01 上海對外經貿大學數據科學與大數據技術怎么樣(數據科學與大數據技術專業好不好)

對外經濟貿易大學的精算學好還是數據科學與大數據技術好

大數據專業好一點。

因為他手機專業是互聯網發展的下一個目標，隨著我國經濟技術的飛速發展，造成了大量數據的積累，因此急需要這方面的人才，那么就業范圍就比較廣泛，對從業人員的要求沒有那么高，而另外一個方面是精算專業要求要高一點，就業機會窄一些。

數據科學與大數據技術專業好不好

數據科學與大數據技術專業好不好介紹如下：

數據科學與大數據技術專業就業前景廣闊。

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的寬口徑專業。該專業的畢業生具體就業方向主要有：計算機和互聯網領域從事數據分析、系統分析、大數據工程應用開發；還可以成為信息分析師、商業分析師、數據庫協調員、開發機器學習系統等等。

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。

主要課程：

C語言程序設計、數據結構、數據庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網絡、Java語言程序設計、Python語言程序設計、大數據算法、人工智能、應用統計（統計學）、機器學習、數據建模、大數據平臺核心技術、大數據分析與可視化、大數據預處理、大數據管理、大數據實踐等課程。

據了解，目前國內市場，隨著互聯網技術的快速發展，目前行業競爭格局從規模上看，以小型企業為主導;從地域分布上看，以北上廣等一線城市為主，逐漸向其他城市發展過渡。所以就業的范圍已經逐漸越來越廣了。

數據科學與大數據技術好不好

數據科學與大數據技術好不好介紹如下：

數據科學與大數據技術就業前景挺不錯。

就業前景：

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蟈深造。

市場需求：

據《2017互聯網人才趨勢白皮書》數據顯示：眼下，幾乎所有互聯網企業均把數據人才列為團隊標配。許多公司在數據層面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通過數據沉淀與挖掘更好地推進產品的迭代。

數據架構師、數據分析師成為企業爭搶對象，過去一年招聘需求提高150%以上。

就業領域：

該專業學生主要有三大就業方向：大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類。具體崗位如大數據分析師、大數據工程師等。畢業生可在政府機構、企業等單位從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。

培養目標及開設課程：

培養目標：

本專業旨在培養社會急需的具備大數據處理及分析能力的高級復合型人才。具體包括：掌握計算機科學、大數據科學與信息技術的基本理論、方法和技能，受到系統的科學研究訓練，具備一定的大數據科學研究能力與數據工程實施的基本能力。

掌握大數據工程項目的規劃、應用、管理及決策方法，具有大數據工程項目設計、研發和實施能力的復合型、應用型卓越人才。

開設課程：

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、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好嗎？

有很多的同學是非常的想知道，數據科學與大數據技術專業怎么樣，好不好就業呢，我整理了相關信息，希望會對大家有所幫助！

數據科學與大數據技術專業好不好

專業還是不錯，但這個專業對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想象的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去后，聽不懂，作業做不了，最后掛課很多，畢業證都沒了。因此，高中數學不好，物理不好的，一定要小心報考。

另外，從對數學和物理的要求這么高看，相對而言，高等級的學校（如985、211或雙一流）開設的會得心應手，而一些低端的學校，可能差一些；尤其是民辦（獨立）學院，可能師資都成問題；但這些低端的學校，在宣傳上可能比高端學校做得好，羅列一大堆證書和獲獎，可能是都是化錢買的。

報考學校時，要多比較，看看有沒有碩士點、博士點。如果都沒有的，那相對差很多，畢竟這是一個高智商的專業。

數據科學與大數據技術專業好找工作嗎

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就業方向

大數據應用開發工程師

此類人才負責搭建大數據應用平臺以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基于大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換并導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，末后加載到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

大數據分析師

此類人才主要從事數據挖掘工作，運用算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是很搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。

數據科學與大數據技術專業怎么樣？

【引人入勝的介紹】

嘿！小伙伴們，今天我要和你們聊一聊數據科學與大數據技術專業，這是一個讓人充滿好奇和激動的領域！在這個數字化時代，數據如同珍貴的寶藏，而數據科學家就是那些探險者，從海量數據中挖掘出有價值的信息。想象一下，通過技術和智能洞察力，發現隱藏的模式、解析趨勢，為未來做出精準預測。那種掌握信息之力的感覺簡直讓人心跳加速！接下來，讓我為你詮釋一場數據的冒險之旅吧！

【1：數據分析師】

首先，讓我們來了解一下數據分析師這個職位。他們就像是數據世界的翻譯官，將龐雜的數據轉化成有意義的洞察，并為企業決策提供支持。他們運用統計學知識和數據分析工具，深入挖掘數據背后的故事，揭示出商業機會和風險。無論是制定市場營銷策略、優化運營流程還是改進產品設計，數據分析師的洞察力和商業智慧都能夠幫助企業搶占市場先機。這個職位既需要敏銳的數據感知力，又需要良好的溝通能力，將復雜的數據結果轉化為簡潔明了的報告和建議。快來看看這位數據分析師的工作場景吧！

數據分析師工作場景

【2：數據工程師】️

接下來，我們來探索一下數據工程師的世界。他們就像是數據的建筑師和管道工，負責構建和維護大規模的數據基礎設施和處理系統。他們使用編程技巧和工程原則，搭建數據倉庫、數據管道和實時數據處理系統，確保數據的高效獲取、存儲和處理。無論是構建一個強大的數據平臺，還是解決數據傳輸和整合中的技術難題，數據工程師都是不可或缺的角色。他們的工作使得數據科學家和分析師能夠更好地利用數據，以應對日益復雜的業務需求。一起來感受一下數據工程師的奇妙世界吧！️

數據工程師工作場景

【3：機器學習工程師】

機器學習工程師工作場景

哇！是不是被數據科學與大數據技術專業的前景所吸引了呢？這個領域充滿挑戰和機遇，不僅需要扎實的技術功底，還需要不斷學習和創新的精神。無論你是喜歡挖掘數據背后的故事，還是擅長構建強大的數據基礎設施，抑或迷戀于機器智能的魅力，都有讓你發光發熱的崗位等待著你！趕快開始你的數據冒險之旅吧！

培訓場景

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