超13高校新增开设数据科学与大数据技术专业未来年薪50万
2025年智能科学与技术专业大学生就业方向
2025年智能科学与技术专业大学生就业方向随着人工智能（AI）技术的迅猛发展和广泛应用，智能科学与技术专业毕业生在就业市场上具有极高的竞争力。
预计到了2025年，智能科学与技术专业的大学生将在多个领域找到丰富的就业机会。
1. 数据科学与大数据领域数据科学家：利用大数据分析技术，从海量数据中提取有价值的信息，为企业提供决策支持。
在金融、医疗、营销等领域都有广泛的应用。
大数据分析师：利用智能技术处理和分析大规模数据，为企业提供战略规划和业务优化的建议。
2. 人工智能与机器学习领域机器学习工程师：设计和开发机器学习算法和模型，以自动化和提高各种任务的效率。
这些工程师在自动驾驶、金融风险评估、智能推荐等领域发挥着重要作用。
AI算法工程师：专注于研究和开发先进的AI算法，以满足复杂和多样化的应用场景。
3. 计算机视觉与自然语言处理领域计算机视觉工程师：开发视觉感知系统，使计算机能够理解和处理图像和视频。
他们的工作涉及安防监控、图像识别、虚拟现实等领域。
自然语言处理工程师：使用计算机技术处理和理解人类语言，开发智能语音助手、智能翻译系统、智能客服等应用。
4. 信息技术与服务领域智能信息处理工程师：专注于智能信息系统的开发、优化和维护，确保系统的高效运行和安全性。
智能信息系统开发工程师：负责设计、开发和实施各种智能信息系统，以满足不同行业和领域的需求。
5. 其他领域电气自动化与通信：在智能制造和物联网领域有很大的应用前景。
医疗健康：随着AI技术在医疗领域的广泛应用，毕业生可以在医疗影像分析、智能诊断、虚拟医生等方面找到工作机会。
科学研究与工程开发：在相关企业和研究机构从事产品设计、制造、新技术科研开发、应用研究与技术管理等工作。
6. 新兴职业随着AI技术的不断发展，还会出现一些新兴职业，如AI伦理监管、智能机器人工程师等。
这些岗位对专业知识和技能有较高要求，但同时也提供了广阔的发展空间。
7. 公共部门与教育机构公务员：各级政府部门对智能科学与技术专业人才的需求也在不断增加。
2023年数据科学与大数据技术专业介绍及就业方向
2023年数据科学与大数据技术专业介绍及就业方向
数据科学与大数据技术是从计算机科学、应用数学、统计学和科学方法等诸多学科中获得灵感，发展而来的新兴领域。
数据科学与大数据技术专业通过构建相应的算法模型，将大量数据进行收集、整理、清洗和分析，然后通过数据挖掘和机器学习技术等手段，实现对大数据的深度挖掘和研究。
专业核心课程包括数据结构算法、数据挖掘、机器学习、大数据计算、数据可视化、数据分析等方面的内容。
同时，该专业还注重学生的实践能力的培养，给予学员更多机会参加大型数据分析项目实践，培养实际操作中的代码编写和调试能力。
学生学会如何分析和解决一些真实世界的问题，并且熟悉实际项目运营所需的数据积累和分析技术，为未来的就业打下坚实的基础。
就业前景：
数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔，相关职业岗位包括：
1.数据科学家/顾问：负责提供数据分析和挖掘的咨询和培训服务。
2.数据仓库工程师：负责设计、构建、测试和维护企业级数据仓库。
3.大数据工程师：负责搭建大数据平台、数据流水线、数据管道等基础设施以及企业级预测模型的构建。
4.数据分析师：负责数据模型的构建与实现、统计分析与报表生成等工作。
5.人工智能工程师：负责将机器学习和深度学习技术应用到实际的工业生产中，提升智能化的发展。
6.数据产品经理：负责构思、设计和开发数据产品，全面掌握从产品策划到实际落地运营所需技能。
未来，数据科学与大数据技术将成为世界的主要发展方向，具备这个专业知识的人才将逐渐成为企业与机构的必备能力。
因此，选择数据科学与大数据技术专业将给你未来职业发展带来无限的机遇和挑战。
关于增设数据科学与大数据技术专业的可行性论证报告0717
关于增设数据科学与大数据技术专业的可行性论证报告近年来，互联网等行业快速发展所产生的规模庞大的业务数据，给信息资源的开发和利用带来了机遇和挑战，信息产业的发展进入了大数据时代。
大数据技术是当前世界各国都在争夺的新兴技术，大数据产业，是各国抢占新一轮经济和科技发展制高点的战略选择；随着大数据技术在各行各业得到不断普及和广泛应用，大数据技术人才需求越来越巨大，人才缺口越来越大，因而加大大数据技术人才培养力度是国家在大数据领域的重要战略之一。
