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一、學什學數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)

1. 課程設(shè)置全面

這個專業(yè)是課程專門為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域培養(yǎng)人才而設(shè)立的。在課程設(shè)置上，大數(shù)大數(shù)它涵蓋了數(shù)學、據(jù)技據(jù)技統(tǒng)計學、術(shù)主術(shù)主計算機科學等多方面的學什學知識。例如，課程數(shù)學課程包括高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等，為數(shù)據(jù)分析提供堅實的理論基礎(chǔ)。統(tǒng)計學方面會學習數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析等課程，讓學生掌握從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的方法。計算機科學相關(guān)課程如編程語言（Python、Java等）、數(shù)據(jù)庫原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，使學生具備處理和存儲大數(shù)據(jù)的能力。

2. 就業(yè)前景廣闊

隨著企業(yè)和組織對數(shù)據(jù)價值的重視程度不斷提高，數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的畢業(yè)生在就業(yè)市場上非常搶手。他們可以在互聯(lián)網(wǎng)公司從事數(shù)據(jù)挖掘、用戶行為分析等工作，幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，提高用戶體驗。例如，電商平臺通過分析用戶的瀏覽和購買歷史數(shù)據(jù)，為用戶推薦可能感興趣的商品，從而增加銷售額。畢業(yè)生還可以在金融機構(gòu)進行風險評估和信貸分析，通過分析大量的金融數(shù)據(jù)來預(yù)測市場風險和客戶的信用狀況。

二、計算機科學與技術(shù)專業(yè)（大數(shù)據(jù)方向）

1. 計算機技術(shù)為核心

計算機科學與技術(shù)專業(yè)本身就是一個基礎(chǔ)廣泛的專業(yè)，當側(cè)重于大數(shù)據(jù)方向時，學生在掌握計算機硬件、軟件基礎(chǔ)的同時，深入學習大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。在這個專業(yè)中，學生將深入研究算法設(shè)計與分析，這對于處理大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜計算問題至關(guān)重要。例如，在處理海量的圖像或文本數(shù)據(jù)時，高效的算法能夠大大提高數(shù)據(jù)處理的速度和準確性。

2. 適應(yīng)多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景

畢業(yè)生能夠適應(yīng)不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。在醫(yī)療領(lǐng)域，他們可以參與構(gòu)建醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺，通過分析患者的病歷、診斷結(jié)果等數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案的制定。在交通領(lǐng)域，他們能夠處理交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化交通信號燈的設(shè)置，緩解城市交通擁堵。

三、統(tǒng)計學專業(yè)（大數(shù)據(jù)分析方向）

1. 統(tǒng)計分析能力的強化

統(tǒng)計學專業(yè)在大數(shù)據(jù)分析方向上，更加注重培養(yǎng)學生強大的統(tǒng)計分析能力。學生將深入學習多元統(tǒng)計分析、時間序列分析等高級統(tǒng)計課程。這些知識在處理大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系時非常有用。例如，在分析氣象大數(shù)據(jù)時，時間序列分析可以用來預(yù)測天氣變化趨勢。在市場調(diào)研大數(shù)據(jù)中，多元統(tǒng)計分析可以揭示不同變量之間的關(guān)系，如消費者年齡、收入與購買行為之間的關(guān)系。

2. 數(shù)據(jù)解讀與決策支持

該專業(yè)的畢業(yè)生擅長從數(shù)據(jù)中解讀出有意義的信息，并為決策提供支持。在企業(yè)的市場部門，他們可以根據(jù)市場調(diào)研數(shù)據(jù)進行市場細分和目標客戶定位。在政府部門，他們能夠通過分析社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，為政策制定提供依據(jù)，如根據(jù)人口流動數(shù)據(jù)制定城市規(guī)劃政策。

四、信息與計算科學專業(yè)（大數(shù)據(jù)計算方向）

1. 計算能力的提升

這個專業(yè)側(cè)重于提升學生的計算能力，在大數(shù)據(jù)計算方向上，學生將學習數(shù)值計算方法、高性能計算等課程。數(shù)值計算方法可以幫助學生高效地處理大數(shù)據(jù)中的數(shù)值計算問題，而高性能計算則使學生能夠利用超級計算機或分布式計算平臺來處理海量數(shù)據(jù)。例如，在科學研究領(lǐng)域，如天文學研究中處理大量的天體觀測數(shù)據(jù)，或者在物理學研究中處理大型粒子對撞機產(chǎn)生的數(shù)據(jù)時，這些計算能力就顯得尤為重要。

