数据库系统:这个课程主要关注关系型数据库和非关系型数据库的设计和实现。这些数据库系统在大数据处理中发挥重要作用,因为它们可以有效地帮助数据科学与大数据技术专业去存储和管理数据。
数据分析与挖掘是数据科学与大数据技术专业的核心内容,学生需要学习数据分析的基本理论、方法和技术,掌握数据挖掘的基本流程和方法,熟悉数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等关键技术。
此外,数据科学与大数据技术专业的学生还需要了解机器学习、深度学习、自然语言处理等前沿技术,能够应用这些技术解决实际问题。
不同院校开设数据科学与大数据技术专业,培养模式会有差异。有些会更多偏向于工具的使用,如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用。
数据科学家: 数据科学家是数据科学与大数据技术专业人才,他们主要负责分析和解释大量的数据,从而为企业或机构提供有价值的洞察和建议。数据科学家的职业前景非常广阔,可以在各个行业和领域工作,如金融、医疗、科技等。
大数据分析师:结合数据科学与大数据技术专业知识和行业经验,负责公司各业务单元的数据分析,如财务分析、生产分析、销售分析等。
算法工程师:数据科学与大数据技术专业的大数据方向,和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向,根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,组织解决项目开发过程中的重大技术问题。