大数据专业主要学什么 数据科学与大数据技术专业，未来好就业吗？

数据科学与大数据技术专业，未来好就业吗？

数据科学与大数据技术专业，简称数据科学或大数据专业，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维和分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层次（即数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案，提高学生解决实际问题的能力，具备将领域知识与计算机技术、大数据技术相结合的能力、创新能力、能够从事大数据研发和应用的高层次人才。

主修课程：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言编程、python语言编程、大数据算法、人工智能、应用统计学（统计学）、大数据机械学习、数据建模、，大数据平台、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等核心技术

毕业方向：毕业生可在政府机关、企业、公司从事大数据管理、研究与应用开发。同时，还可以招收软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

大学：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、，就业前景：大数据三大就业方向：大数据系统研发人才、大数据应用开发人才、大数据分析人才。在这三个方向，他们的基本岗位一般是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

根据数据链发布的《大数据人才报告》，我国大数据人才只有46万人，未来三到五年大数据人才缺口将高达150万人。根据LinkedIn发布的“2016中国最热门互联网岗位人才报告”，研发工程师、产品经理、人力资源、营销、运营和数据分析是中国互联网行业需求最旺盛的六类人才岗位。其中，研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为紧缺。玲珑报告显示，数据分析人才供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析显示，跳槽速度最快，平均为19.8个月。据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来我国基础数据分析人才缺口将达到1400万人，bat企业招聘的岗位中60%以上都是大数据人才。

数据科学与大数据技术，简称“大数据”，这个专业好不好？

1. 数据科学与大数据技术，简称“大数据”，是计算机、人工智能等学科的交叉专业。

3. 自中国科学院首次开设“大数据技术与应用”专业以来，到目前为止，全国已有近300所高校开设了大数据专业，显示出该专业的人气。

4. 大数据人才报告显示，目前中国大数据人才只有46万人。据测算，未来几年，仅基础数据分析人才缺口就将达到1.4亿人，不亚于惊人的“天文数字”。

大数据是什么？市场有多大？

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！简而言之，大数据是围绕数据进行一系列价值操作的过程。

经过多年的发展，目前的大数据已经从最初的几个基本特征（数据量大、结构多样、速度快、价值密度低、真假难辨等）发展到今天的产业链，包括数据采集、管理和应用，许多企业相继参与到大数据产业链中。

数据采集包括传统信息系统采集（ERP系统、办公系统等）、网络信息采集和物联网系统信息采集。信息采集是大数据的重要组成部分。没有信息采集，就没有大数据。随着移动互联网的快速发展，信息采集的范围不断扩大，数据本身的维度也在不断提高，数据的价值也在不断提高。

数据分析是数据管理的重要内容，也是实现数据价值的重要手段。目前大数据落地应用主要集中在场景大数据分析上。目前，数据应用主要有两种渠道，一种是人工智能系统，另一种是决策系统。典型的应用案例是自动驾驶和智能诊疗。

说到大数据的市场空间，我们一定要讲工业互联网，因为未来大数据将主要通过工业互联网登陆到大多数传统产业。工业互联网作为传统产业结构升级的重要内容之一，未来有着非常大的发展空间。一方面，传统产业需要工业互联网技术辅助企业进行产品创新；另一方面，科技企业也需要工业互联网的发展，实现大数据、人工智能等技术的落地应用，为了服务互联网，我们正在寻找新的发展领域。大数据作为工业互联网的核心技术之一，未来自然有着巨大的市场空间。

对于软件开发者来说，大数据领域主要做什么？

大数据作为工业互联网的核心技术之一，具有广阔的发展空间。大数据领域将逐步构建以数据价值为核心的生态系统，整个生态系统将覆盖大量相关企业和员工。由于数据的价值将直接关系到企业未来的运营和发展，大数据的应用领域将突破目前的互联网行业，向大多数传统行业发展，因此大数据的影响范围将更加广泛。对于专业人士来说，掌握大数据相关技术不仅仅是技术人员的事。职场中的每个人都应该对大数据有一定的了解，因为未来的工作环境和大数据的关系会越来越密切。

目前，大数据的应用主要集中在互联网企业和行业信息企业，因为互联网企业既有数据又有技术。对于工业信息化企业来说，虽然手中没有数据，但有技术。通过与传统企业合作，从事大数据相关业务。目前，行业内围绕大数据的相关岗位主要集中在数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据展现、数据应用等方面，其中也涉及到包括物联网、云计算相关岗位在内的多个技术岗位的合作。

对于软件开发人员来说，大数据工作主要集中在大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析方面，其中大数据应用开发和大数据分析相关的工作较为常见。大数据应用开发者的主要任务有两个：一是现有系统的大数据，二是构建新的大数据应用。对于大数据分析师来说，主要的开发任务是完成数据分析过程，这通常需要统计方法和机器学习方法，其中机器学习往往需要大量的程序开发。

总之，从软件开发者的角度来看，大数据领域的主要工作就是在一堆杂乱的数据中找出其背后的规律。

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