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数据科学与大数据技术专业的前景如何?

方将踌躇
若丧其一
大数据专业前景怎么样,细心看看近期的政策心里就有数了。今年3月份,教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单,加上去年获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学,一共35所高校获批该专业。今年开始,部分院校将招收第一届大数据专业本科生,开设数据科学与大数据技术本科专业 大都是重点大学。今年2月份,教育部发布《教育部高等教育司关于开展“新工科”研究与实践的通知》,随后“新工科”的讨论在高校里逐渐升温,培养“新工科”人才成为新的指导方向。其中新工科专业就包括数据科学与大数据技术、网络空间安全、物联网工程、飞行器制造工程等专业,国家重视对整个社会转型和经济升级需要的人才培养。考大数据研究生的话,北航在13年开了大数据技术与应用软件工程硕士的专业,是国内很早就开设大数据相关专业的高校。清华大学的数据科学研究院于2014年招收大数据专业的学生,复旦大学于2015年9月开设数据科学专业,贵州大学、华南理工、武汉大学、对外经贸大学这些学校与慧科集团合作共建了硕士层次的大数据技术应用专业,这些学校的大数据专业开设时间长比较成熟,这些高校可以考虑。

本科学数据科学与大数据技术专业考研考什么专业好?

娓娓而谈
风不止
考研不限制专业,甚至鼓励跨专业考,所以考研的时候你对哪个专业最感兴趣就报哪个专业就行。

国内有哪些大学大数据专业比较好

申子
未尝不言
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。

以后想从事数据挖掘工作,研究生阶段应该准备哪些专业

大赌豪
爱会赢
目前大学还没有开始大数据和数据分析专业的课程,一些基础的东西还是有的,不过属于计算机专业里面的分支。专业的大数据和数据分析还是的去培训的。不过以后大学会慢慢开设大数据的课程的吧。柠檬学院大数据。本回答被网友采纳

我也已经25岁其实就有转行的打算了,想转数据分析大数据行业,我大学本科是和这个专业相关的,

霹雳情
圣人不隐
读研期间多跟着导师做项目,有些导师手上有很多横向项目,是参与实践的良好途径,其实有人读研期间跟上班一样忙,不要让学校时光虚度。另外,你年龄不小了,可以在读书期间思考以后就业的问题,读书时成家政策也支持,当然有合适的结婚对象才行。

想学大数据,有什么要求呢

第三部
蔡李佛
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。

大数据难学吗?工作前景怎么样?

拉夫特
卡普里
大数据岗位高薪清单对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者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。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL2 Hadoop开发随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。4 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。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。5 数据仓库研究为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。7 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。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。10 数据安全研究数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

大数据属于什么专业?

物质
钓鱼去
我猜,题主想要问的是:最近几年大火的大数据,如果是想要在大学里学习相关专业,将来从事相关工作,具体有哪些专业是属于对口的吧?就从这个角度来说一说。一般来说,学校的人才培养和专业设置,相对于市场上相关人才的热门需求是要相对滞后的,比如说国际贸易、物流管理、电子商务这些专业,都是在相关行业蓬勃发展一段时间之后,各高校才逐步设立了相关专业。大数据、人工智能相关领域,也不例外。因此,目前国内高校里开设了诸如数据科学与大数据技术、大数据采集与管理这样专业的学校还不算特别多,根据教育部2018年公布的较早通过相关专业备案和审批的高校有中国人民大学、中国农业大学、北京师范大学、中国传媒大学、南开大学、同济大学等,若有兴趣可进一步了解。同时,目前企业里招聘相关领域的人才,一般会从联系比较密切的专业里来寻找对口人才,比如统计学、数学、软件工程、计算机科学等专业。如果想报考的学校暂时没有数据科学与大数据技术相关专业,则可以通过学习临近专业来达到将来从事相关领域工作的目标。再来说说它有什么优势。一个热门的专业和领域,自然是它代表了未来的某种趋势,就像从好多年前就开始热门的计算机技术相关专业,在互联网、移动互联网快速发展的这些年,市场上对相关人才的需求也大幅度增加,学习热门专业自然就能够更快地找到合适的工作,还能在热门行业和热门岗位上,拿到更高的工资。这个专业和领域的另外一个优势还在于,它学习和入门的门槛比较高,也就是说,一个人通过本科4年、再加上硕士研究生、博士研究生的系统学习后,基本上就会构建自己专业领域上一定的壁垒,形成自己极具竞争力的专业优势,这样一来,起点高、又有较高的壁垒,在今后的职业道路上也就会有更好更快的发展。

大数据北京有那些好的考研学校?

八珍汤
狗跳舞
你可以看看国家大数据分析硕士培养协同创新平台的报道,就知道怎么选择了。 从2014年起,中央财经大学、人民大学、北京大学、中国科学院大学、首都经济贸易大学共5所高校,与政府部门和产业界签署合作协议,联合培养大数据分析应用型人才。这五所高校发挥各自在大数据分析领域的特色和优势,由统计学科、计算机学科、经济与管理学科相关学院依托应用统计专业硕士项目,组建大数据分析硕士培养协同创新平台。 首期实验班已经于今年秋季开学。 大数据分析硕士协同创新平台培养的硕士学位由各校颁发,学历中将注明联合培养。其核心竞争力是快速部署从大数据到知识发现和价值的能力,核心内容是面向大数据的统计分析和挖掘技术,培养方案与国际接轨。 你可以争取进入上述高校这方面的招生,前途无量。