数据科学专业介绍(精选5篇)
数据科学专业介绍篇1
  本专业主要针对不同领域数据技术开发、分析应用及其对应的基础数据科学有兴趣的学生。不同背景的学生(涵盖文、理、工、医科)在导师的指导下有选择地从专业选修课程中选择模块课程进行学习，深入学习数据科学基础、领域数据学的基础和应用技术的相关课程。
  通过系统学习所选课程，使学生对融合并超越了人文科学和自然科学的数据科学及其数据开发应用的基础问题有全局性的认识，培养学生既能掌握领域数据分析、技术开发和应用基本技能，又能深刻理解数据科学的基础和领域数据分析的方法论。希望通过系统的学习，培养出既有严格的专业技术训练，又有深刻数据视野的数据科学家和数据技术人才。
 
数据科学专业介绍篇2
  1、经济学类专业
python大数据就业前景  这个专业被称为高富帅专业，毕业生就业面非常广，不管是考公务员，金融机构、留校还是大中型企业等都可以有适合的岗位适合的工作，甚至有能力还能自主创业。但因为经济学学的东西多，想要学好并不容易，想要好就业对专业能力要求相对较高。
  2、语言类专业
  语言类专业其实就是从事翻译类工作，所以不管是什么行业都可以得到适合的工作。但语言类专业最大的劣势就是学得不好就没必要报考了。这个专业和法学专业一样，只需要精英人才，所以报考语言类专业要学就要学好，不然就不要报考。
 
数据科学专业介绍篇3
  一、数据科学和大数据技术专业
  如今，大数据技术已经应用到生活的方方面面，比如视频软件的视频推送、例如，网站app的高考数据采集与应用，都涉及数据科学和大数据技术，这个职业的未来发展前景也一
路成长，目前该专业最好的大学是哈工大、中国科学技术大学、北京大学、中国电子科技大学、同济大学、华中科技大学等。
  二、计算机专业
  如果你高考考生真的不知道报考什么专业，申请计算机专业是对的，当今的人们正处于互联网时代，没有人可以孤独，因此，计算机科学的未来是光明的，并且计算机专业的适用性非常广泛，毕业生可以在许多领域到合适的工作。目前计算机专业最好的大学是清华大学、北京大学、浙江大学等名校。
数据科学专业介绍篇4
  从就业的角度来说，当前选择大数据专业可以看成是一个“进可攻退可守”的选择，“进”可以往人工智能相关方向发展，“退”可以从事传统的信息类岗位，包括开发岗、算法岗、运维岗等等，所以大数据专业的就业能力是比较强的。
  从当前的就业情况来看，不论是本科生还是硕士研究生，开发岗是比较常见的选择，虽然算法岗的岗位附加值比较高，但是竞争同样也比较激烈，一方面需要有更高的学历做支撑，
另一方面也面临更多专业毕业生的竞争，像计算机专业、数学专业、统计学专业、经济学专业的毕业生也都可以从事算法岗。
 
数据科学专业介绍篇5
  统计学和数据科学这两个专业都要求一定的数学和计算机能力。部分DS专业开设在统计或者数学系下面。但是两个专业也有一定区别。
  先修课：统计专业要求学过除了线性代数、微积分、概率论等等基础课外，还要求掌握统计的高阶课程，比如回归分析、多元统计、时间序列等。而数据科学对计算机背景和技能要求更高，同时要有数学背景，先修课程包括计算机导论，SQL数据库，C++等，数学要求微积分、数学建模、线性代数、概率论等等以及最好有一定工作经验。
  从申请角度，统计学大多有自己独立的院系，而DS多数没有，多数在工学院或计算机学院，少数在统计学院。
  从深入学习角度，统计学比较偏科研，也设有博士学位;而DS则应用导向，如果要读博士一般转到CS。
  从就业上差别也不小，统计学家侧重统计和分析数据，进行统计推断。研究重点是对统计方法进行研究和改良，用在计算机建模之后对数据进行描述和解释。而数据科学家则是通过科学的方法，用数据挖掘工具寻新的数据。数据科学家要求掌握数据库、软件开发等等，对于程序语言R, Python、C++，SQL和Hadoop等都要了解，对技能要求更综合。
 

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