数据科学与大数据技术，数据科学与大数据技术专业属什么类

来源：整理时间：2022-05-16 14:15:24 编辑：教育管理手机版

1，数据科学与大数据技术专业属什么类

大数据技术是未来科技的制高点，各行各业的高端智囊团都需要。数据科学与大数据技术专业为国家新增专业，

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2，求解答数据科学与大数据技术专业

今天我们称之为“数据科学与大数据技术”，过去称之为统计学及统计分析。从字面上就可以读出你要解答的含义了。

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3，数据科学与大数据技术到底是一个什么专业

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更轻的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的。

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4，数据科学与大数据技术是怎样一个专业好学

互联网经济大热，网络安全和大数据火了在教育部直属高校的新增审批本科专业里，满眼都是“大数据”、“网络安全”这样的词汇。此类相关专业占了该条目下新专业的1/3左右。数据科学与大数据技术专业为国家新增专业，首批仅北京大学、中南大学和对外

不怎么好学的。事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。

5，数据科学与大数据技术对数学的要求

数据科学与大数据技术专业的学分要求按数据科学家（偏统计学）方向和大数据工程师（偏计算机科学）方向这两种类型设置，系统掌握大数据建模与分析的基础理论及其计算机处理的基本技能及计算机处理的基本技能，熟悉自然科学和社会科学等应用领域中大数据的特征，能够综合运用数据科学相关的理论，以及大数据分析方法、技术和工具解决领域应用中的实际问题

高，而且非常高。如果你数学不好，劝你不要选这个专业。涉及的课程包括：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、高级语言程序设计（如c、c++）、离散数学、数据结构、信号处理原理、系统分析与控制、数字逻辑、人工智能导论、微计算机技术、操作系统、汇编语言程序设计、计算机原理、计算机系统结构、编译原理、计算机网络、专业英语阅读等。本科读的专业是数学与数学应用，将来可以直接攻读计算机专业硕士和博士。可见，数学和计算机是互通的，而且计算机专业需要一定的数学基础。

6，数据科学与大数据技术属于什么院系

数据科学与大数据技术属于什么院系数据科学与大数据技术属于计算机专业。一般就有什么计算机系信息网络系不同学校命名不同呀数据科学与大数据技术旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。 ? 扩展资料主要课程 C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。毕业方向毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

7，数据科学与大数据技术属于什么专业类别

数据科学与大数据技术属于计算机专业。旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。扩展资料主要课程 C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。毕业方向毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。参考资料：搜狗百科-数据科学与大数据技术专业

属于计算机或者电子，不同的学校系别设置可能不一样。数据科学与大数据技术是本科专业，对应的专科段是大数据技术与应用专业。

之前是属于计算机科学与技术专业，但今年教育部新目录规定属于电子科学与技术专业望采纳，谢谢

8，数据科学与大数据技术专业的理学和工学有什么区别

一、涵盖不同 1、数据科学与大数据技术专业的理学：数学、物理学、化学、生物科学、天文学、地质学、地理科学、地球物理学、大气科学、海洋科学、力学、电子信息科学、材料科学、环境科学、心理学、统计学等16个学科类，共有31个本科专业。 2、数据科学与大数据技术专业的工学：计算机科学与技术、电子信息科学与技术、地矿、材料、机械、仪器仪表、能源动力、电气信息、土建、水利、测绘、环境与安全、化工与制药、交通运输、海洋工程、轻工纺织食品等。二、侧重点不同 1、数据科学与大数据技术专业的理学：侧重研究物质世界基本规律的科学。 2、数据科学与大数据技术专业的工学：侧重研究的是技术，要求研究得越简单，能把生产成本降得越低越好。三、核心技术 1、数据科学与大数据技术专业的理学：详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。 2、数据科学与大数据技术专业的工学：详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

