数据科学与大数据考研科目

首先，从当前大数据领域的人才需求情况来看，以研究生为代表的高端人才有的机会获得高附加值的工作岗位，而且由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，所以未来大数据领域还会需要大量高端应用型人才（专硕），从这个角度来看，当前大数据专业的本科生，选择考研是不错的选择。大数据专业考研有多种选择，可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择，同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。从目前大数据方向研究生的培养渠道来看，计算机专业是一个重要的培养渠道，同时统计学、经济学、金融等专业，也有培养大数据方向研究生的能力。由于当前大数据专业的开设时间比较短，所以很多大数据专业还没有硕士点，要想有更大的选择空间，可以选择跨考计算机等专业。大数据专业的本科生在读研时，在方向的选择上还是比较多的，除了可以考虑大数据相关方向之外，还可以考虑人工智能领域的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。如果选择专硕，可以重点考虑如何通过大数据技术与行业相结合，在产业结构升级的过程中，行业领域也有很多创新点。最后，在选择主攻方向的过程中，还需要考虑到学校自身的学科实力、行业资源整合能力等因素，选择学科实力比较强的方向往往会有更好的科研体验，而选择行业资源比较丰富的方向，往往对于就业有非常积极的影响。

18届大数据学生一枚，有考虑过考非全日制的研究生，但是发现学费好贵啊，

数据科学与大数据技术专业（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。

据科学与大数据技术属于计算机专业。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。系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。扩展资料主要课程C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。毕业方向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。参考资料：百度百科-数据科学与大数据技术专业

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:刘文娇数据科学与大数据技术专业申报体会与建设初探信息工程学院崔琳2017年7月提一级标题华黑/Arial黑色(0,0,0)16-20号纲一、时代机遇与挑战二、专业申报体会三、深度剖析专业人才培养方案A0A0A0四、初期建设所做的工作0F4B69FABE00一、时代机遇与挑战Nature2008年9月封面Science2011年2月封面主色系SwiffChart16进制编号CC00000F4B69一、时代机遇与挑战1.专业申办的必要性：国家战略2015年9月5日国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,系统部署了大数据发展工作。意味着中国大数据发展迎来主色系顶层设计，正式上升为国家战略。SwiffChart16进制编号CC00000F4B69一、时代机遇与挑战2.专业申办的必要性：人才需求2015年，LinkedIn通过分析全球超过3.3亿用户的工作经历和技能后，认为统计分析和数据挖掘位列最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能中的榜首。全球第一家信息技术研究和分析公司—盖特纳(Gartner)咨询公司预测2016年全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位。SwiffChart16进制编号全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)预计到2018年，大数据科学家的缺口在14-19万，大数据分析师和CC0000经理的岗位缺口则将达到150万。0F4B69一、时代机遇与挑战2.专业申办的必要性：人才需求全球最大中文IT社区CSDN预测未来3-5年，中国需求主色系大数据技术专业人才180万人，目前缺150万人

数据科学与大数据技术属于计算机专业。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”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。

小心求证的因果关系的探索向基于大数据的强相关性的挖掘，这是一种思维方式的变革。“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。“数据科学与大数据技术”专业，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学成为首家获批高校。因此，数据科学及大数据专业在当下及未来二十年内，就业前景都非常好。因此，数据科学及大数据专业在当下及未来二十年内，就业前景都非常好。未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。如果是数学在100分以下我是及不建议学习这个专业的。就算是勉强学习也不会有好的结果的。如果是数学在100分以下我是及不建议学习这个专业的。就算是勉强学习也不会有好的结果的。大数据安全行业等等。可以说这两方面在未来的发展中将会起到巨大的作用，让我们拭目以待！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。该专业的就业前景很好，各个高校对该专业的招生计划迅猛增加就可见一斑。时代的产业基础也十分的薄弱，而这也需要产业政策的配合，以加快产业变革的进一步发展。时代的产业基础也十分的薄弱，而这也需要产业政策的配合，以加快产业变革的进一步发展。像这种技术岗，除了hr面试以外，还有技术面，让你写个代码，分分钟就看出你的水平了。但是从大数据行业发展的基本面来看，未来大数据专业的就业情况还是非常值得期待的。

随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。