01 上海外國語大學數據科學與大數據技術專業課程設置(大數據專業主要學什么課程？)

大數據專業主要學什么課程？

大數據專業需要學: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。

大數據專業學什么課程

數據科學與大數據技術專業是通過對基礎知識、理論及技術的研究，掌握學、統計、計算機等學科基礎知識，數據建模、高效分析與處理，統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。具備良好的外語能力，培養出德、智、體、美、勞全面發展的技術型和全能型的優質人才。

數據科學與大數據技術的主要課程包括數學分析、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，部分高校的特色會有所差異。

通識類知識

通識類知識包括人文社會科學類、數學和自然科學類兩部分。人文社會科學類知識包括經濟、環境、法律、倫理等基本內容;數學和自然科學類知識包括高等工程數學、概率論與數理統計、離散結構、力學、電磁學、光學與現代物理的基本內容。

學科基礎知識

學科基礎知識被視為專業類基礎知識，培養學生計算思維、程序設計與實現、算法分析與設計、系統能力等專業基本能力，能夠解決實際問題。建議教學內容覆蓋以下知識領域的核心內容:程序設計、數據結構、計算機組成操作系統、計算機網絡、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相關的基本技術和方法，并讓學生了解學科發展歷史和現狀。

專業知識

課程須覆蓋相應知識領域的核心內容，并培養學生將所學的知識運用于復雜系統的能力，能夠設計、實現、部署、運行或者維護基于計算原理的系統。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。

大數據的就業前景怎么樣

大數據行業就業前景很好，學過大數據之后可以從事的工作很多，比如研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、數據分析等，這些都是許多互聯網公司需要的職位，而且研發工程師的需求也很大，數據分析很少。

大數據人才就業前景好還體現在薪酬水平高，大數據是目前薪酬高的行業之一，目前大數據人才已成為市場的稀缺資源，發展前景好，薪酬水平也水漲船高。

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。

上海外國語大學賢達經濟人文學院數據科學學院有哪些專業

哈嘍，學弟學妹們！我來為大家介紹一下上海外國語大學賢達經濟人文學院數據科學學院專業的相關情況，一起來看看吧！

2022年4月，數據科學學院正式成立。學院下設大數據管理與應用系，并下設應用數學與信息技術兩個教研室，師資力量雄厚。學院目前開設大數據管理與應用1個專業，于2022年秋季正式開始首次招生，學制4年，授予管理學學位。

學院始終貫徹“一切以服務學生發展為中心”的辦學宗旨，致力培養德智體美勞全面發展，具有高尚情懷、國際視野和跨文化溝通能力的復合型、應用型人才。

希望以上的相關介紹可以幫助到大家！

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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