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数据科学与大数据技术 本科
工学 计算机类 #热门
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数据科学与大数据技术是研究数据采集、存储、处理、分析与可视化的交叉学科，培养大数据时代的数据科学家和分析师。
学位类型
工学学士
学制
四年
专业编码
080910T认识这个专业
学什么 / 做什么
发展与建议
专业定义
数据科学与大数据技术是研究数据的采集、存储、管理、处理、分析和可视化的交叉学科，融合了计算机科学、统计学、数学等多个领域的知识。该专业培养能够从海量数据中提取有价值信息的数据科学家和大数据工程师。
培养目标
培养具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，掌握大数据采集、存储、处理、分析和可视化技术，能在互联网、金融、政府等领域从事大数据相关工作的高级复合型人才。
培养要求
学生需掌握数学和统计学基础理论，熟练使用大数据处理框架（Hadoop、Spark等），具备数据挖掘、机器学习、数据可视化等能力，能够解决实际业务中的数据分析问题。
知识能力
- 统计分析与数据建模能力
- 大数据平台搭建与运维能力
- 数据挖掘与机器学习能力
- 数据可视化与商业洞察能力
- SQL与NoSQL数据库操作能力
- 业务理解与数据驱动决策能力
主要课程
- 高等数学
- 线性代数
- 概率论与数理统计
- 数据结构与算法
- 数据库原理
- 大数据技术原理
- Hadoop与Spark
- 数据挖掘
- 机器学习
- 数据可视化
- Python数据分析
- 统计学
实践环节
- 大数据分析实训
- 数据竞赛（Kaggle/天池）
- 企业数据项目实习
- 毕业设计
- 数据可视化项目
- 开源大数据项目
典型岗位
- 数据分析师
- 大数据工程师
- 数据科学家
- 商业分析师（BA）
- 数据产品经理
- 风控数据分析师
- 量化交易员
- BI工程师
就业行业
- 互联网/科技
- 金融/银行
- 电商/零售
- 政府/公共事业
- 医疗健康
- 咨询/市场研究
发展前景
大数据时代，各行业对数据人才的需求爆发式增长。数据科学家连续多年被评为最佳职业之一。该专业就业面广，可在互联网、金融、咨询、政府等多个领域发展。建议在校期间多参与实际数据分析项目，积累业务理解能力。
薪酬待遇
数据分析师应届起薪10-20K/月，大数据工程师12-25K/月。资深数据科学家年薪40-80万，量化交易员收入上不封顶。
报考建议
适合数学好、对数据敏感的学生。建议选考物理。该专业交叉性强，不同院校可能偏计算机或偏统计，报考前需了解培养方案。优先选择数据科学实力强的院校。
推荐院校
- 北京大学
- 清华大学
- 复旦大学
- 上海交通大学
- 浙江大学
- 中国科学技术大学
- 中国人民大学
- 同济大学