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一、學(xué)什學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)、據(jù)技據(jù)技統(tǒng)計學(xué)、術(shù)主術(shù)主計算機科學(xué)等多方面的學(xué)什學(xué)知識。例如，課程數(shù)學(xué)課程包括高等數(shù)學(xué)、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(xué)方面會學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析等課程，讓學(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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(fēng)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(fēng)險和客戶的信用狀況。

二、計算機科學(xué)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(xué)與技術(shù)專業(yè)本身就是一個基礎(chǔ)廣泛的專業(yè)，當(dāng)側(cè)重于大數(shù)據(jù)方向時，學(xué)生在掌握計算機硬件、軟件基礎(chǔ)的同時，深入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。在這個專業(yè)中，學(xué)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(zhǔn)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(xué)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(xué)專業(yè)在大數(shù)據(jù)分析方向上，更加注重培養(yǎng)學(xué)生強大的統(tǒng)計分析能力。學(xué)生將深入學(xué)習(xí)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(biāo)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(xué)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(xué)生的計算能力，在大數(shù)據(jù)計算方向上，學(xué)生將學(xué)習(xí)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(xué)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(xué)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(xué)研究領(lǐng)域，如天文學(xué)研究中處理大量的天體觀測數(shù)據(jù)，或者在物理學(xué)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(xué)科應(yīng)用

信息與計算科學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生能夠跨學(xué)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(xué)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(xué)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(xué)科。該專業(yè)涉及多個領(lǐng)域的知識，包括計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、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(xué)習(xí)內(nèi)容的詳細列舉：

• C語言/Java語言/Python編程：學(xué)習(xí)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(xué)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)：學(xué)習(xí)邏輯、集合、圖論、組合數(shù)學(xué)等，為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法打下數(shù)學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(biāo)準(zhǔn)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)：包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)常見的機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)如何將機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)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(xué)習(xí)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(xué)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(xué)、統(tǒng)計學(xué)、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(xué)生不僅要學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的編程和數(shù)學(xué)統(tǒng)計，還需要掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（如Hadoop、Spark等）、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘等核心技能。通過這些課程的學(xué)習(xí)，學(xué)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(xué)計算機好還是大數(shù)據(jù)好？這問題有點含金量！

學(xué)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(xué)與技術(shù)，還是數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，都與數(shù)學(xué)高度相關(guān)，都需要極強的數(shù)學(xué)天賦，那么是不是學(xué)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(xué)高度相關(guān)，但計算機專業(yè)不僅要求數(shù)學(xué)好，對物理學(xué)科要有要求；而數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)基本只需要數(shù)學(xué)優(yōu)勢即可，對物理知識幾乎沒有涉獵。

計算機科學(xué)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(xué)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(xué)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(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)與計算機科學(xué)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(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機、機器學(xué)習(xí)、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(xué)習(xí)工程師、深度學(xué)習(xí)工程師、算法工程師、AI工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)也學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)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(xué)都強的同學(xué)盡量報計算機；數(shù)學(xué)好而物理不強的同學(xué)盡可能走計算機科學(xué)與技術(shù)。