數據與大數據科學技術
㈠ 數據科學與大數據技術是什麼
從當前的技術發展趨勢、行業發展趨勢和社會發展趨勢來看，大數據領域的發展前景都是非常廣闊的，大數據本身也會開辟出一個巨大的價值空間，從而創造出新的產業生態，這個過程也必然會釋放出大量的就業崗位。從技術發展趨勢來看，當前隨著諸多企業紛紛實現業務上雲，下一步必然會基於雲計算平台來完成數據的整合和價值化，而這就需要藉助於大數據技術來實現。從這個角度來看，未來不僅IT互聯網行業需要大數據人才，產業領域也需要大量的大數據專業人才，而且人才類型的需求也非常多元化，無論是研究生、本科生還是專科生，都能夠找到適合自己的崗位。從行業發展趨勢來看，當前正處在產業結構升級的重要時期，而工業互聯網正在成為傳統企業發展的新動能，這就會促使更多的企業基於互聯網來完成企業的創新發展。工業互聯網時代是平台化時代，雲計算、大數據、人工智慧等技術平台將逐漸開始落地應用，所以行業發展趨勢也會促進大數據的發展和應用。從社會發展趨勢來看，隨著5G通信的落地應用，未來整個社會將逐漸進入到一個數字化、智能化的時代，此時數據的價值將進一步得到提升，而數據價值化將主要依賴於大數據技術來完成，所以大數據技術的發展和應用也是一個社會發展的必然結果。最後，大數據技術本身是一個龐大的技術體系，不同知識結構的人都可以立足於自身的實際需求，來選擇學習大數據的切入點，所以即使是非計算機專業的人，也可以學習大數據，而且學習大數據相關技術也是一個大的發展趨勢。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
㈡ 數據科學與大數據技術屬於什麼專業類別
數據科學與大數據技術屬於計算機專業。
旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。
(2)數據與大數據科學技術擴展閱讀
主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
畢業方向
畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。
㈢ 數據科學與大數據技術和大數據管理與應用有什麼區別
1、關注點不同：大數據管理和應用這一塊主要是偏整體數據管控，數據治理方面更多的關注的也是對於這個大數據技術在實際場景中的落地與運用；
但是它並不會對技術的具體底層進行深入的研究，關注點還是在整個大數據行業的趨勢方面，以及數據的管理流程方面。大數據科學與技術關注的是底層技術的具體實現。
2、具體內容不同：舉一個簡單的例子吧，比方說大數據機器學習，大數據應用專業，會關注不同的應用場景下使用什麼樣的演算法，參數如何設置。
而大數據科學與技術專業呢，則是會關注這個底層的演算法具體實現，比方說決策樹如何實現這些的，另外，如何進行數據清洗，數據存儲，這一塊怎麼去開發，開發的具體邏輯，這一塊都是大數據科學與技術專業需要去實施的。
3、目標不同：大數據應用的目標是普適智能要學好大數據，首先要明確大數據應用的目標，大數據就好比萬金油，像網路幾年前提的框計算，這個框什麼都能往裡裝。
大數據這個框太大，其終極目標是利用一系列信息技術實現海量數據條件下的人類深度洞察和決策智能化，最終走向普適的人機智能融合，這不僅是傳統信息化管理的擴展延伸，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。
數據科學可以理解為一個跨多學科領域的，從數據中獲取知識的科學方法，技術和系統集合，其目標是從數據中提取出有價值的信息；
它結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學，統計，模式識別，機器學習，人工智慧，深度學習，數據可視化，以及高性能計算等。
(3)數據與大數據科學技術擴展閱讀：
大數據管理與應用旨在培養掌握管理學基本理論，熟悉現代信息管理技術與方法，善於利用商務數據去定量化分析，並能最終實現智能化商業決策的綜合型人才。
大數據管理與應用專業以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。
專業堅持「厚基礎、寬知識、重思想、重創新、重實戰」的培養理念，採取因材施教的模式，採用全新的課程教學體系，培養具有國際視野、創新意識、創新能力及領導潛質的高級管理人才。
㈣ 數據科學與大數據技術專業是干什麼的
大數據專業前景怎麼樣，細心看看近期的政策心裡就有數了。今年3月份，教育部公布了第二批獲准開設「數據科學與大數據技術」的高校名單，加上去年獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。今年開始，部分院校將招收第一屆大數據專業本科生，開設數據科學與大數據技術本科專業 大都是重點大學。今年2月份，教育部發布《教育部高等教育司關於開展「新工科」研究與實踐的通知》，隨後「新工科」的討論在高校里逐漸升溫，培養「新工科」人才成為新的指導方向。其中新工科專業就包括數據科學與大數據技術、網路空間安全、物聯網工程、飛行器製造工程等專業，國家重視對整個社會轉型和經濟升級需要的人才培養。考大數據研究生的話，北航在13年開了大數據技術與應用軟體工程碩士的專業，是國內很早就開設大數據相關專業的高校。清華大學的數據科學研究院於2014年招收大數據專業的學生，復旦大學於2015年9月開設數據科學專業，貴州大學、華南理工、武漢大學、對外經貿大學這些學校與慧科集團合作共建了碩士層次的大數據技術應用專業，這些學校的大數據專業開設時間長比較成熟，這些高校可以考慮。
㈤ 大數據的數據科學與關鍵技術是什麼
對於大數據想必大家都有所了解了吧？隨著信息化的不斷發展，大數據也越來越被人們所熟知。我們都知道，現在很多行業都離不開數據分析，在數據分析中我們有聽說了大數據，大數據涉及到了很多的行業，一般來說，大數據涉及到了金融、交通、醫療、安全、社交、電信等等。由此可見，大數據面向的方向有很多，面向的范圍很廣。我們可以把大數據比喻成一個大容器，很多的東西都能夠裝在這個大容器中，但是大數據都是有一些技術組成的，那麼大數據的數據科學和關鍵技術都是什麼呢？在這篇文章我們就給大家解答一下這個問題。
