本科专业解读
(4)
本科专业解读
(4)
数据科学与大数据技术
学制是4年，授予理学或工学学士学位。大部分高校授予工学学士学位。部分高校如北京大学、浙江财经大学、复旦大学、中国农业大学授予理学学士学位。
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。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）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。
主要课程
微积分、线性代数、数理统计、计算机组成与体系结构、程序设计实践、程序设计基础、算法分析与设计、计算机系统基础、软件工程概论、数据结构等课程，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、数据挖掘、云计算与大数据平台、数据库系统)等课程。
就业方向及岗位
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。毕业生可在政府机构、企业等单位从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
①初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。
大数据技术让我们以一种前所未有的方式
大数据技术让我们以一种前所未有的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，最终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数据离线处理辅助系统、SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming等知识。本书紧密结合实际应用，运用大量案例说明和实践，提炼含金量十足的开发经验。另外，本书配以多元的学习资源和支持服务，包括视频教程、案例素材下载、学习交流社区、讨论组等学习内容，为读者带来全方位的学习体验。
大数据管理与应用专业是当前比较受欢迎的学科之一
大数据管理与应用专业是当前比较受欢迎的学科之
一，这个学科主要是培养从事大数据管理、数据分析、数据挖掘、人工智能等方面的专业人才。该专业相当于是计算机科学和统计学的交叉学科，它涉及到计算机科学、数学、统计学、人工智能等众多学科。
该专业目前在就业市场上具有很大的需求，因为大数据时代已经来临，越来越多的企业和组织需要处理大量的数据。学习这个专业可以让学生掌握如何对大规模数据进行分析和处理，并且对这些数据进行管理和实现商业利益的最大化。
但是，该专业也面临着一些挑战。首先，大数据领域的技术日新月异，需要不断地学习新的技术和方法。其次，该专业需要具备扎实的理论基础和实践经验，需要仔细研究统计学、计算机科学、机器学习等方面的知识。
总的来说，该专业在未来将会有更广泛的就业机会，并且是一个非常有前途的职业领域。
在大数据培训当中
在大数据培训当中，大数据分析师需要学什么呢？
1、数据挖掘技术
2、数据分析技术
3、统计学知识
4、数据分析软件的使用
