數據科學與大數據技術專業學什么 數據科學與大數據技術就業方向
數據科學與大數據技術專業學什么，數據科學與大數據技術專業是與計算機和數學是密切相關的，那么這個專業學習內容和就業方向是怎樣的呢。下面查字典網小編整理了數據科學與大數據技術專業學什么的相關內容，希望能夠幫助到大家。
數據科學與大數據技術專業學什么
一、數據科學與大數據技術專業學什么
數據科學與大數據技術專業是不是學得更多的是數學？我們來看一個比較普遍的專業課程內容，當然，不同的學校設置可能稍有不同，但總體上是這些。
專業課程內容：金融與經濟大數據挖掘，神經網絡與深度學習，數值算法與案例分析與數據挖掘，大規模分布式系統。
專業基礎課程內容：數學分析、概率論與數理統計、統計計算、數據結構，線性代數、數據庫引論，統計學基礎，計算機原理，大數據管理，大數據統計分析實驗，計量經濟學等等。
二、數據科學與大數據技術專業 就業方向
1.大數據系統架構師
大數據平臺搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網絡架構、編程范式、文件系統、分布并行處理等。
2.大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智能、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3.hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4.數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
5.數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
6.大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里云推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕后的英雄。
以上就是本次查字典網小編整理的數據科學與大數據技術專業學什么的內容了，希望大家能夠參考。想了解更多相關類型資訊，請持續關注查字典網。
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