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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(zhuān)業(yè)

1. 課程設(shè)置全面

這個(gè)專(zhuān)業(yè)是課程專(zhuān)門(mén)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(jì)學(xué)、術(shù)主術(shù)主計(jì)算機(jī)科學(xué)等多方面的學(xué)什學(xué)知識(shí)。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(jì)等，為數(shù)據(jù)分析提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)學(xué)方面會(huì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析等課程，讓學(xué)生掌握從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的方法。計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)課程如編程語(yǔ)言（Python、Java等）、數(shù)據(jù)庫(kù)原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，使學(xué)生具備處理和存儲(chǔ)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(duì)數(shù)據(jù)價(jià)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(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生在就業(yè)市場(chǎng)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(yàn)。例如，電商平臺(tái)通過(guò)分析用戶的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史數(shù)據(jù)，為用戶推薦可能感興趣的商品，從而增加銷(xiāo)售額。畢業(yè)生還可以在金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信貸分析，通過(guò)分析大量的金融數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和客戶的信用狀況。

二、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)（大數(shù)據(jù)方向）

1. 計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)本身就是一個(gè)基礎(chǔ)廣泛的專(zhuān)業(yè)，當(dāng)側(cè)重于大數(shù)據(jù)方向時(shí)，學(xué)生在掌握計(jì)算機(jī)硬件、軟件基礎(chǔ)的同時(shí)，深入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。在這個(gè)專(zhuān)業(yè)中，學(xué)生將深入研究算法設(shè)計(jì)與分析，這對(duì)于處理大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜計(jì)算問(wèn)題至關(guān)重要。例如，在處理海量的圖像或文本數(shù)據(jù)時(shí)，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(chǎng)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(tái)，通過(guò)分析患者的病歷、診斷結(jié)果等數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進(jìn)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(hào)燈的設(shè)置，緩解城市交通擁堵。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)（大數(shù)據(jù)分析方向）

1. 統(tǒng)計(jì)分析能力的強(qiáng)化

統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)在大數(shù)據(jù)分析方向上，更加注重培養(yǎng)學(xué)生強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析能力。學(xué)生將深入學(xué)習(xí)多元統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間序列分析等高級(jí)統(tǒng)計(jì)課程。這些知識(shí)在處理大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系時(shí)非常有用。例如，在分析氣象大數(shù)據(jù)時(shí)，時(shí)間序列分析可以用來(lái)預(yù)測(cè)天氣變化趨勢(shì)。在市場(chǎng)調(diào)研大數(shù)據(jù)中，多元統(tǒng)計(jì)分析可以揭示不同變量之間的關(guān)系，如消費(fèi)者年齡、收入與購(gòu)買(mǎi)行為之間的關(guān)系。

2. 數(shù)據(jù)解讀與決策支持

該專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生擅長(zhǎng)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(chǎng)部門(mén)，他們可以根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分和目標(biāo)客戶定位。在政府部門(mén)，他們能夠通過(guò)分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，為政策制定提供依據(jù)，如根據(jù)人口流動(dòng)數(shù)據(jù)制定城市規(guī)劃政策。

四、信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)（大數(shù)據(jù)計(jì)算方向）

1. 計(jì)算能力的提升

這個(gè)專(zhuān)業(yè)側(cè)重于提升學(xué)生的計(jì)算能力，在大數(shù)據(jù)計(jì)算方向上，學(xué)生將學(xué)習(xí)數(shù)值計(jì)算方法、高性能計(jì)算等課程。數(shù)值計(jì)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(jì)算問(wèn)題，而高性能計(jì)算則使學(xué)生能夠利用超級(jí)計(jì)算機(jī)或分布式計(jì)算平臺(tái)來(lái)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(cè)數(shù)據(jù)，或者在物理學(xué)研究中處理大型粒子對(duì)撞機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)時(shí)，這些計(jì)算能力就顯得尤為重要。

2. 跨學(xué)科應(yīng)用

信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生能夠跨學(xué)科應(yīng)用大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)。在工程領(lǐng)域，他們可以參與工程模擬計(jì)算，通過(guò)分析大量的工程試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化工程設(shè)計(jì)。在環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域，他們能夠處理環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)環(huán)境變化趨勢(shì)。

與大數(shù)據(jù)有關(guān)的專(zhuān)業(yè)各有其特色和優(yōu)勢(shì)，無(wú)論是對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)感興趣，還是擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)分析或計(jì)算機(jī)編程，都能在這些專(zhuān)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(gè)充滿機(jī)遇的領(lǐng)域中大展身手。

詳細(xì)列舉大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)主要學(xué)什么？

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)是一門(mén)旨在培養(yǎng)能夠從海量數(shù)據(jù)中提取價(jià)值、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理的技術(shù)型人才的學(xué)科。該專(zhuān)業(yè)涉及多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、人工智能、云計(jì)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(dòng)，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)的內(nèi)容和課程不斷更新。以下是大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)的主要課程和學(xué)習(xí)內(nèi)容的詳細(xì)列舉：

