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1、专业丨数据科学与大数据技术：万物分析的大数据
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文章开篇之前，求学君想先问一个问题你认为现在我们的生活中会大量接触到的东西是什么呢？
衣？食？住？行？还是其它东西？
其实求学君要说的是——数据！我们生活在一个充满“数据”的时代，打电话、刷微博、聊QQ、用微信，阅读、购物、看病、旅游，都在不断产生新的数据，甚至在你用语音助手的时候，它给你搜索的词条都是通过大数据来给你回答的。
我们甚至可以说大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活，世界已经进入由数据主导的“大时代”。近年来高校新设置的“数据科学与大数据技术”专业也因此变得炙手可热，那么该专业培养目标是什么？学些什么？专业前景如何？对同学又有哪些要求呢？
跟着求学君一起看看吧！
数据科学与大数据技术专业简介
数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。
数据科学与大数据技术是一门跨学科专业，以数学学科、统计学学科、计算机学科为支撑学科，涉及人工智能、机器学习、数据可视化、信号处理以及概率模型等学科领域知识，旨在培养具有大数据思维、掌握大数据分析应用技术的高层次大数据人才。
数据科学与大数据技术专业主要课程
主要专业课：多元统计分析、回归分析、时间序列分析、运筹学、数据挖掘、计算统计、试验设计、商务统计建模与决策、数据科学与商务分析、数据库、计算机网络、数值分析等。
数据科学与大数据技术专业一般开设数学基础（微积分、线性代数、数理统计等）和计算机基础（计算机组成与体系结构、程序设计基础、计算机与软件工程概论）等课程，在此基础上也会开设数据科学与大数据专业理论和技术学习（数据结构、云计算与大数据平台、数据库新系统等)等专业课程。
数据科学与大数据技术专业就业前景
根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。
目前，数据科学与大数据技术专业毕业生主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。
相关调查显示，未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
数据科学与大数据技术专业开设院校
在“教育部2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中北京大学、中南大学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校，随后中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。
其他新开设院校：
数据科学与大数据技术专业报考建议
1、具有较好的数学基础及学习计算机的热情。该专业不仅对学生的数学能力有较高的要求，而且对学生的计算机使用能力也有很高的要求，所以对数学不敏感以及对学习计算机兴趣不高的考生，建议慎重报考。
2、具有数据思维，对数据有浓厚的兴趣，持续保持学习状态。该专业对学生根据数据推演、分析、提出解决方案的能力有一定要求，要注意培养自己的数据思维，同时持续保持学习状态。
3、做好考前评估，了解该专业在各高校的培养方向。近几年开设数据科学与大数据技术专业的高校较多，各个高校开设情况、课程重点、培养方向各有不同，要根据自身特点和专业特点进行理性分析，找到适合自身发展的院校。
4、做好职业生涯规划。数据科学与大数据技术专业是一门交叉学科，学习的课程较多，需要尽早地对未来职业发展进行规划，进而根据各个院校该专业的特点选择适合自己的院校，并在基础课程基础上，通过辅修、选修等方式精修相关学科，夯实基础。
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文章来源：网络整理
图片来源：网络整理
微信编辑：求学 李海林
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2、大数据专业学什么：大数据专业是学什么
大数据技术专业属于交叉学科：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。还需要学习数据采集、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)。
大数据专业主要学：统计学、数学、社会学、经济金融、计算机
以中国人民大学为例
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。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Haoop生态体系、HDFS技术、HBASE技术、Sqoop运 用流程、数据仓库东西HIV、大数据离线剖析Spark、Python言语、数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
从事大数据工作，免不了要分析数据。如果从事数据剖析师，就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力，了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师，就需要能够熟练运用各类算法，对数学的要求是很高的。
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