通常來說，大數據的數據採集是通過感測器、智能終端設備、數據儲存這三個方面組成，而通過感測器的大數據離不開物聯網，通過智能終端的大數據離不開互聯網，而數據的海量儲存離不開雲計算，最重要的就是大數據的計算分析採用機器學習，大數據的互動展示離不開可視化，所以我們需要知道大數據的數據科學和關鍵技術，只有這樣我們才能夠用好大數據。
首先我們來說說數據科學，數據科學可以理解為一個跨多學科領域的，從數據中獲取知識的科學方法，技術和系統集合，其目標是從數據中提取出有價值的信息，它結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學，統計，模式識別，機器學習，人工智慧，深度學習，數據可視化，數據挖掘，數據倉庫，以及高性能計算等。很多的領域都是離不開數據科學的。
那麼數據科學的過程是什麼呢？一般來說，數據科學的過程就是有原始數據採集，數據預處理和清洗，數據探索式分析，數據計算建模，數據可視化和報表，數據產品和決策支持等內容，而傳統信息化技術多是在結構化和小規模數據上進行計算處理，大數據時代呢，數據變大了，數據多源異構了，需要智能預測和分析支持了，所以核心技術離不開機器學習、數據挖掘、人工智慧等，另外還需考慮海量數據的分布式存儲管理和機器學習演算法並行處理，所以數據的大規模增長客觀上促進了數據科學技術生態的繁榮與發展，包括大數據採集、數據預處理、分布式存儲、MySQL資料庫、多模式計算、多模態計算、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智慧、深度學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。由此可見大數據是一門極度專業性的學科。
在這篇文章中我們給大家介紹了數據科學的關鍵技術的實際內容，大數據的數據科學的關鍵技術有很多，我們需要學習很多的知識，這樣我們才能夠觸類旁通，讓大數據更好地為我們服務。
㈥ 如何看待數據科學與大數據技術專業
在薪資待遇方面，可參考IT行業類的專業，2016屆本科應屆畢業生就業薪資最高的10個專業中軟體工程、計算機科學與技術、電子信息工程穩進前十，薪資待遇分布在7K到9K之間，IT行業的薪資待遇非常高。人工智慧以及大數據技術的崗位人才需求逐步上升，未來可能會發展為就業前景最好的專業之一。
㈦ 數據科學與大數據技術專業怎麼樣前景如何謝謝！
數據科學與大數據技術專業很不錯，前景比較樂觀，畢業生能在政府機構企業公司等從事大數據管理研究應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程計算機科學與技術應用統計學等專業的研究生或出國深造。下面我們就來具體說一下這個行業的發展前景和畢業之後的就業情況。
㈧ 數據科學與大數據技術專業是個什麼東西
「數據科學與大數據技術」專業是近兩年才設立的新專業。「數據科學與大數據技術」專業有著很好的就業前景並且就業的寬度廣，就業薪資待遇水平高，缺點可能在於專業設立較新，教學課程設置上可能無法跟上大數據人才培養的技能需求。
「數據科學與大數據技術」專業的人才培養方向
分析類崗位
分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。
演算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智慧方向，根據人工智慧產品需求完成技術方案設計及演算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。
研發類崗位
架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據採集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。
開發工程師。基於hadoop、spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。
運維工程師。負責大數據基礎平台的運維,保障平台的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。
管理類崗位
產品經理。負責大數據平台產品的設計工作，主導數據產品的功能規劃、體驗設計，與研發、數據分析、演算法團隊緊密合作，挖掘數據價值，形成數據產品，包括部分數據可視化的產品設計等。
運營經理。根據業務特點，結合業務發展需求，設立數據監控模型,搭建數據分析架構，理解業務方向和戰略，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議。
「數據科學與大數據技術」專業的就業前景
人才需求方面，騰訊研究院於2017年12月發布了《2017年全球人工智慧人才白皮書》，數據顯示，中國592家公司中約有4萬位員工，而中國對於人工智慧人才的需求數量已經突破百萬，人才嚴重短缺，迫使企業不斷降低工作經驗門檻，甚至不惜從零培養人才。人工智慧人才掌握的技能寬度和深度均在逐漸提高。2017年求職的人工智慧人才中，有68%的人掌握至少3種技能，簡歷中最常出現的技能包括spark、深度學習、演算法研究、Hadoop，Python等。而人工智慧工程師的招聘主要集中在演算法與開發兩個大類, 本科學歷及以上人才目前是人工智慧領域的主力軍，同時，就業人群在快速年輕化。
在薪資待遇方面，可參考IT行業類的專業，2016屆本科應屆畢業生就業薪資最高的10個專業中軟體工程、計算機科學與技術、電子信息工程穩進前十，薪資待遇分布在7K到9K之間，IT行業的薪資待遇非常高。人工智慧以及大數據技術的崗位人才需求逐步上升，未來可能會發展為就業前景最好的專業之一。
㈨ 數據科學與大數據技術是什麼專業類別
據科學與大數據技術屬於計算機專業。
旨在培養具有大數據思版維、運用大數據思維及分析應用技術的高權層次大數據人才。系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。
(9)數據與大數據科學技術擴展閱讀
主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
畢業方向
畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。
參考資料：網路-數據科學與大數據技術專業