01 上海對外經貿大學數據科學與大數據技術課程(數據科學與大數據技術專業課程有哪些)

數據科學與大數據技術學什么課程

課程如下：

數據科學與大數據技術專業課程有：離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

學科由來

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，授予工學學位或理學學位。數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）出發，對實際問題進行分析和解決。

數據科學與大數據技術專業課程有哪些

數據科學與大數據技術專業課程有離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

數據科學與大數據技術專業主要學什么

數據科學與大數據專業的必修基礎課程方面大數據（人工智能）概論、Linux操作系統、Java語言編程、數據庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程（高等數學、線性代數、概率論、數理統計）、大數據應用開發語言、Hadoop大數據技術、分布式數據庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。

選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智能技術與應用等。實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。

數據科學與大數據技術專業就業前景

數據科學與大數據技術專業不僅有著明朗的就業前景，在就業崗位的薪資待遇上有著無法比擬的就業優勢。依據招聘網站給出薪資數據，目前國內人工智能相關崗位的應屆畢業生的起薪基本都在10k—20k之間，畢業三年后人工智能崗位的技術人員，平均月薪在25k以上，基本實現薪酬翻番，薪資水平、就業滿意度都優于全國平均水平的專業。

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。

數據科學與大數據技術專業課程有哪些

數據科學與大數據技術專業學哪些課程

1.屬于交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

2.基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

數據科學與大數據技術專業就業前景

大數據被譽為“21世紀的新石油”，是國家戰略性資產，是21 世紀的“鉆石礦”。麥肯錫全球研究所把大數據看作“下一個創新，競爭和生產力前沿”。2013年被稱為大數據元年。短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面。

人工智能是勢不可擋的發展趨勢，大數據技術又是人工智能的重要支撐。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、數字經濟及商業發展的核心。

數據科學與大數據技術專業報考建議

1、當下企業用人現象：一個專業集群對應一個行業熱點。大數據是交叉學科，走的是“復合型”培養路線，行業內從事相關職能的人專業背景各異。大數據作為人才培養方向在探索中，如果直接從各專業人才中遴選學苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設本科階段的教育還相對不夠成熟。

2、人才培養與行業發展存在差距。由于教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(本科四年、碩士研究生三年)后，所學恐怕落后于行業發展。

3、大數據人才的典型勝任特征：善于做需求分析、寫代碼;善于與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續保持學習狀態;內性格上能動能靜。

4、不同辦學層次的院校開設此專業，培養模式會有差異。例如，高職類院校學生由于數學基礎相對薄弱，會跟多偏向于工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;本科院校會傾向于大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究生段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智能等。

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