01 對外經貿大學數據科學與大數據技術(大數據時代 大學哪些專業涉及大數據技術與應用)

數據科學與大數據技術專業怎么樣？前景如何？謝謝！

數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟件工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。

大數據專業和計算機專業比較像，是注重實踐的專業。學生需要獨立編寫程序，對程序進行修改與調試，需要注意每一個細節才能順利查錯并運行程序。

該專業對于學生的數學能力有很高的要求，所以對于數學不敏感的學生，建議慎重報考，而且該專業對于學生的計算機使用能力有很高的要求，學生在校學習期間，一定要學好這方面的知識,，可以選擇考取計算機的相關資格證書，提升自身競爭力。

擴展資料

數據科學分為三大類，即：數據分析、數據挖掘和大數據。數據分析主要偏重業務，即利用一些數據分析和統計工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，進行數據分析和展現，以輔助公司的某項業務決策。

數據挖掘比數據分析更側重于建模能力一些，一般是給定一些數據和某個問題，讓你運用某些機器學習算法從中建立出模型，再通過這個模型去對某些東西進行預測。所以，機器學習算法可以說是數據挖掘中的核心。

與大數據關系比較密切的崗位包括大數據平臺開發、大數據應用開發、大數據分析、大數據呈現和大數據教育等，不同的崗位需要具備不同的知識結構，所面對的工作場景也有較大的區別。大數據平臺開發屬于研發級崗位，需要從業者具有較強的研發能力。

數據科學與大數據技術專業怎么樣？學成之后可以從事的職業有哪些？

因為這個專業差距大，所以需求量很大。大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟和商業發展的核心。

在剛剛結束2019年高考中，可能有很多同學考上了一個新專業“數據科學與大數據技術”，因為這個專業在最近兩年一直這么紅。所以很多高校都逐漸開設了這個專業。

但是，雖然很多同學都選擇了這個專業，但可能對這個專業不是很了解。也有一些學生和家長單純認為這個專業這么火，不能差，那就選吧！所以，下面給大家詳細介紹一下這個專業，包括：人工智能有關。

從010年到1010年，該專業以大數據三大基礎支撐學科為依托，以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展交叉學科。

通過前面介紹，相信你已經看到這個專業比較專業背景詳細介紹、開設院校情況、就業情況，因為它涉及到很多知識領域，比如數學背景、人工智能技術、機器學習、可視化技術、信號處理、概率模型理論技術、不確定性建模等等。

所以這個專業背景與人工智能和大數據發展息息相關。人工智能早已為人所知，發展迅速，應用廣泛。

這里簡單介紹一下大數據關鍵背景，讓大家有個直觀認識，不要只停留在“大數據”這個詞上。大數據分析為核心軸線，以統計學、計算機科學和數學為“大數據”是指數據集大小通常超出常用軟件工具獲取、有效性、管理和處理可接受范圍能力，也就是說我們通常使用數據庫分析工具無從下手。我們只能依靠全新分析和處理方法。

2006年，全球數據量為180EB，2011年，全球數據量為1.8 ZB。到2020年，總數據量將增加44倍，達到35.2 ZB(1 ZB=10億TB)。我們電腦硬盤一般是500G，大只有1 T，能存儲多少數據，但是10億TB無法想象，這個數據量太驚人了。由于人工智能和大數據推進，很多大學從2016年開始開設這個專業。我們來看看哪些大學。

首先，專業背景詳細介紹通過專業定位可以發現，數據科學與大數據技術專業是一個軟硬件結合，以計算技術為基礎，以數據科學與大數據技術為特色寬口徑專業。，因為這個專業興起是基于計算機技術和人工智能快速發展以及海量大數據產生，需求突然增加導致了非常大人才缺口。所以很多高校一有機會就開設了這個專業。

可以看出，2016年之前，開設該專業機構數量為0、 2016年之后，開設該專業機構數量呈爆炸式增長。2018年從2016年35個增加到283個，2019年基本翻倍，直接增加到479個。在上述學校中，國內最早(2016年2月)開設數據科學與大數據技術專業學校只有三所，復雜。這些學校基礎扎實。所以專業實力比較強。

其他數據科學做好學校是理工科基礎好，比如人大、電子科技大學、北京郵政、北京信息科技大學、北京師范大學、中國師范大學、上海財經、同濟大學、南開大學等等。

通過以上分析，我們發現這個專業是一個新興專業。

因此，在北京大學、中南大學和對外經貿大學，由于新專業，甚至學生培養方向和模式都處于探索階段，這也是一種風險。畢竟大家都是“小白鼠”。

目前這個專業就業率肯定還不錯。因為大數據被譽為“21世紀新石油”，是國家戰略資產，是21世紀“DIA礦”。麥肯錫全球研究所將大數據視為“創新、競爭和生產率下一個前沿”。是不可阻擋發展趨勢，大數據技術是人工智能重要支撐。

大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟和商業發展核心。而在首批開設學校中中南大學在18年時候，該專業排在了全國第一。

其次，專業門檻比較高，數據科學和大數據技術人才是高級復合型人才。他和傳統計算機專業不太一樣，單純了解計算機相關知識是不夠，還需要有很多領域知識。所以相關專業畢業生從事相關工作是很有必要。

