數據科學與大數據技術專業(yè)學什么 數據科學與大數據技術就業(yè)方向
數據科學與大數據技術專業(yè)學什么，數據科學與大數據技術專業(yè)是與計算機和數學是密切相關的，那么這個專業(yè)學習內容和就業(yè)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(yè)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(yè)學什么
一、數據科學與大數據技術專業(yè)學什么
數據科學與大數據技術專業(yè)是不是學得更多的是數學？我們來看一個比較普遍的專業(yè)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(yè)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(guī)模分布式系統(tǒng)。
專業(yè)基礎課程內容：數學分析、概率論與數理統(tǒng)計、統(tǒng)計計算、數據結構，線性代數、數據庫引論，統(tǒng)計學基礎，計算機原理，大數據管理，大數據統(tǒng)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(yè) 就業(yè)方向
1.大數據系統(tǒng)架構師
大數據平臺搭建、系統(tǒng)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(tǒng)、分布并行處理等。
2.大數據系統(tǒng)分析師
面向實際行業(yè)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(tǒng)計、矩陣計算、優(yōu)化方法。
3.hadoop開發(fā)工程師。
解決大數據存儲問題。
4.數據分析師
不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)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(yè)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(fā)，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(yōu)秀的數據分析師，應該業(yè)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(fā)現規(guī)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(yōu)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(yè)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(xù)關注查字典網。
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