2. 跨學科應(yīng)用

信息與計算科學專業(yè)的畢業(yè)生能夠跨學科應(yīng)用大數(shù)據(jù)計算技術(shù)。在工程領(lǐng)域，他們可以參與工程模擬計算，通過分析大量的工程試驗數(shù)據(jù)來優(yōu)化工程設(shè)計。在環(huán)境科學領(lǐng)域，他們能夠處理環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測環(huán)境變化趨勢。

與大數(shù)據(jù)有關(guān)的專業(yè)各有其特色和優(yōu)勢，無論是對數(shù)據(jù)處理技術(shù)感興趣，還是擅長統(tǒng)計分析或計算機編程，都能在這些專業(yè)中找到適合自己的發(fā)展方向，從而在大數(shù)據(jù)這個充滿機遇的領(lǐng)域中大展身手。

詳細列舉大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學什么？

大數(shù)據(jù)專業(yè)是一門旨在培養(yǎng)能夠從海量數(shù)據(jù)中提取價值、進行數(shù)據(jù)分析和處理的技術(shù)型人才的學科。該專業(yè)涉及多個領(lǐng)域的知識，包括計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)學、人工智能、云計算等。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，尤其是互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的推動，大數(shù)據(jù)專業(yè)的內(nèi)容和課程不斷更新。以下是大數(shù)據(jù)專業(yè)的主要課程和學習內(nèi)容的詳細列舉：

• C語言/Java語言/Python編程：學習計算機編程基礎(chǔ)，掌握常用的編程語言，能夠編寫基礎(chǔ)程序。Python尤為重要，因為它在數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中有著廣泛應(yīng)用。
• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法：學習常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如鏈表、棧、隊列、樹、圖等）以及常見的算法（如排序、查找、遞歸等），為數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化提供基礎(chǔ)。
• 操作系統(tǒng)原理：學習操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識，理解操作系統(tǒng)如何管理硬件資源（如內(nèi)存、CPU等），并為分布式計算奠定基礎(chǔ)。

• 離散數(shù)學：學習邏輯、集合、圖論、組合數(shù)學等，為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法打下數(shù)學基礎(chǔ)。
• 概率論與數(shù)理統(tǒng)計：掌握概率分布、統(tǒng)計推斷、回歸分析、假設(shè)檢驗等基礎(chǔ)統(tǒng)計方法，是后續(xù)數(shù)據(jù)分析、機器學習的基礎(chǔ)。
• 線性代數(shù)：掌握矩陣運算、特征值、特征向量等線性代數(shù)知識，在數(shù)據(jù)降維、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
• 微積分：學習函數(shù)的微積分知識，理解如何通過優(yōu)化算法進行模型的優(yōu)化和調(diào)整。

• 數(shù)據(jù)庫原理與設(shè)計：學習關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、PostgreSQL）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra）設(shè)計和應(yīng)用的原理，掌握數(shù)據(jù)存儲與管理的基本技巧。
• SQL語言：學習結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL），用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)查詢、插入、更新和刪除等操作。
• NoSQL數(shù)據(jù)庫：學習非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、HBase、Cassandra等）的特點與應(yīng)用場景，了解大數(shù)據(jù)存儲的多樣性。

• 大數(shù)據(jù)概論：學習大數(shù)據(jù)的基本概念、特性和發(fā)展歷程，以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域（如金融、醫(yī)療、電商、社交網(wǎng)絡(luò)等）。
• 大數(shù)據(jù)存儲與計算架構(gòu)：深入學習Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，包括HDFS（分布式文件系統(tǒng)）、MapReduce（分布式計算框架）、Hive（數(shù)據(jù)倉庫）等，以及Spark等流式計算框架的原理和使用。
• 分布式系統(tǒng)：學習分布式計算、分布式存儲、數(shù)據(jù)一致性協(xié)議等，掌握如何設(shè)計和實現(xiàn)一個高效的分布式系統(tǒng)。

• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：學習如何處理缺失數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化、特征選擇與提取等。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析和建模的關(guān)鍵步驟。
• 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)：學習數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法，如聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、回歸分析等，以及如何在大數(shù)據(jù)中應(yīng)用這些技術(shù)。
• 機器學習：包括監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，學習常見的機器學習算法，如決策樹、支持向量機、K近鄰、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯等，并應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
• 深度學習：學習深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，理解它們在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，特別是在圖像、文本和語音數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

• Hadoop生態(tài)系統(tǒng)：學習Hadoop的核心組件（如HDFS、MapReduce），以及相關(guān)的子項目（如Hive、Pig、HBase、Zookeeper等），掌握如何使用這些工具進行大數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析。
• Spark與大數(shù)據(jù)計算：學習Spark分布式計算框架，掌握Spark的核心概念（如RDD、DataFrame、DataSet）和操作，并能進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的批處理和實時流處理。
• Flink與實時流處理：學習Apache Flink、Apache Kafka等實時數(shù)據(jù)流處理框架，掌握如何進行流數(shù)據(jù)的實時處理與分析。

