數據科學與大數據技術專業(yè)學哪些課程

1.屬于交叉學科：以統(tǒng)計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫(yī)學、環(huán)境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業(yè)知識、有數據思維)。

2.基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

數據科學與大數據技術專業(yè)就業(yè)前景

大數據被譽為“21世紀的新石油”，是國家戰(zhàn)略性資產，是21 世紀的“鉆石礦”。麥肯錫全球研究所把大數據看作“下一個創(chuàng)新，競爭和生產力前沿”。2013年被稱為大數據元年。短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面。

人工智能是勢不可擋的發(fā)展趨勢，大數據技術又是人工智能的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業(yè)發(fā)展的核心。

數據科學與大數據技術專業(yè)報考建議

1、當下企業(yè)用人現象：一個專業(yè)集群對應一個行業(yè)熱點。大數據是交叉學科，走的是“復合型”培養(yǎng)路線，行業(yè)內從事相關職能的人專業(yè)背景各異。大數據作為人才培養(yǎng)方向在探索中，如果直接從各專業(yè)人才中遴選學苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設本科階段的教育還相對不夠成熟。

2、人才培養(yǎng)與行業(yè)發(fā)展存在差距。由于教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(yè)(本科四年、碩士研究生三年)后，所學恐怕落后于行業(yè)發(fā)展。

3、大數據人才的典型勝任特征：善于做需求分析、寫代碼;善于與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續(xù)保持學習狀態(tài);內性格上能動能靜。

4、不同辦學層次的院校開設此專業(yè)，培養(yǎng)模式會有差異。例如，高職類院校學生由于數學基礎相對薄弱，會跟多偏向于工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;本科院校會傾向于大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究生段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業(yè)智能、人工智能等。