大数据学院需要报名计算机二级吗 南财大数据专业怎么样？

南财大数据专业怎么样？

前景确实不错！

南京财经大学

南京财经大学是一所以才经济管理类学科偏于，经济学、管理学、法学、工学、理学、文学、艺术学等多学科支撑教材、协调发展的江苏高等职业技术学院重点建设大学。

南京财经大学，在教育部第四轮学科评估中，统计学获评C。管理科学与工程获评C-。

大数据管理与应用专业

大数据管理与应用专业以互联网和大数据时代为背景，比较多研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用这些大数据管理与治理方法。

主要课程：微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等专业特色课程。

主要专业方向有：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。

该专业的毕业生是可以你选择再继续读研、去国外深造学习或真接就业。最优秀本科毕业生有机会完成任务保送研究生的资格。就业行业和航空航天、互联网、金融、通信等。毕业生是可以在相关部门从事行业信息管理、数据分析、业务流程优化、商务智能决策和互联网智能化等工作。

点评：

一、教育部第四轮学科评估中，对每个参评学科组成三档九级，即A、B、C三挡，九级由高到低为A、A、A-，B、B、B-，C、C、C-。

二、大数据管理与应用专业比较复杂数学、管理科学与工程、统计学等多个学科范畴。在教育部第四轮学科评估中，南京财经大学统计学获评C，管理科学与工程获评C-。应具备一定会办学实力。

三、南京财经大学大数据管理与应用专业是依托管理学院的十分丰富商科资源而统合的新发明专业。它注意培养的人才是都能够科学化与数量化进行商业分析的复合型人才。简单的方法，在基础理论注意培养方面生克制化管理科学与工程专业缩小的运筹学，统计学等优势课程，同样融入其中现代信息技术发展后的统计机器学习与人工智能等新技术。比如，重新整合商科优势，培养学生更注重对于古代和现代管理，营销与金融等商业背景知识的学习。最后，依靠所学的基础理论知识于商业实战问题的解决中。最重要的的，与悠久的传统的数据分析而言，更注重从大数据商业模式构建体系，数据质量管理，数据资产化，数据隐私保护等越来越微观的方面培养训练学生数据治理公司的思维。

紧接着信息技术的迅猛发展，我国早进入“大物云移”的时代，即大数据，物联网，云计算与移动互联网时代。最重要的的，“国家大数据战略”也被列入了国家十三五规划中。国家大数据纲要更是列举了与大数据相关的国家大数据工程与行业。这为高校培养训练与输过来或则的人才提出来了冷肃的挑战。据估计，目前全国与数据产业相关的人才缺口巨形百万，尤其是本身相当丰富的理论基础、功底的技术技能、深刻理解商业业务并有国际化视野的人才奇缺。在就业方面，数据产业相关的职位从二级的商业数据分析师，到有高级的数据科学家，甚至连公司的高管“首席数据官”也可以“首席信息官”大都未来的就业方向。

所以我，前景比较好！

大三要分方向了，其中有大数据方向，不知道大数据好不好学，主要学什么？

充当一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来能回答帮一下忙这个问题。

必须，选择大数据方向是没有问题的，但学习大数据是具备一定难度的。

当前正在大数据时代，大数据未来将我得到广泛的落地后应用，因为从未来发展的前景来看，大数据方向是比较好的选择。学习大数据是需要必须具备三方面的基础知识，三个是数学、统计学和计算机，别外还包括一众辅助学科，比如说社会学、经济学等等。所以我大数据牵涉到到的内容还是比较比较多的，并且也更具肯定会的难度。

对此计算机专业的学生来说，学习大数据方向常见是需要学200元以内几个方面的内容：

第一：编程语言。大数据领域的编程语言比较好常见的有Java、Python、Scala、R等，其中Python和R语言在数据分析领域应用比较好多，Java语言在大数据应用开发和大数据平台开发领域应用比较多，Scala则通常应用于Spark平台。

第二：大数据平台。目前也很常见的大数据平台是Hadoop和Spark，不少商用大数据平台通常确实是实现Hadoop构建的，而且Hadoop平台对此计算机硬件的要求比较低，都很比较适合初学者和大学生群体。别外，大数据平台的组件也很多，需要一个系统的学习过程才能渐渐完全掌握。

第三：大数据分析。数据分析是大数据专业要重要去学习的内容，目前大数据分析有两种主要，一种是统计学分析，另外一种是机器学习分析。以机器学习为例，简单要手中掌握一些较常见的算法，包括决策树、素朴贝叶斯、支持向量机等等，然后再实际编程语言能够完成算法的实现，进而对算法进行训练和验证，一切动作肯定具有一定会难度的。当前，场景分析是大数据也很常见的落地后应用。

我普通机电设备互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向几乎全部在大数据和人工智能领域，我会陆陆续续写一些关於互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友是可以打听一下我，完全相信一定会收获不小。

如果不是有互联网方面的问题，或则考研方面的问题，都这个可以直接咨询我，谢谢了！

做个梦，看是否可以梦到答案

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。