• 大數(shù)據(jù)可視化：學習如何利用工具（如Tableau、Power BI、D3.js等）對大數(shù)據(jù)進行可視化展示，幫助決策者理解數(shù)據(jù)背后的模式和趨勢。
• 大數(shù)據(jù)與人工智能：結(jié)合大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，學習如何將機器學習、深度學習等技術(shù)與大數(shù)據(jù)結(jié)合，應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、預(yù)測分析、自然語言處理等領(lǐng)域。
• 大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用：學習大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個行業(yè)中的具體應(yīng)用，如金融、醫(yī)療、零售、電商、智能交通、社交網(wǎng)絡(luò)等。

• 云計算基礎(chǔ)：學習云計算的基本概念和架構(gòu)，包括IaaS、PaaS、SaaS等云服務(wù)模型，掌握AWS、Google Cloud、Azure等云平臺的使用。
• 大數(shù)據(jù)在云環(huán)境中的部署與管理：學習如何在云計算平臺上部署和管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用，包括如何使用云服務(wù)進行數(shù)據(jù)存儲、計算、處理和分析。

• 在這些課程中，學生會參與實際的大數(shù)據(jù)項目，通過團隊合作來解決實際問題，涉及數(shù)據(jù)采集、清洗、分析、建模、可視化等多個環(huán)節(jié)。
• 常見項目包括基于大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)分析、智能營銷預(yù)測、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析等。

• 學習如何保護大數(shù)據(jù)中的隱私和安全，掌握常用的加密算法、身份驗證機制、安全防護措施等。

• 學生將在指導(dǎo)老師的幫助下，進行大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的深入研究，通常需要選擇一個與大數(shù)據(jù)相關(guān)的課題進行畢業(yè)設(shè)計或論文寫作。

大數(shù)據(jù)專業(yè)涵蓋了計算機技術(shù)、數(shù)學、統(tǒng)計學、人工智能等多個領(lǐng)域的知識，重點是如何處理和分析海量數(shù)據(jù)。學生不僅要學習基礎(chǔ)的編程和數(shù)學統(tǒng)計，還需要掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（如Hadoop、Spark等）、機器學習與數(shù)據(jù)挖掘等核心技能。通過這些課程的學習，學生將具備從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的能力，并能夠在金融、醫(yī)療、交通、電商等行業(yè)中，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決實際問題。

學計算機好還是大數(shù)據(jù)好？這問題有點含金量！

學計算機好還是大數(shù)據(jù)？這問題有點含金量！因為無論是計算機科學與技術(shù)，還是數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)，都與數(shù)學高度相關(guān)，都需要極強的數(shù)學天賦，那么是不是學計算機與大數(shù)據(jù)都一樣呢？其實還是可以商榷的。

雖然兩專業(yè)都與數(shù)學高度相關(guān)，但計算機專業(yè)不僅要求數(shù)學好，對物理學科要有要求；而數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)基本只需要數(shù)學優(yōu)勢即可，對物理知識幾乎沒有涉獵。

計算機科學與技術(shù)就不說了，因為往前數(shù)40年我高考的那個年代，連復(fù)旦大學都沒有計算機專業(yè)，可發(fā)展到今天提到計算機專業(yè)，幾乎是地球人都知道的。而說到數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)，很多人似乎也知道一點，但又說不太明白！那么我們就解釋一下，數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)與計算機科學與技術(shù)專業(yè)，是同屬工科門類下的計算機大類下的兩個獨立專業(yè)，需要接觸數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)等多個領(lǐng)域的知識；重點任務(wù)是從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，研究如何采集、存儲、處理和分析海量數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值，從而為企事業(yè)服務(wù)。

具體工作包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師、商務(wù)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、算法工程師、AI工程師、數(shù)據(jù)科學家、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)工程師、大數(shù)據(jù)運維工程師、數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)采集工程師、數(shù)據(jù)庫管理員、數(shù)據(jù)運營經(jīng)理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)項目經(jīng)理、大數(shù)據(jù)銷售等。有一點需要說明就是看上去數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)也學習計算機，可那是以應(yīng)用為主，跟專業(yè)計算機專業(yè)不同的是，計算機專業(yè)不僅學習計算機的應(yīng)用，還需要懂原理，對計算機知識的掌握需要的是專業(yè)級別的。

從以上的介紹上說，無法說學計算機好還是大數(shù)據(jù)？但從不同分數(shù)段的考生來說，可以有不同的選擇。首先說，物理、數(shù)學都強的同學盡量報計算機；數(shù)學好而物理不強的同學盡可能走計算機科學與技術(shù)。