业务培养目标：本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。　　业务培养要求：本专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。　　毕业生应获得以下几方面的知识和能力：　　1．掌握计算机科学与技术的基本理论、基本知识；　　2．掌握计算机系统的分析和设计的基本方法；　　3．具有研究开发计算机软、硬件的基本能力；　　4．了解与计算机有关的法规；　　5．了解计算机科学与技术的发展动态；　　6．掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有获取信息的能力。　　　　主干课程：　　　主干学科：计算机科学与技术\ 　　主要课程：电路原理、模拟电子技术、数字逻辑、数字分析、计算机原理、微型计算机技术、计算机系统结构、计算机网络、高级语言、汇编语言、数据结构、操作系统等。　　主要实践性教学环节：包括电子工艺实习、硬件部件设计及调试、计算机基础训练、课程设计、计算机工程实践、生产实习、毕业设计(论文)。　　　　修业年限：四年　　授予学位：工学或理学学士　　相近专业：微电子学自动化电子信息工程通信工程计算机科学与技术电子科学与技术生物医学工程电气工程与自动化信息工程信息科学技术软件工程影视艺术技术网络工程信息显示与光电技术集成电路设计与集成系统光电信息工程广播电视工程电气信息工程计算机软件电力工程与管理智能科学与技术数字媒体艺术计算机科学与技术探测制导与控制技术电气工程及其自动化数字媒体技术信息与通信工程建筑电气与智能化电磁场与无线技术 ====推荐图书=== 高考专业详解与填报指南开办院校北京 [比较]中华女子学院 [比较]中国石油大学（北京） [比较]华北电力大学(北京) [比较]清华大学 [比较]北京大学 [比较]北京航空航天大学 [比较]中国人民大学 [比较]中国农业大学 [比较]北京理工大学 [比较]北京科技大学 [比较]中国地质大学 [比较]北京工业大学 [比较]北京化工大学 [比较]北京交通大学 [比较]北京邮电大学 [比较]北京林业大学 [比较]首都师范大学 [比较]中央民族大学 [比较]中国传媒大学 [比较]北京语言大学 [比较]北京工商大学 [比较]北京联合大学 [比较]中央财经大学 [比较]北京信息科技大学 [比较]首都经济贸易大学 [比较]北方工业大学 [比较]北京石油化工学院

2020高考志愿填报，大数据专业解读

大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

9，数据科学与大数据技术专业怎么样

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。扩展资料数据科学分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。数据挖掘比数据分析更侧重于建模能力一些，一般是给定一些数据和某个问题，让你运用某些机器学习算法从中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘中的核心。与大数据关系比较密切的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现和大数据教育等，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所面对的工作场景也有较大的区别。大数据平台开发属于研发级岗位，需要从业者具有较强的研发能力。

事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用;二是实践性的，主要是处理实际数据的能力;三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

数据科学与大数据技术专业都学些什么? 属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样? 根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些? 重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。数据科学与大数据技术专业报考建议： 1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。 2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。 3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。 4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造。下面我们就来具体说一下这个行业的发展前景和毕业之后的就业情况。大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。数据科学分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。数据挖掘比数据分析更侧重于建模能力一些，一般是给定一些数据和某个问题，让你运用某些机器学习算法从中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘中的核心。与大数据关系比较密切的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现和大数据教育等，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所面对的工作场景也有较大的区别。大数据平台开发属于研发级岗位，需要从业者具有较强的研发能力。

火不火的要分情况。目前大数据作为新兴业态，借助中国互联网、物流等行业的高速发展也成为了一个相当火爆的市场。比如前一段时间贵阳打造的数博会，就吸引到非常多的关注。不过物极必反，当年计算机专业的火爆，各个高校都开放计算机专业，导致计算机专业的人才过剩，就业也曾一度出现问题。所以来说，这个专业绝对是目前发展的方向，但是你也要关注一下开放这个专业的学校是不是也开始增多，如果过多的话，一窝蜂的学这个专业，恐怕未来又是一个就业黑洞。