我校信息科学与工程学院及社会发展与管理学院在长期的人才培养实践中积累了社会发展与管理类专业及信息技术类专业人才培养经验、凝练形成了专业人才培养模式、集聚了较强的专业师资团队、建设了较丰富的专业教学资源与平台；结合信息科学与工程学院及社会发展与管理学院的优势资源，完全可以支撑以精准社会服务为应用背景的数据科学与大数据技术专业的建设与发展，保障质量培养该专业的应用型人才。
一、我校增设数据科学与大数据技术专业的必要性我国高等教育专业人才培养目标主要以政府需求、市场需求为导向，我校作为普通高等院校，承担着为社会培养急需专业人才的重任。
随着大数据技术及大数据产业的发展，政府、市场及各行各业对大数据技术人才的需求越来越大，人才缺口越来越大。
因此，我校增设数据科学与大数据技术专业，培养大数据技术专业人才，更好地适应大数据技术的发展、大数据产业的发展，更好地满足社会对大数据技术人才的需求，助力国家的大数据技术及产业发展、助力地方经济社会发展，具有重要的时代意义，也是时代赋予的重要责任。
（一）增设该专业是大数据技术发展及国家大数据发展战略的需要1.大数据技术发展的需要随着互联网的飞速发展，特别是随着物联网、社交网络、移动网络、电子商务等新兴技术的快速发展与广发应用，全球的数据出现爆炸式增长。
从2010年开始，全球数据量跨入了ZB 时代。
IDC预测， 2020年全球已经拥有35ZB以上的数据量，这充分显示了我们人类正处于大数据时代。
数据科学与大数据技术专业好找工作吗及前景
数据科学与大数据技术专业好找工作吗及前景数据科学与大数据技术专业好找工作吗好找工作，近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作，大数据将会是未来最有发展前景的行业。
数据科学与大数据技术专业就业前景广阔，毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理与咨询等工作。
智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业，覆盖面很广。
专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统(MEMS)，与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人-机系统技术等。
数据科学与大数据技术专业简介“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。
“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。
以数据中国“百校工程”产教融合创新项目为例，在课程的设置上校企共建专业人才培养方案，对接培养大数据技能型人才，在大数据与人工智能领域设立了以下的人才培养方向。
数据科学与大数据技术专业前景数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，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。
同时可以考取网站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。
大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。
学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。
数据科学与大数据技术可从事的职业1、Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2、数据挖掘、数据分析机器学习方向学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3、大数据运维云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科对应岗位：大数据运维工程师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，也就是所谓的网站工程和大数据数据库相关联以及数据分析可视化。
