数据科学与大数据技术难吗？好不好学
大数据与人工智能两个专业,哪个好？
大数据与人工智能两个专业，哪个好？与大数据、人工智能相关的专业，目前主要有两个：数据科学与大数据技术、人工智能。
数据科学与大数据技术对数学要求比较低，但对计算机编程实践能力要求比较高。
而人工智能对数学要求高。
可以根据你对数学、计算机编程的兴趣程度来灵活选择。
数据科学与大数据技术、人工智能都是综合性学科，大学阶段要学习的内容都包括：数学、计算机、统计学。
数据科学与大数据技术一般本科毕业就可以找到自己喜欢的工作，就业面可以说非常广，只要与数据相关的工作都可以找到，比如数据分析师、数据开发工程师、数据产品经理、大数据工程师等热门职位。
人工智能对科研能力要求高，所以一般需要继续深造读研究生或者博士。
毕业后可以找的工作包括机器学习工程师、算法工程师、各大研究所的研究员等。
这两个专业毕业后找到的工作，因为涉及到最新的前沿技术，薪水都会比较高，发展前景也会很好。
因为这两个专业是综合性学科，职业选择范围不会受限于某个细分的领域，正所谓是：往下可以搞业务和技术，往上可以搞科研。
这两个都是比较新的专业，学科建设还不够成熟，建议到口碑好的大学去读。
这不仅决定了你大学期间学习的含金量，也决定了你认识的老师、同学都是这个行业的佼佼者。
中国范围内有一批口碑好的院校，例如北京大学、清华大学、中国人民大学、中国科学院大学、北京邮电大学、复旦大学等都是这个行业广受认可的院校。
报考时尽量选择一线城市，因为与大数据、人工智能相关的主要集中在一线城市。
你在哪个城市读书，关系到了你的圈内人脉从哪里积累起来，这与你之后的就业选择高度相关。
考上大数据、人工智能专业，不意味着你可以“坐享其成”，因为这些都是对实践要求很高的学科，课堂上学到的可能只是皮毛，大量的知识需要你课后练习，和不断用搜索引擎来查找最新的知识来扩展学习。
大学期间多参加这个行业的竞赛，这会给你毕业找工作的简历里添上亮点，让你赢在起跑线。
数据科学与大数据技术专业导论学习总结
数据科学与大数据技术专业导论学习总结数据科学与大数据技术专业并非是计算机科学与统计学的简单拼凑，而更加突出的是数据科学本身——数据科学的基础理论、数据加工、数据分析、数据计算、数据管理及数据产品开发。
学习数据科学与大数据专业，主要是培养能够在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面工作的人才。
数据科学与大数据技术专业是以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才。
其具体就业方向有大数据系统构架师（负责大数据平台搭建、系统设计、基础设施）、大数据系统分析师（其是面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用）、Hadoop开发工程师（其是解决大数据储存问题）、数据分析师（其是在不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析并依据数据作出行业研究、评估和预测的专业人员。
在工作中通过运用工具提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义）。
在国外，数据科学专业是以数据分析学专业为基础发展而来的，可追溯至2007年北卡罗莱纳州立大学率先设立的数据分析硕士学位。
与统计学和计算机科学与技术等基础学科不同的是，数据分析学进一步抽象了这些底层科学中的数据问题，连接了包括统计学和计算机科学在内的基础学科与数据科学之间的空白，为数据科学这一新学科的出现奠定了直接基础。
在全世界的大学里，数据科学专业的人才培养具有如下几个特点：一、强调数据科学的多学科交叉点，将社会科学、计算机科学、统计学、管理学和法学等多学科知识融入具体课程之中。
二、凸显数据科学本身的讲解，注重提升学生的基于数据提出好问题的能力以及面向数据科学的研究设计、数据清理、储存与检索、交流与沟通统计分析、道德与隐私、数据可视化以及数据挖掘与探索等关键技能。
三、强调动手实践能力的培养，为学生提供各大实践平台。
大数据专业把人坑惨了
大数据专业把人坑惨了
大数据时代下，在网络上做任何事情都离不开大数据，所以大数据专业的人才稀缺，近几年报考大数据专业的考生也有所增加，那么网络上为什么会有“学大数据专业后悔死了、大数据专业把人坑惨了”这样的说法呢？
专业知识复杂难懂
大数据专业要学习的东西非常的多，几乎要学遍计算机类的所有专业知识，比如Java语言、C++语言等，之前没有接触过比较高端计算机专业知识的同学们学起来会十分困难，感觉学专业知识像在学习天书一样，非常难以理解。
大数据专业处于不断完善的阶段
