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大数据专业需要学: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。
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。
分类 | 内容 |
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。
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