广东数据科学与大数据专升本

因为这个专业差距大，所以需求量很大。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展的核心。 在刚刚结束2019年高考中，可能有很多同学考上了一个新专业“数据科学与大数据技术”，因为这个专业在最近两年一直这么红。所以很多高校都逐渐开设了这个专业。但是，虽然很多同学都选择了这个专业，但可能对这个专业不是很了解。也有一些学生和家长单纯认为这个专业这么火，不能差，那就选吧！所以，下面给大家详细介绍一下这个专业，包括：人工智能有关。从010年到1010年，该专业以大数据三大基础支撑学科为依托，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展交叉学科。通过前面介绍，相信你已经看到这个专业比较专业背景详细介绍、开设院校情况、就业情况，因为它涉及到很多知识领域，比如数学背景、人工智能技术、机器学习、可视化技术、信号处理、概率模型理论技术、不确定性建模等等。所以这个专业背景与人工智能和大数据发展息息相关。人工智能早已为人所知，发展迅速，应用广泛。这里简单介绍一下大数据关键背景，让大家有个直观认识，不要只停留在“大数据”这个词上。大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为“大数据”是指数据集大小通常超出常用软件工具获取、有效性、管理和处理可接受范围能力，也就是说我们通常使用数据库分析工具无从下手。我们只能依靠全新分析和处理方法。2006年，全球数据量为180EB，2011年，全球数据量为8 ZB。到2020年，总数据量将增加44倍，达到2 ZB(1 ZB=10亿TB)。我们电脑硬盘一般是500G，大只有1 T，能存储多少数据，但是10亿TB无法想象，这个数据量太惊人了。由于人工智能和大数据推进，很多大学从2016年开始开设这个专业。我们来看看哪些大学。首先，专业背景详细介绍通过专业定位可以发现，数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色宽口径专业。，因为这个专业兴起是基于计算机技术和人工智能快速发展以及海量大数据产生，需求突然增加导致了非常大人才缺口。所以很多高校一有机会就开设了这个专业。可以看出，2016年之前，开设该专业机构数量为0、 2016年之后，开设该专业机构数量呈爆炸式增长。2018年从2016年35个增加到283个，2019年基本翻倍，直接增加到479个。在上述学校中，国内最早(2016年2月)开设数据科学与大数据技术专业学校只有三所，复杂。这些学校基础扎实。所以专业实力比较强。然后2017年增加到35所，新增32所高校，大部分是985所重点高校，如中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。2018年第三批高校申请开学，学校很多，其中有两所左右。到2019年，只要有合格大学，就迫不及待要开，达到479、 接近流行多年软件工程专业。估计到2020年，还会有更多！首先，给大数据下一个定义：第二名是浙江科技大学。这些大学这个专业比较成熟，值得报考。其他数据科学做好学校是理工科基础好，比如人大、电子科技大学、北京邮政、北京信息科技大学、北京师范大学、中国师范大学、上海财经、同济大学、南开大学等等。通过以上分析，我们发现这个专业是一个新兴专业。因此，在北京大学、中南大学和对外经贸大学，由于新专业，甚至学生培养方向和模式都处于探索阶段，这也是一种风险。毕竟大家都是“小白鼠”。目前这个专业就业率肯定还不错。因为大数据被誉为“21世纪新石油”，是国家战略资产，是21世纪“DIA矿”。麦肯锡全球研究所将大数据视为“创新、竞争和生产率下一个前沿”。是不可阻挡发展趋势，大数据技术是人工智能重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济和商业发展核心。而在首批开设学校中中南大学在18年时候，该专业排在了全国第一。其次，专业门槛比较高，数据科学和大数据技术人才是高级复合型人才。他和传统计算机专业不太一样，单纯了解计算机相关知识是不够，还需要有很多领域知识。所以相关专业毕业生从事相关工作是很有必要。最后，这个专业差距很大，需求很大。所以就目前情况来看，这个专业就业前景很好。从可见年限来说，毕业生根本不用担心就业，当然要学真本事。毕竟这个专业难度系数挺大，对每个人综合能力要求都比较高。该专业毕业生，具体的就业方向主要包括以下几个方面：简单列举，可能成也新，败也新。最后总结一下，数据科学与大数据技术专业是一个集计算机、数学、统计、人工智能等多学科于一体宽口径专业。门槛高。随着大数据爆炸式增长和人工智能快速发展，需要大量大数据分析师从海量数据中获取有用信息，完成一些解决方案来预测和解决现实中实际问题，前景广阔。

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

数据科学与大数据技术专业挺不错的，就业前景很好。学成之后可以从事的职业有产品经理、运营经理、算法工程师。1、产品经理产品经理负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。2、运营经理根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。3、算法工程师大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

回答 您好，您的问题我已收到，这边正在为您查询，请稍等片刻，我这边马上回复您~ 您好，很高兴为您解答,学成之后可以从事的职业有：行业以互联网、金融、通信、教育、文化娱乐、电子商务。 该专业是最年轻的本科专业之一，设立至今只有4年，2016年有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。2017年获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到32所。 2018年呈爆炸式增长。2018年3月21日，教育部公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示，数据科学与大数据技术成为本次申请通过最多的专业之一，248所高校申请获批，占新增专业申请的高校数的1/3。 数据科学与大数据到底属于哪个学科呢？它的名字及研究内容与计算机科学关系密切，但是在2012年公布的《普通高等学校本科专业目录》中还没有找到它的身影。各校的专业设置情况差异较大，厦门大学将这个专业设置在经管学院中，中国人民大学和对外经贸大学将其设置在信息学院中，北京邮电大学将其设置在计算机学院中，考生在报考时一定要具体院校具体查询。 数据科学与大数据技术专业可以从事 (1) 大数据分析师 运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。负责业务数据收集整理分析，对多种数据源进行深度挖掘、深度分析和建模;对各类需求数据进行挖掘、统计建模分析，并提交有效的分析报告，为公司运营决策提供数据支持。 (2) 大数据系统研发工程师 负责分布式系统中间件的开发和改进、参与大数据平台管控系统的研发工作、包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储等设计问题、根据客户大数据处理应用和服务要求，编写需求分析报告及技术解决方案。 (3) 数据可视化工程师 具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。建立企业整体数据可视化方案、提升整个团队的数据可视化能力、增强现有数据产品的可视化展现与分析能力。开发基于数据可视化的全新数据产品，为客户商业生态提供数据服务。 希望以上回答对您有所帮助~ 如果您对我的回答满意的话，麻烦给个赞哦~[开心] 更多11条 

数据科学与大数据技术专业“ 前（钱）”途无量，学成之后可以从事的职业有：1、Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等。2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3、大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科对应岗位：大数据运维工程师三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

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。数据科学与大数据这个专业属于计算机，这个专业的课程难度比较难，需要大量的编码熬夜。我认识这个专业的学生，有些时候真的就是熬夜在编码，而且漏洞一直有，不停的在修改。其次这个专业有一点点像文科，要求记忆背诵的东西很多很多，尤其是一些字符串代表的含义，这是一个纯正的理工科，就说明你要有足够的思维去思考，同时这个专业要求数学必须有一定的基础，而且他们学的数学比一般人学的数学要难很多，数学的某一分支甚至赶上了数学专业的学生。