大数据在我国也处于初级阶段，很多大数据能够涉及到的内容我国都还没有研发出来，相应的能学到的专业知识也处于不断完善的阶段，所以学了四年的大数据专业出来后不是就真正的学完了大数据的知识，想要从事大数据方面的工作就得继续学习新的知识，与时俱进。
实践操作要求较高
对于大数据专业来说实践是很重要的，但是大数据的实践操作是非常难的，一不小心就有可能功亏一篑，所以大数据专业对于实践操作的要求是比较高的，也比较考验大家的心态，心态不好的同学在实践失败后很有可能会自暴自弃，这也就是很多同学觉得学大数据专业后悔了的原因。
大数据专业并不坑人。
很多人觉得大数据专业坑也是因为上文提到的三点原因，但是大数据专业的发展前景是相当不错的，一是大数据的应用范围很广，学大数据专业的学生毕业后可以选择的就业方向是比较多的，基本会覆盖全行业。
二是目前大数据人才缺
失，根据数据显示，未来2-3年内，大数据的人才缺口能够达到120万，所以大数据人才的需求是在不断增加的，大家报考大数据专业未来的发展前景必然是非常好的。
数据科学与大数据技术本科专业
数据科学与大数据技术本科专业数据科学与大数据技术是近年来兴起的热门本科专业。
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为了推动社会进步和经济发展的重要力量。
数据科学与大数据技术专业致力于培养掌握大数据处理与分析的专业人才，为各行各业提供数据驱动的决策和创新。
我们来了解一下数据科学和大数据技术的基本概念。
数据科学是一门综合性学科，涵盖了数学、统计学、计算机科学、信息科学等多个领域的知识。
它通过收集、存储、处理和分析大量的数据，以获取对现象和问题的深入理解，并从中发现规律、预测趋势、提供决策支持。
而大数据技术则是为了应对数据科学中的海量数据而产生的技术体系，包括数据采集、存储、处理、分析和展示等多个环节。
数据科学与大数据技术专业的核心课程包括数据结构与算法、数据库原理与应用、数据挖掘与机器学习、统计学、数据可视化等。
学生将学习数据的采集和清洗、数据存储和管理、数据分析和建模、数据可视化和展示等技术和方法。
同时，还需要具备扎实的数学基础和计算机科学基础，以及良好的逻辑思维和问题解决能力。
数据科学与大数据技术专业的就业前景广阔。
近年来，随着大数据技术的快速发展和应用，各行各业对数据科学与大数据技术人才的需求量不断增加。
数据科学家、数据工程师、数据分析师等职业成为了热门职业。
他们可以在金融、电子商务、医疗、互联网、制造业等领域从事数据分析、数据挖掘、业务智能等工作。
同时，大数据技术也为创业提供了机会，很多创业公司都需要数据科学与大数据技术的支持。
然而，数据科学与大数据技术专业也面临一些挑战和问题。
一方面，数据科学与大数据技术发展迅猛，技术更新换代快，专业人才需要不断学习和更新知识。
另一方面，大数据的采集和处理需要消耗大量的计算资源，对计算机性能和存储能力有较高要求。
此外，数据的隐私和安全问题也需要引起重视。
为了培养优秀的数据科学与大数据技术专业人才，高校和培训机构积极探索创新教育模式。
一方面，加强理论教学，提高学生的数学和计算机科学基础；另一方面，注重实践教学，开设数据科学与大数据技术的实验课程和项目实训，让学生能够动手操作和实践。
数据科学与大数据技术
数据科学与大数据技术随着数字化时代的到来，数据量不断增长，数据科学与大数据技术逐渐成为重要的研究领域。
数据科学是指通过科学的方法和工具，从数据中提取知识和信息的过程。
大数据技术则是指处理和分析大规模、高维度、多样化数据的方法和技术。
本文将探讨数据科学与大数据技术的定义、应用领域以及挑战，并展望其未来发展方向。
一、数据科学与大数据技术的定义数据科学是一门综合性的学科，它利用数学、统计学、计算机科学和领域知识等多种方法，对数据进行分析、建模和预测，从而提取有价值的信息和知识。
数据科学的基本过程包括数据采集、数据清洗、特征提取、模型构建和结果评估等环节。
而大数据技术是为处理海量数据而诞生的一系列方法和技术，包括数据存储、数据处理、数据挖掘和数据可视化等方面。
二、数据科学与大数据技术的应用领域数据科学与大数据技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，通过对大量的医疗数据进行分析，可以帮助医生诊断疾病、挖掘潜在的治疗方法；在金融领域，数据科学可以帮助银行和证券公司进行风险管理和投资策略的制定；在交通领域，大数据技术可以优化交通流量，减少拥堵和交通事故；在环境领域，数据科学可以帮助监测大气污染和水资源利用等方面。
三、数据科学与大数据技术的挑战然而，数据科学与大数据技术也面临一些挑战。
首先，数据的质量和完整性是一个重要的问题。
