大数据科学与应用讲的是什么

❶ 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主要学什么

数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。

选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。

数据科学与大数据技术专业就业前景

数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

❷ 大数据专业主要学什么

作为新兴技术领域，大数据对专业人才的需求正在不断攀升，与此同时，也就带来了国内高校的大数据专业热潮。数据科学与大数据技术、大数据技术与应用，这些都是近年来的热门行业。那么大数据专业难学吗？主要课程内容有哪些？今天我们来具体了解一下。
从知识结构上来看，大数据技术专业以计算机、数学、统计学为主要基础内容。专业设立的目标，是培养学生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。
那么大数据专业难学吗？我们可以看看某211大学的课程简介——
数学类：高等数学、概率论与数理统计、运筹学或数学建模或矩阵理论
学科基础课：计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统
专业基础课：数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论
专业课程：
数据采集与管理模块：多模态信息处理、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用
数据分析与计算模块：Python程序语言与R语言、算法设计与分析、并行运算与GPU课程、分布式计算与云计算
数据服务与应用模块：服务科学与服务工程概论、数据驱动的管理与决策、数据可视化、Web开发技术
光看这些专业技术名词，大家可能觉得比较空洞，事实上，这其中就是结合了计算机、数学、统计学等相关专业的背景，在相应学科上有一定基础的学习者，比如说数学、理科，系统化地学都是能够学得好的。
关于大数据专业难学吗，主要课程内容有哪些，以上就为大家做了详细的介绍了。大数据专业确实热度很高，而难度也因人而异，但是总体来说，花四年的时间去学习这样的高薪技术，是值得的。

❸ 大数据专业主要课程有哪些

大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。

基础课程：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：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。

就业前景：

作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。

预计到2021年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

❹ 大数据技术与应用学的是什么内容

大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学侍橘等内容。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大，就业前景十分可观。

大数据技术与应用学的是什么

大数据技术专业属于交叉学科：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：

基础课老羡团程：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：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。

大数据技术与应用在各领域的使用

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

大数据技术与应用相关岗位

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。

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派或Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece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。