1 数据科学与大数据技术专业学哪些课程
1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)。
2基础课程：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。
1 数据科学与大数据技术专业好就业吗
大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。
人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。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、数字经济及商业发展的核心。
1 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。
2016年5月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中表示，如今信息化浪潮席卷全球，大数据、云计算、物联网等蓬勃发展，使互联网时代迈上一个新台阶。
作为政府重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地，并收获广泛关注和重视，目前90%的企业都在大数据领域有所应用。
因此，与之相关的职业需求也必然呈爆发式增长，而现实情况也是大数据职业的相关人才匮乏，人才缺口非常大。
01、大数据人才缺口高达1400万
当前大数据行业真的是人才稀缺吗？
根据LinkedIn（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、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。
其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为198个月。
未来3-5年，中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。
02、究竟什么是大数据
大数据定义：
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获取有价值信息的能力，包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测等。
可能有很多人在看完之后对于大数据技术究竟是什么还存在疑惑，下面我们举一个简单的例子来说明：
假设你经营了一个大规模的线上超市，每时每刻都有几万乃至几十万的顾客浏览购买商品。这时候如何收集、存储、分析平台上的数据，就成了一个难题。
如果你想根据每个顾客的浏览给顾客推荐他们感兴趣的商品，你面临的问题将会是：如何同时收集、存储几十万顾客的浏览记录数据，如何实时的分析庞大的数据，正确地给顾客推荐他真正感兴趣的商品，这就是大数据要做的事。
03、大数据专业未来就业方向
由于大数据人才数量较少，所以大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式。同学们在毕业后，拥有三个职业发展方向——数据分析方向、数据研究方向、数据应用方向。
以上是大数据专业的三大就业方向，同学们可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位，那么目前大数据最热门岗位的岗位又有哪些呢？
ETL研发
数据整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要ETL开发者这样有数据整合能力的人才。
Hadoop开发
Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长，成为大数据人才必须掌握的一种技术。
信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。
数据科学研究
数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）