2025-01-27 02:40:01 | 16教育网
大数据专业是什么,学什么,下面我就介绍一下吧
需要学:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。 16教育网
新华大数据
大数据专业学什么课程
数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究,掌握学、统计、计算机等学科基础知识,数据建模、高效分析与处理,统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。具备良好的外语能力,培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。
数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析,部分高校的特色会有所差异。
通识类知识
通识类知识包括人文社会科学类、数学和自然科学类两部分。人文社会科学类知识包括经济、环境、法律、伦理等基本内容;数学和自然科学类知识包括高等工程数学、概率论与数理统计、离散结构、力学、电磁学、光学与现代物理的基本内容。
学科基础知识
学科基础知识被视为专业类基础知识,培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力,能够解决实际问题。建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容:程序设计、数据结构、计算机组成操作系统、计算机网络、信息管理,包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法,并让学生了解学科发展历史和现状。
专业知识
课程须覆盖相应知识领域的核心内容,并培养学生将所学的知识运用于复杂系统的能力,能够设计、实现、部署、运行或者维护基于计算原理的系统。数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
大数据的就业前景怎么样
大数据行业就业前景很好,学过大数据之后可以从事的工作很多,比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等,这些都是许多互联网公司需要的职位,而且研发工程师的需求也很大,数据分析很少。
大数据人才就业前景好还体现在薪酬水平高,大数据是目前薪酬高的行业之一,目前大数据人才已成为市场的稀缺资源,发展前景好,薪酬水平也水涨船高。
课程如下:
数据科学与大数据技术专业 课程有: 离散数学 、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化 大数据分析 等。
学科由来
本科专业 中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业,它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中,北京大学、 对外经济贸易大学 和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。
随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示,该专业学制为四年,授予工学学位或理学学位。数据科学与大数据技术主要研究 计算机科学 和大数据处理技术等相关的知识和技能,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)出发,对实际问题进行分析和解决。
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大数据专业主要学科目如下:
数据科学与大数据技术(理学学位),以北京大学为例,主要课程包括:概率论、数理统计,应用多元统计分析, 实变函数,应用回归分析,贝叶斯理论与算法。
应用时间序列分析,统计计算,统计机器学习,程序设计实习,数据结构与算法,分布与并行计算,算法设计与分析,数据库概论,自然语言处理导论,数值与计算方法,人工智能,最优化方法,深度学习等。
数据科学与大数据技术(工学学位),以中国人民大学为例, 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课,为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。
主要课程包括:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论。
计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
以上内容参考: 知乎
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大数据属于什么专业"数据科学与大数据技术属于计算机类别。是一门普通高等学校本科专业,属于计算机类专业,基本修业年限为四年,授予理学或工学学士学位。该专业培养德、智、体、美、劳全面发展,掌握数据科学的基础知识、理论及技术,包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识,数据建模、高效分析与处理,统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。了解自然科学和社会科学等应用领域中的大数据,
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