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数据科学与大数据技术专业课程有哪些

2021-07-20 10:40:49文/丁雪竹

数据科学与大数据技术专业课程有: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等。

数据科学与大数据技术专业课程有哪些

数据科学与大数据技术专业前景如何

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。

2011年至2014年四年间,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。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示,有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态,稀缺程度各有不同,其中,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。

目前的当务之急是解决大数据人才瓶颈问题,相关调查显示,未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。,但截至目前,中国大数据从业人员只有约30万人。同时,大数据行业选才的标准也在不断变化。初期,大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域,以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

数据科学与大数据技术专业就业方向

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

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。

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。

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