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数据科学与大数据技术可以考研的学校

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数据科学与copy大数据技术专业(英文名Data Science and Big Data Technology),简称数据科学或大数据,旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及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考一百分能学吗,计算行能读吗?

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专业的数据师都是要精通编程的,计算机专业也是编程类,难度都一样。

数据科学与大数据技术属于哪个学科

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数据抄科学与大数据技术属于袭计算机专业。课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术,具体课程包括:大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法;多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。扩展资料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,该专业呈爆炸式增长。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当年申请通过最多的专业之一,248所高校申请获批,占申请高校的1/3。参考资料来源:百度百科-数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术属于什么专业

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首先是师资。复旦大数据学院的师资力量基本是两层结构,首先是学术委员会和学科咨询这种上层结构,真的非常

数据科学与大数据技术专业对数学,计算机,统计学要求什么水平

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你好,数来据科学与大数据技术专自业对数学,计算机,统计学的要求非常高,而且在录取分数线在各高校都很高。这是一个以大数据分析为核心轴线,以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,在计算机科学与技术基础上,特别突出大数据采集、存储与管理、分析与应用等核心专业知识和技能。除了要学习数据采集、统计、分析,还要学习编程。学习内容之多不亚于医学。希望可以帮到你,望采纳,谢谢~

数据科学与大数据技术智能科学与技术这两个专业好学吗

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数据来科学与大数据技术专业属于交源叉学科: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)。根据领英发布的《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、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才,预计2018年,大数据人才需求将有大幅增长,高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万,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。

申请数据科学与大数据技术专业的理由

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互联网经济大热copy,网络安全和大数据火了在教育部直属高校的新增审批本科专业里,满眼都是“大数据”、“网络安全”这样的词汇。此类相关专业占了该条目下新专业的1/3左右。数据科学与大数据技术专业为国家新增专业,首批仅北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功。北京大学、对外经贸大学、中南大学新增“数据科学与大数据技术”专业;浙大、华中师范大学新增“信息安全”专业;厦门大学、四川大学新增“网络空间安全”专业。浙大计算机科学与技术学院副院长陈文智告诉记者,2015年6月11日,国务院学位委员会、教育部设立了“网络空间安全”一级学科和一级学科博士学位授予点,大力加强“网络空间安全”的学科建设。

数据科学与大数据技术专业怎么样?学成之后可以从事的职业有哪些?

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随着电子技术和信息科学的发展,近两年每个网民都有机会在社交媒体发出自己的声音,留下海量的3433653261信息。人类生产信息的速度可谓风驰电掣,每两年就会增长一倍,近两年产生的数据总量相当于人类有史以来所有数据量的总和。科研领域、企业运营及日常生活中的数字、文字、图像、音频都是数据,大数据的处理速度快、价值密度低、商业价值高。拥有海量数据的国家或企业如果能合理地解释运用这些数据,就会增强自身的竞争力。大数据专业就在这样的背景下应运而生,很多学校看到该领域的前景,竞相申请设立数据科学与大数据技术专业。今天小编将带你深入了解数据科学与大数据技术专业。数据科学与大数据专业的缘起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。尽管专业设置有差异,但是各校的培养方向基本一致,都把计算机科学与技术专业理论学习作为基础,然后延伸出大数据采集、存储与管理、分析与应用等大数据技术的核心知识,该专业大概率被设置在计算机类专业中。选科要求不同学校的选科要求不同。在2021年拟在江苏招生的普通高校本科专业(类)选考科目要求汇总表中,学校首选科目都要求仅选物理。例如:南京工业大学、南京信息工程大学首选科目都要求仅物理,再选科目没有要求。数据科学与大数据专业课程设置我们以华北某211高校的数据科学与大数据专业课程设置为例,向大家介绍课程情况:数学类:高等数学、概率论与数理统计、运筹学或数学建模或矩阵理论学科基础课:计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统专业基础课:数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论专业课程:数据采集与管理模块:多模态信息处理、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用数据分析与计算模块:Python程序语言与R语言、算法设计与分析、并行运算与GPU课程、分布式计算与云计算数据服务与应用模块:服务科学与服务工程概论、数据驱动的管理与决策、数据可视化、Web开发技术什么样的人适合学数据科学与大数据专业扎实的数学功底由课程设置可以看出本专业对学生的数学基础有一定要求,通识课部分就设置了三门数学课,学科基础课依然有离散数学,数字逻辑与数学系统。建议想报考的同学提前观看一些入门课程,客观评估自己的数学能力。盲目报考无益于个人发展,会造成挂科过多、学习压力过大、就业困难等不良后果。有耐心有毅力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。有耐心有毅力的学生显然更能坐的住,心浮气躁的学生则需要一番磨练才能成功。自主学习能力强一般情况下,大数据专业无法向学生传授大数据核心技术之外的知识技能,如果学生需要进入全新领域去实习就业,就必须要迅速掌握新领域的相关知识。假如学生到金融行业从事数据挖掘工作,就必须对金融产品及用户有所了解。该专业毕业生的发展工作毕业生就业主要集中在一线城市,毕业于985院校的毕业生常常被各大企业一抢而空,就业行业以互联网、金融、通信、教育、文化娱乐、电子商务等行业为主。薪资待遇令人羡慕,即使是刚毕业的学生,平均月薪就在12000-15000之间,工作3-5年比较有经验的人可以拿到20-35k的月薪。考研主要方向有:计算机科学与技术、计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术、科学与信息技术(清华、北大、复旦、北京航空航天大学等少数学校开设)。留学该专业留学首推美国。国外的大学设置了数据科学专业,数据科学就是从数据中提取信息知识,是数据挖掘与预测分析的延伸,亦是发掘知识与数据的过程。所以,数据科学专业不仅包含了大数据也包含了数据分析。推荐学校有:哥伦比亚大学、加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、卡耐基梅隆大学等。

数据科学与大数据技术专业是个什么东西

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“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广,就业薪资待遇水平高,缺点可能在于专业设立较新,教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向分析类岗位分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法,进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型,为客户提供有价值的信息,满足客户需求。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。研发类岗位架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优,从数据采集到数据加工,从数据清洗到数据抽取,从数据统计到数据分析,实现大数据全产业线上的应用分析设计。开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务,负责机器学习、深度学习领域的开发工作。运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用,参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。管理类岗位产品经理。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。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。“数据科学与大数据技术”专业的就业前景人才需求方面,腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》,数据显示,中国592家公司中约有4万位员工,而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万,人才严重短缺,迫使企业不断降低工作经验门槛,甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中,有68%的人掌握至少3种技能,简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop,Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军,同时,就业人群在快速年轻化。在薪资待遇方面,可参考IT行业类的专业,2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十,薪资待遇分布在7K到9K之间,IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升,未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。