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数据科学与大数据技术专业

数据科学与大数据技术专业,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。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些数据进行专业化处理,通过‘加工’实现数据的‘增值’。

数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业,很难说完全归属于哪个独立的学科。所以,不同的学校有的是信息学院申报,有的是计算机学院牵头申报,有的设在统计学院,还有的在经管学院。

数据科学与大数据技术专业 大数据分析专业 大数据技术与应用专业

培养目标

培养具备基于计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等科学与技术,进行信息获取、传输、处理、优化、控制、组织等并完成系统集成的,具有相应工程实施能力,具备在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的、具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。

培养要求

掌握计算机理论和大数据处理技术,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,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。

核心能力

1、掌握计算机理论和大数据处理技术;

2、具有良好的数学基础和逻辑思维能力;

3、具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质;

4、掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法;

主干课程

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。

开设院校

北京大学、对外经济贸易大学、中南大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、、长春理工大学、浙江财经大学、重庆理工大学、贵州大学、昆明理工大学、云南师范大学、中国农业大学、武汉理工大学、兰州大学、天津财经大学、河北农业大学、太原理工大学、内蒙古工业大学、辽宁大学、郑州大学西亚斯学院

前景分析

随着移动互联网和智能终端的普及,信息技术与经济社会的交汇融合,引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为,人类有史以来的数据总量,每过18个月就会翻一番,而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界第一数据资源大国。中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示,未来3至5年,中国需要180万数据人才,但截至目前,中国大数据从业人员只有约30万人。

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