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新兴专业解读(二)| 数据科学与大数据技术

程序员文章站 2022-04-11 18:11:19
为帮助考生了解专业情况,提前做好专业选择与职业生涯规划,省教育考试院联合省教育厅高教处、相关高校推出“专业解读”系列,供2022年高考生参考。今天,将为考生送上第二期——解读数据科学与大数据技术专业,...

为帮助考生了解专业情况,提前做好专业选择与职业生涯规划,省教育考试院联合省教育厅高教处、相关高校推出“专业解读”系列,供2022年高考生参考。

今天,将为考生送上第二期——解读数据科学与大数据技术专业,关于这个专业你了解多少?快随小编一起来看吧↓↓

一、什么时候开始在国内高校开设的?

2016年2月,教育部公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,北京大学、对外经济贸易大学和中南大学成为首批获批“数据科学与大数据技术”专业的高校。

二、数据科学与大数据技术专业是什么?

数据科学与大数据技术是一门跨学科专业,以数学学科、统计学学科、计算机学科为支撑学科,涉及人工智能、机器学习、数据可视化、信号处理以及概率模型等学科领域知识,旨在培养具有大数据思维、掌握大数据分析应用技术的高层次大数据人才。从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,提升学生解决实际问题的能力。

新兴专业解读(二)| 数据科学与大数据技术

三、目前,国内开设的高校有哪些?

目前,全国共有681所普通高校开设数据科学与大数据技术专业。其中广东省内有39所,包括华南理工大学、华南农业大学、华南师范大学、广东工业大学、汕头大学、广东财经大学、广东海洋大学、仲恺农业工程学院、广东技术师范学院、岭南师范学院、韩山师范学院、广东石油化工学院、广东金融学院、广东第二师范学院、广州大学、南方科技大学、深圳技术大学、佛山科学技术学院、韶关学院、惠州学院、东莞理工学院、五邑大学、肇庆学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、香港中文大学(深圳)、广东培正学院、广东白云学院、广东科技学院、广州商学院、广州工商学院、北京理工大学珠海学院、珠海科技学院、广州华立学院、东莞城市学院、广州南方学院、广州城市理工学院、广州华商学院、广州软件学院、广州理工学院等。

四、学制是几年?授予什么学位?

学制是4年,授予理学或工学学士学位。

大部分高校授予工学学士学位。部分高校如北京大学、浙江财经大学、复旦大学、中国农业大学授予理学学士学位。

五、主要课程有哪些?

数据科学与大数据技术专业一般开设数学基础(微积分、线性代数、数理统计等)和计算机基础(计算机组成与体系结构、程序设计基础、计算机与软件工程概论)等课程,在此基础上也会开设数据科学与大数据专业理论和技术学习(数据结构、云计算与大数据平台、数据库新系统等)等专业课程。

新兴专业解读(二)| 数据科学与大数据技术

图为华南理工大学广州国际校区未来技术学院,于2021年1月正式成立,并于今年5月入选成为教育部首批未来技术学院。数据科学与大数据技术作为未来技术学院的本科专业之一,于2021年9月迎来第一批学生。

六、就业前景如何?

我国先后出台了《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》等政策文件,鼓励大数据产业发展,推动大数据行业的高质量成长,激发大数据市场活力。据预测,到2025年我国大数据产业规模将达1.9万亿。人社部《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示:2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万,2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速,需求总量在2000万人左右。

就业方向有科学研究、互联网领域数据分析、数据挖掘、大数据工程应用开发、商业信息分析、信息架构开发等。

新兴专业解读(二)| 数据科学与大数据技术

七、报考建议有哪些?

1.具有较好的数学基础及学习计算机的热情。该专业不仅对学生的数学能力有较高的要求,而且对学生的计算机使用能力也有很高的要求,所以对数学不敏感以及对学习计算机兴趣不高的考生,建议慎重报考。

2.具有数据思维,对数据有浓厚的兴趣,持续保持学习状态。该专业对学生根据数据推演、分析、提出解决方案的能力有一定要求,要注意培养自己的数据思维,同时持续保持学习状态。

3.做好考前评估,了解该专业在各高校的培养方向。近几年开设数据科学与大数据技术专业的高校较多,各个高校开设情况、课程重点、培养方向各有不同,要根据自身特点和专业特点进行理性分析,找到适合自身发展的院校。

4.做好职业生涯规划。数据科学与大数据技术专业是一门交叉学科,学习的课程较多,需要尽早地对未来职业发展进行规划,进而根据各个院校该专业的特点选择适合自己的院校,并在基础课程基础上,通过辅修、选修等方式精修相关学科,夯实基础。如果想从事互联网行业大数据开发、大数据分析等岗位,要注重计算机相关技术的学习以及编程能力的提升。如果想从事管理类工作,那么应该注重大数据的场景应用能力以及数据分析能力的提升。