由于数据的采集和清洗过程可能存在误差，因此得到的结果可能会受到数据质量的影响。
其次，数据隐私和安全问题也是一个亟待解决的问题。
在处理大数据的过程中，可能涉及到个人隐私和商业机密等敏感信息，如何保护这些信息成为一个挑战。
另外，算法的选择和模型的构建也是一个关键的问题。
不同的算法和模型适用于不同的数据和问题，如何选择最合适的算法和模型也需要进一步研究。
四、数据科学与大数据技术的未来发展方向数据科学与大数据技术的未来发展方向将会更加注重跨学科的合作和创新。
基于数据科学和大数据技术的跨学科研究将有助于解决现实世界中的复杂问题。
“数据科学与大数据技术”本科专业
“数据科学与大数据技术”本科专业数据科学与大数据技术是一个快速发展的本科专业，这个专业涉及到了数据的采集、存储、处理和分析等各个方面。
随着信息时代的到来，数据变得越来越庞大和复杂，对数据科学与大数据技术的需求也越来越高。
下面将从专业的学科设置、就业前景、学习能力要求、发展趋势等方面介绍这个专业。
首先，数据科学与大数据技术专业的学科设置非常全面，涉及到数学、统计学、计算机科学、通信技术、机器学习等多个领域。
学生在学习过程中将接触到各种数据分析方法和数据处理技术，同时也需要具备相关的计算机技术和编程能力。
通过这样的学科设置，学生能够全面了解数据科学和大数据技术的基本原理和应用方法。
其次，数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔。
大数据时代的到来，各个行业都需要专业的数据科学家和大数据工程师来进行数据的分析和挖掘。
例如，金融行业需要数据科学家来进行风险评估和投资决策；医疗行业需要数据科学家来进行疾病诊断和治疗方案优化；电商行业需要数据科学家来进行用户行为分析和个性化推荐等。
这些都为数据科学与大数据技术专业的毕业生提供了丰富的就业机会。
第三，学习数据科学与大数据技术需要一定的学习能力和技能。
在学习过程中，学生需要具备一定的数学功底，尤其是概率论和统计学的基础知识；同时也需要具备计算机编程的基本技能，例如Python、R等编程语言的掌握。
此外，学生还需要具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力，能够熟练运用各种数据分析工具和算法进行实际问题的解决。
最后，数据科学与大数据技术的发展趋势非常迅猛。
随着人工智能的发展和智能设备的普及，数据的产生速度将越来越快，数据的规模也将越来越大。
这就对数据科学家和大数据工程师的能力提出了更高的要求。
未来的数据科学与大数据技术将更加注重数据的实时处理和分析，以及数据的可视化和可解释性，以便更好地应用于各个领域。
综上所述，数据科学与大数据技术是一个内容生动、全面、有指导意义的本科专业。
数据科学与大数据技术专业好就业吗
数据科学与⼤数据技术专业好就业吗数据科学与⼤数据技术专业，旨在培养具有⼤数据思维、运⽤⼤数据思维及分析应⽤技术的⾼层次⼤数据⼈才。
数据科学与⼤数据技术专业就业情况⼤数据专业前景怎么样，细⼼看看近期的政策⼼⾥就有数了。
今年3⽉份，教育部公布了第⼆批获准开设“数据科学与⼤数据技术”的⾼校名单，加上去年获批的北京⼤学、对外经济贸易⼤学、中南⼤学，⼀共35所⾼校获批该专业。
今年开始，部分院校将招收第⼀届⼤数据专业本科⽣，开设数据科学与⼤数据技术本科专业⼤都是重点⼤学。
今年2⽉份，教育部发布《教育部⾼等教育司关于开展“新⼯科”研究与实践的通知》，随后“新⼯科”的讨论在⾼校⾥逐渐升温，培养“新⼯科”⼈才成为新的指导⽅向。
其中新⼯科专业就包括数据科学与⼤数据技术、⽹络空间安全、物联⽹⼯程、飞⾏器制造⼯程等专业，国家重视对整个社会转型和经济升级需要的⼈才培养。
考⼤数据研究⽣的话，北航在13年开了⼤数据技术与应⽤软件⼯程硕⼠的专业，是国内很早就开设⼤数据相关专业的⾼校。
清华⼤学的数据科学研究院于2014年招收⼤数据专业的学⽣，复旦⼤学于2015年9⽉开设数据科学专业，贵州⼤学、华南理⼯、武汉⼤学、对外经贸⼤学这些学校与慧科集团合作共建了硕⼠层次的⼤数据技术应⽤专业，这些学校的⼤数据专业开设时间长⽐较成熟，这些⾼校可以考虑。
数据科学与⼤数据技术专业介绍培养⽬标数据科学与⼤数据技术专业，旨在培养具有⼤数据思维、运⽤⼤数据思维及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，实际提升学⽣解决实际问题的能⼒，具有将领域知识与计算机技术和⼤数据技术融合、创新的能⼒，能够从事⼤数据研究和开发应⽤的⾼层次⼈才。
主要课程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语⾔程序设计、Python语⾔程序设计，⼤数据算法、⼈⼯智能、应⽤统计（统计学）、⼤数据机器学习、数据建模、⼤数据平台核⼼技术、⼤数据分析与处理,⼤数据管理、⼤数据实践等课程。