• C語(yǔ)言/Java語(yǔ)言/Python編程：學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ)，掌握常用的編程語(yǔ)言，能夠編寫(xiě)基礎(chǔ)程序。Python尤為重要，因?yàn)樗跀?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(duì)列、樹(shù)、圖等）以及常見(jiàn)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(shí)，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(jì)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(jì)：掌握概率分布、統(tǒng)計(jì)推斷、回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)等基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)方法，是后續(xù)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。
• 線性代數(shù)：掌握矩陣運(yùn)算、特征值、特征向量等線性代數(shù)知識(shí)，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(shí)，理解如何通過(guò)優(yōu)化算法進(jìn)行模型的優(yōu)化和調(diào)整。

• 數(shù)據(jù)庫(kù)原理與設(shè)計(jì)：學(xué)習(xí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL、PostgreSQL）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、Cassandra）設(shè)計(jì)和應(yīng)用的原理，掌握數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理的基本技巧。
• SQL語(yǔ)言：學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（SQL），用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)查詢(xún)、插入、更新和刪除等操作。
• NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)：學(xué)習(xí)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB、HBase、Cassandra等）的特點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，了解大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(chǔ)與計(jì)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(jì)算框架）、Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）等，以及Spark等流式計(jì)算框架的原理和使用。
• 分布式系統(tǒng)：學(xué)習(xí)分布式計(jì)算、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)一致性協(xié)議等，掌握如何設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)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(lèi)、分類(lèi)、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(jī)器學(xué)習(xí)：包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、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?cè)诖髷?shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，特別是在圖像、文本和語(yǔ)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(xiàng)目（如Hive、Pig、HBase、Zookeeper等），掌握如何使用這些工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析。
• Spark與大數(shù)據(jù)計(jì)算：學(xué)習(xí)Spark分布式計(jì)算框架，掌握Spark的核心概念（如RDD、DataFrame、DataSet）和操作，并能進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的批處理和實(shí)時(shí)流處理。
• Flink與實(shí)時(shí)流處理：學(xué)習(xí)Apache Flink、Apache Kafka等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理框架，掌握如何進(jìn)行流數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)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(shì)。
• 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(jī)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(cè)分析、自然語(yǔ)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(gè)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(jì)算基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)云計(jì)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(tái)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(jì)算平臺(tái)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(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、處理和分析。

• 在這些課程中，學(xué)生會(huì)參與實(shí)際的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，涉及數(shù)據(jù)采集、清洗、分析、建模、可視化等多個(gè)環(huán)節(jié)。
• 常見(jiàn)項(xiàng)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(yíng)銷(xiāo)預(yù)測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析等。

• 學(xué)習(xí)如何保護(hù)大數(shù)據(jù)中的隱私和安全，掌握常用的加密算法、身份驗(yàn)證機(jī)制、安全防護(hù)措施等。

• 學(xué)生將在指導(dǎo)老師的幫助下，進(jìn)行大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的深入研究，通常需要選擇一個(gè)與大數(shù)據(jù)相關(guān)的課題進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)或論文寫(xiě)作。

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)涵蓋了計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，重點(diǎn)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(jì)，還需要掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（如Hadoop、Spark等）、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘等核心技能。通過(guò)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(jià)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(shí)際問(wèn)題。

學(xué)計(jì)算機(jī)好還是大數(shù)據(jù)好？這問(wèn)題有點(diǎn)含金量！

學(xué)計(jì)算機(jī)好還是大數(shù)據(jù)？這問(wèn)題有點(diǎn)含金量！因?yàn)闊o(wú)論是計(jì)算機(jī)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(qiáng)的數(shù)學(xué)天賦，那么是不是學(xué)計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)都一樣呢？其實(shí)還是可以商榷的。

雖然兩專(zhuān)業(yè)都與數(shù)學(xué)高度相關(guān)，但計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)不僅要求數(shù)學(xué)好，對(duì)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(shì)即可，對(duì)物理知識(shí)幾乎沒(méi)有涉獵。

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)就不說(shuō)了，因?yàn)橥皵?shù)40年我高考的那個(gè)年代，連復(fù)旦大學(xué)都沒(méi)有計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，可發(fā)展到今天提到計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，幾乎是地球人都知道的。而說(shuō)到數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)，很多人似乎也知道一點(diǎn)，但又說(shuō)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(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，是同屬工科門(mén)類(lèi)下的計(jì)算機(jī)大類(lèi)下的兩個(gè)獨(dú)立專(zhuān)業(yè)，需要接觸數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、機(jī)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(gè)領(lǐng)域的知識(shí)；重點(diǎn)任務(wù)是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，研究如何采集、存儲(chǔ)、處理和分析海量數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)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(jī)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(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)工程師、大數(shù)據(jù)運(yùn)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(kù)管理員、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)經(jīng)理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理、大數(shù)據(jù)銷(xiāo)售等。有一點(diǎn)需要說(shuō)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(jì)算機(jī)，可那是以應(yīng)用為主，跟專(zhuān)業(yè)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)不同的是，計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)不僅學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，還需要懂原理，對(duì)計(jì)算機(jī)知識(shí)的掌握需要的是專(zhuān)業(yè)級(jí)別的。

從以上的介紹上說(shuō)，無(wú)法說(shuō)學(xué)計(jì)算機(jī)好還是大數(shù)據(jù)？但從不同分?jǐn)?shù)段的考生來(lái)說(shuō)，可以有不同的選擇。首先說(shuō)，物理、數(shù)學(xué)都強(qiáng)的同學(xué)盡量報(bào)計(jì)算機(jī)；數(shù)學(xué)好而物理不強(qiáng)的同學(xué)盡可能走計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。