数据科学与大数据技术专业课程有哪些?需求职业前景就业方向

数据科学与大数据技术专业课程有哪些?需求职业前景就业方向

从IT时代进入DT时代,高校在大数据方向上设置了哪些专业,具体学什么,就业怎么样,作为新兴专业,考生如何报考

具体内容:

专业名称:数据科学与大数据技术;

人才培养目标:以大数据为核心研究对象,利用大数据的方法解决具体行业应用问题。

学制:四年;学位:工学或理学学位。

目前已有35所高校申报了大数据专业:

第一批(3所):北京大学、对外经济贸易大学、中南大学;

第二批(32所):中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。

数据科学与大数据技术专业都学些什么

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)。

以中国人民大学为例:

基础课程(38学分):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(37学分):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。

数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样

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。

数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师,至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据可视化工程师岗位职责:1、依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。2、依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。3、依据方案和技术选型制作可视化样例。4、配合视觉设计人员完善可视化样例。5、配合前端开发人员将样例组件化。

中国人民大学与人大、北大、中科院大学、中财、首经贸五校联合培养数据分析硕士第一届毕业生就业情况:

腾讯、百度等IT公司:22人;

金融、银行等:21人;

出国、读博等:5人;

国家事业单位:6人;

其它:2人;

共55人。

数据科学与大数据技术专业报考建议:

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。

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。

报考建议:

大数据类专业有很多,不同院校开设情况不同,应注意比较择选,例如:清华大学数据科学研究院开设大数据专业,2014年开始招生;北大、人大等五校大数据分析硕士培养协同创新平台开设大数据分析专业,2014年开始招生;复旦大学计算机科学技术学院开设数据交通专业,2015年开始招生;北航交通科学与工程学院开设计量经济学大数据分析方向,2014年开始招生;上海财经大学经济学院开设计量经济学大数据分析方向,2014年开始招生;

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