大數據專業主要學數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程等課程。

數據科學與大數據技術專業是通過對基礎知識、理論及技術的研究,掌握學、統計、計算機等學科基礎知識,數據建模、高效分析與處理,統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。具備良好的外語能力,培養出德、智、體、美、勞全面發展的技術型和全能型的優質人才。
數據科學與大數據技術的主要課程包括數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析,部分高校的會有所差異。
| 分類 | 內容 |
| 通識類知識 | 通識類知識包括人文社會科學類、數學和自然科學類兩部分。人文社會科學類知識包括經濟、環境、法律、倫理等基本內容;數學和自然科學類知識包括高等工程數學、概率論與數理統計、離散結構、力學、電磁學、光學與現代物理的基本內容。 |
| 學科基礎知識 | 學科基礎知識被視為專業類基礎知識,培養學生計算思維、程序設計與實現、算法分析與設計、系統能力等專業基本能力,能夠解決實際問題。建議教學內容覆蓋以下知識領域的核心內容:程序設計、數據結構、計算機組成、操作系統、計算機網絡、信息管理,包括核心概念、基本原理以及相關的基本技術和方法,并讓學生了解學科發展歷史和現狀。 |
| 專業知識 | 課程須覆蓋相應知識領域的核心內容,并培養學生將所學的知識運用于復雜系統的能力,能夠設計、實現、部署、運行或者維護基于計算原理的系統。數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課:離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。 |
本專業就業前景廣闊,畢業生能夠在計算機和互聯網領域以及大數據相關產業從事數據科學研究、大數據相關工程應用開發、技術管理與咨詢等工作。該專業適合升學考研。
或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
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