数据科学与大数据技术专业学什么 主要学习内容有哪些

文/李傲

数据科学与大数据科技专业的学生需要学习哪些内容?毕业后可以从事哪些工作?小编整理了相关内容如下,一起来看吧!

数据科学与大数据技术专业学什么 主要学习内容有哪些

数据科学与大数据技术专业学什么

数据科学与大数据技术专业是不是学得更多的是数学?我们来看一个比较普遍的专业课程内容,当然,不同的学校设置可能稍有不同,但总体上是这些。

专业课程内容:金融与经济大数据挖掘,神经网络与深度学习,数值算法与案例分析与数据挖掘,大规模分布式系统。

专业基础课程内容:数学分析、概率论与数理统计、统计计算、数据结构,线性代数、数据库引论,统计学基础,计算机原理,大数据管理,大数据统计分析实验,计量经济学等等。

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。

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。

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。

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

6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

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