數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)學(xué)哪些課程

1.屬于交叉學(xué)科：以統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機為三大支撐性學(xué)科;生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)為應(yīng)用拓展性學(xué)科。此外還需學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、分析、處理軟件，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模軟件及計算機編程語言等，知識結(jié)構(gòu)是二專多能復(fù)合的跨界人才(有專業(yè)知識、有數(shù)據(jù)思維)。

2.基礎(chǔ)課程：數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計導(dǎo)論、程序設(shè)計實踐。必修課：離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計、算法分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)就業(yè)前景

大數(shù)據(jù)被譽為“21世紀的新石油”，是國家戰(zhàn)略性資產(chǎn)，是21 世紀的“鉆石礦”。麥肯錫全球研究所把大數(shù)據(jù)看作“下一個創(chuàng)新，競爭和生產(chǎn)力前沿”。2013年被稱為大數(shù)據(jù)元年。短短幾年，大數(shù)據(jù)已滲透到社會方方面面。

人工智能是勢不可擋的發(fā)展趨勢，大數(shù)據(jù)技術(shù)又是人工智能的重要支撐。大數(shù)據(jù)科學(xué)將成為引領(lǐng)人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、計算機科學(xué)、數(shù)字經(jīng)濟及商業(yè)發(fā)展的核心。

數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)報考建議

1、當下企業(yè)用人現(xiàn)象：一個專業(yè)集群對應(yīng)一個行業(yè)熱點。大數(shù)據(jù)是交叉學(xué)科，走的是“復(fù)合型”培養(yǎng)路線，行業(yè)內(nèi)從事相關(guān)職能的人專業(yè)背景各異。大數(shù)據(jù)作為人才培養(yǎng)方向在探索中，如果直接從各專業(yè)人才中遴選學(xué)苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設(shè)本科階段的教育還相對不夠成熟。

2、人才培養(yǎng)與行業(yè)發(fā)展存在差距。由于教學(xué)大綱更新不會太及時，大數(shù)據(jù)人才7年畢業(yè)(本科四年、碩士研究生三年)后，所學(xué)恐怕落后于行業(yè)發(fā)展。

3、大數(shù)據(jù)人才的典型勝任特征：善于做需求分析、寫代碼;善于與人溝通，喜歡探索未知;需要根據(jù)數(shù)據(jù)推演、分析、提出解決方案，有數(shù)據(jù)思維;需要持續(xù)保持學(xué)習(xí)狀態(tài);內(nèi)性格上能動能靜。

4、不同辦學(xué)層次的院校開設(shè)此專業(yè)，培養(yǎng)模式會有差異。例如，高職類院校學(xué)生由于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)相對薄弱，會跟多偏向于工具的使用，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)工具的使用;本科院校會傾向于大數(shù)據(jù)相關(guān)基礎(chǔ)知識全面覆蓋性教學(xué)，在研究生段則會專攻某一技術(shù)領(lǐng)域，比如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、人工智能等。