数据科学与大数据技术专业分析与报考建议
数据科学与大数据技术专业分析与报考建议大数据专业是很多学生和家长关注的热门专业，但大数据专业具体学什么、毕业主要做什么、适合什么学生报考，很多学生和家长还是不太清楚。
为便于学生和家长对数据科学与大数据技术专业有更深入的了解，本文重点对这个专业进行分析解读并提出专业报考建议。
1、认识大数据和大数据专业先和大家说说什么是大数据?行业内普遍认可的是符合IBM提出的5V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)的才是大数据。
对于我们一般非专业人来说，我们可以认为数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集就是大数据。
大数据有什么用途呢，用一个经典的“啤酒和尿布”的故事给大家解释一下。
美国零售业巨头沃尔玛分析销售数据时，发现了一个令人难以理解的现象：“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购物篮中。
经过调查分析发现，年轻的爸爸们在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，商场于是尝试将啤酒和尿布摆在一起，没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了，这就是利用了大数据进行分析得出的结论。
大数据技术已经在我们的日常生产、生活、学习中得到了广泛应用，例如利用车辆定位数据分析道路拥堵情况，利用大量的医疗数据预测流行流行性感冒或者疫情趋势，互联网企业利用大数据技术对客户进行画像、精准营销……阿里巴巴创始人马云曾经说过，企业最宝贵的资源就是数据。
数据科学与大数据技术专业是工学门类计算机类下面的特设专业，专业代码080910T，自2016年在国内重点大学陆续开设，本科学制4年。
数据科学与大数据技术专业主要培养具备扎实的数学与计算机基础、数据分析与建模能力、数据应用解决方案能力，能够在计算机、互联网以及大数据相关产业从事科学研究、数据分析、技术应用、技术管理与咨询等工作的专门技术人才。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据科学与大数据技术难吗？好不好学
数据科学与大数据技术难吗
这是时下非常热门的学问，当然他也有一定的难度，它的难度主要在两点，第1点也是数学方面，他要求的是高数，或者说处理的一些分析与统计，还有包括现行代数这样的一些知识，除此之外还有方面的编程，也就是所谓的软件工程和大数据数据库相关联以及数据分析可视化。
除此之外，最先进的技术都源自于英语方面的，所以还需要有一个非常好的英文的，语言的功底。
如果完全是偏向于应用，那么一般都要求硕士起步，所以硕士期间不仅仅要求有工程方面，也还需要有相应的理论知识。
数据科学与大数据技术是干什么的
数据科学与大数据技术专业需要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，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
同时可以考取软件工程、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。
数据科学与大数据技术专业就业方向有哪些
1.大数据系统架构师：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
2.大数据系统分析师：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
3.hadoop开发工程师：解决大数据存储问题。
4.数据分析师
数据科学与大数据技术专业主要学什么
数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据(人工智能)概论、Linux 操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程(高等数学、线性代数、概率论、数理统计)、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。
选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。
实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。