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高考填志愿:数据科学与大数据技术专业怎么样?

2024-08-31 14:11:39 | 拔尖网

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高考填志愿:数据科学与大数据技术专业怎么样?

高考填志愿:数据科学与大数据技术专业怎么样?

数据科学大数据技术专业是一个非常有前景的专业。


随着科技的不断发展,数据科学与大数据技术逐渐成为当今社会最为热门和重要的领域之一。这个专业的学生将学习到如何收集、处理、分析和解释大量的数据,从而帮助企业和组织做出更好的决策。数据科学与大数据技术专业的学生在毕业后可以从事各种与数据相关的工作,如数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师等。这些职位在各行各业都有很高的需求,因此毕业生有很好的就业前景。


数据科学与大数据技术专业的学习涉及到多个学科领域,如计算机科学、统计学、数学等。学生需要掌握一定的编程技能,如Python、Java等,以便进行数据处理和分析。此外,学生还需要学习到数据挖掘、机器学习等相关的知识和技能。这些技能对于毕业生在未来的职业生涯中非常重要,可以帮助他们更好地适应不同的工作环境和需求。


举个例子,数据科学与大数据技术专业的毕业生可以在电商企业中担任数据分析师的职位。他们可以通过分析用户的购物行为、喜好等数据,帮助企业更好地了解市场需求和趋势,从而制定更加精准的销售策略。同时,数据科学与大数据技术专业的毕业生也可以在医疗、金融、教育等行业找到相关的工作机会。


总之,数据科学与大数据技术专业是一个非常有前景和潜力的专业。随着社会对数据的需求不断增加,这个专业的毕业生将会受到越来越多的关注和重视。

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大数据属于什么专业?

1、大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有:“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是数学一类的专业。

(1)统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

(2)数学与应用数学是一个学科专业,该专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法,具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力,受到科学研究的初步训练。能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

(3)信息与计算科学专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。 拔尖网

2、大数据专业简介

大数据专业将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)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,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

大数据领域对于人才的需求总量大、层次多、范围广,产业对于人才的需求呈井喷式增长,相关行业拥有海量的岗位需求。

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大数据专业学什么 好就业吗

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在填报高考志愿时,有小伙伴比较关心大数据专业课程有哪些?就业前景怎么样?下面是由本站编辑为大家整理的“大数据专业学什么 好就业吗”。
大数据开设课程
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、程序设计猜悔物导论、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。
大数据工程师的发展前景
近年来,随着信息化和数据产业的发展,社会上对大数据相关专业的人才需求量持续上升,但是国内真正的大数穗液据方面的专业人才数量非常少,这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口,大数据工程师将迎来广阔的就业前景,大数据和IT类似,都是越老越吃香,你的实践经验越丰富,你可以发展的职业生涯也就越长,自我价值也就越大。
大数据的未来发展前景是值得肯定的,现在大数据人才出现了供不应求的情况。大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域,但是从目前招聘数据来看,大数据人才还是不能满足市场的需求,因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。
大数据产业的发展离不开国家政策的支持,国家对大数据的战略政策制定和实施,也成为大数据市场不断发展的有力条件。比如上海的“大数据局”和贵州的“云上贵州”,长江三角洲和京津冀还有中西部地区,都在国家的政策下发展得良好。政策的支持在不断更新着我们对大数据的认识。
拓展阅读:大数据的就业方向
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师,精简到一个词语就是:前巧统计;精简到两类指标就是:PV和UV;精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV。当然,具体的工作,并不是这么的简单,还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。
2、Hadoop开发工程师
信息时代数据的爆发式增长,使得数据的规模越来越大,传统BI(即商务智能)的数据处理成本高涨,加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。
3、信息架构工程师
信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。当然,这也就是信息架构工程师的工作。
4、大数据分析师
大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现,并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持,而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识,作为高级大数据分析师,还要掌握大数据技术相关知识,如Hadoop、Python等,具备更为综合的大数据知识体系。

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