最后，這個專業差距很大，需求很大。所以就目前情況來看，這個專業就業前景很好。

從可見年限來說，畢業生根本不用擔心就業，當然要學真本事。畢竟這個專業難度系數挺大，對每個人綜合能力要求都比較高。

該專業畢業生，具體的就業方向主要包括以下幾個方面：簡單列舉，可能成也新，敗也新。

最后總結一下，數據科學與大數據技術專業是一個集計算機、數學、統計、人工智能等多學科于一體寬口徑專業。門檻高。隨著大數據爆炸式增長和人工智能快速發展，需要大量大數據分析師從海量數據中獲取有用信息，完成一些解決方案來預測和解決現實中實際問題，前景廣闊。

大數據時代 大學哪些專業涉及大數據技術與應用

大數據時代 大學哪些專業涉及大數據技術與應用

早在1980年，未來學家阿爾文？托夫勒在 《第三次浪潮》一書中，就將大數據譽為“第三次浪潮的華彩樂章”。現在的大數據更是站在互聯網的風口浪尖上，是公眾津津樂道的熱門詞匯。同時這股熱潮也催熱了大學里的大數據專業。

到底什么是大數據？本科專業中哪個專業是和它相對應的？一般開設在哪些院系？對外經濟貿易大學信息學院副院長華迎教授詳解這個大家關注的熱門專業。

一、專業解析

什么是大數據？

進入互聯網時代，中國的網民人數已超7億，大數據的應用涉及到生活的方方面面。例如，你在網站上買書，商家就會根據你的喜好和其他購書者的評價給你推薦另外的書籍；手機定位數據和交通數據可以幫助城市規劃；甚至用戶的搜索習慣和股市都有很大關系。

在談到大數據的時候，人們往往知道的就是數據很大，但大數據≠大的數據。對外經濟貿易大學信息學院副院長華迎教授介紹：“現在的大數據包括來自于多種渠道的多類數據，其中主要來源網絡數據。數據分析不是新的，一直都有，但是為什么叫大數據呢？主要是因為網絡數據的格式、體量、價值，都超出了傳統數據的規模。對這些海量信息的采集、存儲、分析、整合、控制而得到的數據就是大數據。大數據技術的意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些數據進行專業化處理，通過‘加工’實現數據的‘增值’，更好地輔助決策。”

數據科學與大數據技術專業

本科專業中和大數據相對應的是“數據科學與大數據技術”專業，它是2015年教育部公布的新增專業。2016年3月公布的《高校本科專業備案和審批結果》中，北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設“數據科學與大數據技術”專業。隨后第二年又有32所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業。兩次獲批的名單中顯示，該專業學制為四年，大部分為工學。

“數據科學與大數據技術是個交叉性很強的專業，很難說完全歸屬于哪個獨立的學科。所以，不同的學校有的是信息學院申報，有的.是計算機學院牽頭申報，有的設在統計學院，還有的在經管學院。像北京大學這個專業是放在理學下，授予理學學位。大多數是設在工學計算機門類下，授予的是工學學位。”華迎教授說：“數據科學很早就存在，是個比較經典的學科，現在和大數據技術結合形成了這個專業。目前教育部設定的本科專業名稱為‘數據科學與大數據技術’，專科名稱是‘大數據技術與應用’。”

數據科學與大數據技術學什么？

以對外經濟貿易大學該專業為例，專業知識結構包括數學、統計、計算機和大數據分析四大模塊，具體課程設置如下：

數學：數學分析一、數學分析二、高等代數、離散數學。統計學：概率論與數理統計、多元統計分析、隨機過程。計算機：數據結構、計算機組成原理、操作系統、數據庫系統原理、C++程序設計、Java程序設計、Python與大數據分析、科學計算與Matlab應用、R語言等。大數據分析：數據科學導論、機器學習與數據挖掘、信息檢索與數據處理、自然語言處理、智能計算、推薦系統原理、大數據分析技術基礎、數據可視化、大數據存儲與管理、大數據分析實踐等課程。

華迎教授介紹：“數據科學與大數據技術是一門實踐性很強的新興交叉復合型學科，無論是開設在哪個學院下，數學、統計學、計算機三大塊課程是必須得有。各高校在這幾門背景學科的基礎上，交叉融合其他的專業知識技能。如我校在數學、統計學、計算機知識體系模塊中又增加了體現學校特色的財經類行業應用和外語模塊，以提升學生的行業應用能力和國際化水平。根據各校偏重的專業方向，課程設置有所差異，感興趣的同學可以具體查看各校的專業和課程設置情況。”

二、專業與就業

行業增速快 人才缺口180萬

隨著移動互聯網和智能終端的普及，信息技術與經濟社會的交匯融合，引發了數據迅猛增長。新摩爾定律認為，人類有史以來的數據總量，每過18個月就會翻一番。而海量的數據蘊含著巨大生產力和商機。

2011年至2014年四年間，我國大數據處于起步階段，每年均增長在20%以上。2015年，大數據市場規模已達到98.9億元。2016年增速達到45%，超過160億元。預計2020年，我國大數據市場規模將超過8000億元，有望成世界第一數據資源大國。但數據開放度低、技術薄弱、人才缺失、行業應用不深入等都是產業發展中亟待解決的問題。

根據領英發布《2016年中國最熱職位人才報告》顯示，有六類熱門職位的人才當前都處于供不應求狀態，稀缺程度各有不同，其中，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬于高度稀缺。

中國商業聯合會數據分析專業委員會資料顯示，未來3至5年，中國需要180萬數據人才，但截至目前，中國大數據從業人員只有約30萬人。同時，大數據行業選才的

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