02 對外經濟貿易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怎么樣？學成之后可以從事的職業有哪些？)

，大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬件領域，以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智能等偏軟件領域的需求加大。

大數據主要就業方向

2015年9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作。《綱要》明確提出了七方面政策機制，其中第六條就是加強專業人才培養，建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系。目前，大數據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。

“大數據分析師是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，強調的是數據的應用，側重于統計層面內容會多一些。比如做產品經理，可以通過數據建立金融模型，來推出一些理財產品。而大數據工程師則側重于技術，主要是圍繞大數據平臺系統級的研發，偏開發層面。”華迎教授介紹：“我們把大數據分析在業務中使用的流程總結起來，分為以下幾個步驟：數據獲取和預處理、數據存儲管理、數據分析建模、數據可視化。在這個應用流程中，畢業生可以根據自己的興趣和特長，在不同的環節選擇就業。”

三、報考指南

院校開設情況

教育部關于公布2015年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知教育部關于公布2016年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知在“教育部2015年度普通高等學校本科專業備案和審批結果”中北京大學、中南大學、對外經貿大學成為首批開設 “數據科學與大數據技術”本科專業的高校，隨后中國人民大學、北京郵電大學、復旦大學等32所高校成為第二批成功申請該專業的高校。目前，我國已有35所高校獲批“數據科學與大數據技術”本科專業，第三批申請結果也即將公布。

數據科學與大數據技術是個交叉性強、跨學科的專業，很難說是完全歸屬與那個獨立的學科。高校牽頭申報的學院不同，培養重點和授予的學位可能不一樣。因為課程來自于不同的學院，也有高校是聯合一些學院單獨成立機構來申報。從名單可以看出，在大部分開設院校中該專業都屬于工學類，有個別院校將其歸屬在理學門類，授予理學學位。

錄取分數不低

從2017年數據科學與大數據技術專業的錄取情況看，該專業的錄取分數還是比較高的。以對外經濟貿易大學和重慶理工大學為例，2017年對外經貿大學數據科學與大數據技術專業在京理科一批錄取最高分653分，最低分646分，平均分650分，平均分高出北京一本批次線113分。

重慶理工大學理學院院長李波介紹，學校理學院有金融數學、數學與應用數學、信息與計算科學、應用統計學、應用物理學、新能源科學與工程專業，數據科學與大數據技術是2017年獲批后開設的。盡管該專業屬于本科二批招生，但首批數據科學與大數據技術專業所招73名學生的平均分超一本線20分左右，并且第一志愿錄取率達百分之百。

只招理科生 注意大類招生

值得注意的是，數據科學與大數據技術只招理科生，但女生的比例并不低。據華迎教授介紹：“第一年招生時，我們以為這純工科專業絕大部分都會是男生報考，錄取后發現女生還是很多的，女生比例大概占了這個專業總人數的一半兒。” 重慶理工大學2017年的首批73名學生中，男生45人，女生28人，女生比例占總人數38%。

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。

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