数据科学，数据科学类专业

本文目录一览

1，数据科学类专业
2，我是大一学生学的专业是信息工程考研想考数据科学与大数据技术
3，大数据专业主要学什么
4，如何评价数据科学与大数据技术这一专业
5，数据科学与大数据技术哪个专业更好
6，数据科学与大数据技术专业
7，大数据专业毕业后干啥

1，数据科学类专业

清华大学新增数据科学专业，开招“大数据”研究生。　　清华与青岛市合作成立的数据科学研究院，其学术委员会由世界著名计算机科学家、图灵奖得主姚期智先生挂帅，吸纳国内外大数据方面的顶级专家组成。　　清华开设的大数据素养课程，旨在推动全校研究生向大数据思维模式转变，共有5门选修课，已吸引部分同学参与学习。

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，

数据科学类专业

2，我是大一学生学的专业是信息工程考研想考数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，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。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

可以报考。没有任何限制。

我是大一学生学的专业是信息工程考研想考数据科学与大数据技术

3，大数据专业主要学什么

大数据专业学习课程都有哪些大数据技术专业属于交叉学科：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)。以中国人民大学为例：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。选修课：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。大数据专业就业方向1.数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。2.数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据专业主要学什么

4，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。

5，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

6，数据科学与大数据技术专业

原发布者:nice淘气的小孩数据科学与大数据技术专业申报体会与建设初探信息工程学院崔琳2017年7月一级标题华黑/Arial黑色(0,0,0)16-20号提纲一、时代机遇与挑战二、专业申报体会三、深度剖析专业人才培养方案四、初期建设所做的工作A0A0A00F4B69FABE00一、时代机遇与挑战Nature2008年9月封面Science2011年2月封面主色系SwiffChart16进制编号CC00000F4B69一、时代机遇与挑战1.专业申办的必要性：国家战略2015年9月5日国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,系统部署了大数据发展工作。意味着中国大数据发展迎来顶层设计，正式上升为国家战略。主色系SwiffChart16进制编号CC00000F4B69一、时代机遇与挑战2.专业申办的必要性：人才需求2015年，LinkedIn通过分析全球超过3.3亿用户的工作经历和技能后，认为统计分析和数据挖掘位列最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能中的榜首。全球第一家信息技术研究和分析公司—盖特纳(Gartner)咨询公司预测2016年全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位。全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)预计到2018年，大数据科学家的缺口在14-19万，大数据分析师和经理的岗位缺口则将达到150万。SwiffChart16进制编号CC00000F4B69一、时代机遇与挑战2.专业申办的必要性：人才需求全球最大中文IT社区CSDN预测未来3-5年，中国需求大数据技术专业人才180万人，目前缺150万人。由于人才缺口过大，

数据科学与大数据技术好就业吗介绍如下：数据科学与大数据技术专业就业前景主要是在IT类企业从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。培养具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。数据科学和大数据专业主要有三个就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和数据分析类，具体岗位如数据分析师、大数据架构师、大数据研发工程师、大数据运维工程师、大数据挖掘等岗位。具体原因如下：1、发展前景好。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据专业很好就业，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。2、岗位需求多。大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会。培养目标：旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到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，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法。大数据技术专业培养目标及深造：1、培养目标。专业面向大数据行业，培养有良好的IT职业素质、专业实践能力，具备大数据项目方案设计及实施等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务与产品运营等工作的高素质技术技能人才。2、深造方向。本专业毕业后，可以选择继续深造，参加专升本考试，报考方向有大数据工程技术、人工智能工程技术、云计算技术、计算机应用工程、软件工程技术、数据科学与大数据技术、人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程等本科专业。

看看这边，有这个专业，可以对比下的

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。

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，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。

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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