口职位叫数据科学家，也就是“data scientist”, 而整个领域，应该就是叫“data science”，而其下有很多不同的方向。就像数学是一个领域，下面有代数学，几何学等等。在英国，邓迪大学从2013 年起设立“数据科学”科学硕士学位。从上述人才的培养计划来看，数据科学家应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识面，具有独立获取知识的能力，具有较强的实践能力和创新意识

数据科学：处理非结构化和结构化数据，数据科学是一个包含与数据清理，准备和分析相关的所有内容的领域。数据科学是统计学，数学，编程，解决问题，以巧妙方式捕获数据，以不同方式查看事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的组合。（这是我在网上查的，看的比较懵，哈哈哈....）简单来说，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术方式。现在各行各业都离不开数据科学，所以最近两年来，申请数据科学专业的学生也越来越多，我们这个计算机专业，我认识的同学算上我就有三个要申请美国数据科学专业硕士的，竞争也是很大滴。但是能不能被录取，还主要是看自身条件、跟导师做的项目和带自己的老师了，反正带我的慧德留学的Emma老师，真的是夺命追魂催，想玩会游戏，那基本不可能，不过这也说明老师比较负责，我那个同学报的别的中介，还很羡慕我，老师这么伤心，就是他的老师，十天半月不联系一回，我俩这么一对比，他自己都说这简直就是亲妈和后娘的区别啊。

7，大数据专业毕业后干啥

大数据专业是近几年开设的新专业，大数据的就业岗位还是很多的，大数据岗位高薪清单对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL2 Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。4 信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。5 数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。7 数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。10 数据安全研究数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。大数据开发相关的岗位很多，比较热门的包括：1、大数据开发工程师主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。岗位要求：精通常用的数据结构和算法，理解面向对象设计的基本原则，熟悉常用的设计模式；掌握Hadoop生态体系框架，包括Hadoop、Hive、Spark、Storm、Flink、ElasticSearch、HBase等；2、大数据运维工程师主要负责数据平台的集群管理，机器优化，集群监控等；对现有集群的优化和性能调优，满足不断增长的业务需求等。岗位要求：熟悉主流开源数据组件，包括但不限于HADOOP、Hive、HBase、ZK、Spark、Flink、Flume、ElasticSearch and etc；深入理解Hadoop各组件的原理和实现；熟悉分布式原理、分布式系统设计等。3、大数据架构师主要负责大数据基础框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型；负责数据存储和计算平台的整体评估、设计以及核心功能模块的开发等。岗位要求：熟悉常用的数据结构和算法；具备丰富的开发经验，了解主流的大数据技术框架组件，包括但不限于Hadoop、Spark、Storm、Flink等。4、大数据分析师大数据分析方向的岗位，则主要以数据分析挖掘为主，通常需要负责常规业务数据分析需求开发，用户画像构建，推荐算法实现等。

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