数据科学与大数据技术的就业前景
数据科学与大数据技术的就业前景数据科学和大数据技术的就业前景近年来引起了越来越多的关注。
随着信息技术的迅猛发展，各行各业都在积极转型，数据的价值愈发凸显。
我们生活在一个数据爆炸的时代，无论是社交媒体、电子商务，还是金融服务，数据无处不在。
面对这样的大环境，数据科学和大数据技术相关的职业选择变得愈发重要，甚至是必要。
首先，我们可以从市场需求来看看这个领域的就业前景。
近年来，很多公司都在寻找数据科学家、数据分析师、数据工程师等专业人才。
根据一些研究机构的统计，数据科学职位的需求在过去几年中增长了30%以上，这个速度在未来几年内可能还会继续加快。
很多企业意识到，只有通过数据驱动的决策才能在竞争中脱颖而出。
所以，掌握数据处理和分析能力的人才自然成为了市场的“香饽饽”。
1.1 需求的多样性是一个重要的因素。
不同的行业对数据科学的需求各有侧重。
比如，金融行业对风险控制、信用评估等方面的数据分析需求非常高；而零售行业则关注客户行为分析，以提升销售和客户体验。
再比如，医疗行业越来越依赖数据分析来提高诊疗效果和管理效率。
因此，从业者可以根据自己的兴趣和特长选择合适的行业，形成自己的职业发展路径。
1.2 除了行业需求外，数据科学领域的技术变化也推动了就业市场的繁荣。
随着云计算、物联网等新兴技术的出现，数据的获取和处理方式也在不断演变。
这意味着从业者需要不断学习新技能，保持竞争力。
这个变化其实也是个机遇，只要适应得当，就能在行业中立足并发展。
其次，职业发展的空间和前景也让人振奋。
数据科学家和数据分析师等职位的薪资水平普遍较高，这与技术的复杂性和市场需求密切相关。
根据一些调查，数据科学家的年薪常常超过许多传统行业的职位。
除此之外，随着经验的积累和技能的提升，许多从业者还能够向更高层次的职位发展，比如首席数据官（CDO）或数据战略顾问等。
2.1 职业发展的灵活性也是一个吸引人的方面。
数据科学相关的工作可以是全职，也可以是兼职，甚至是自由职业。
数据科学与大数据技术专业发展现状
数据科学与大数据技术专业发展现状引言在当今信息时代，数据已经成为一种重要的资源和工具。
作为数据的使用和分析的学科和技术，数据科学和大数据技术在过去几年中迅速发展，成为备受关注的领域。
本文将重点讨论数据科学与大数据技术专业的发展现状，包括专业需求、人才培养、技术趋势等方面。
专业需求数据科学与大数据技术的专业需求持续增长。
随着企业和组织对数据的重视程度不断提高，对数据科学和大数据技术专业人才的需求也在快速增长。
据相关统计数据显示，未来几年内，全球对数据科学家和大数据工程师的需求将迅速增加。
在各行各业中，从金融、医疗到零售和制造业，都有着巨大的数据分析和利用需求。
人才培养人才培养是数据科学与大数据技术专业发展的重要环节。
为了满足专业需求，越来越多的高校和培训机构提供相关课程和学位，并投入更多资源培养学生。
这些课程和学位涵盖了数据科学和大数据技术的基本原理和技能，在数学、统计学、计算机科学等方面培养学生的能力。
此外，一些企业也提供数据科学实习项目，为学生提供实践机会。
技术趋势数据科学与大数据技术专业在技术领域也经历了一些趋势变化。
随着云计算和大数据存储技术的发展，处理大规模数据和实时数据的能力得到了大幅提升。
同时，机器学习和人工智能等技术也为数据科学和大数据技术的应用开辟了新的可能性。
此外，数据隐私和安全等问题也受到越来越多的关注，并成为数据科学与大数据技术专业发展的重要议题。
挑战与机遇数据科学与大数据技术专业的发展面临着一些挑战，同时也提供了很多机遇。
其中一个挑战是技术更新速度快，学生需要不断跟进最新技术，保持对新兴领域的了解和掌握。
另一个挑战是缺乏经验丰富的专业人才，需要培养更多具备实践能力和解决实际问题的数据科学家和大数据工程师。
然而，随着专业需求的增长，这些挑战也为专业人才提供了广阔的就业机会和职业发展空间。
结论数据科学与大数据技术专业在当今信息时代有着广阔的发展前景。
随着企业和组织对数据的需求不断增长，数据科学和大数据技术的专业需求也在迅速增加。
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求数据科学与大数据技术是当前热门的职业领域，随着信息技术的发展和数据爆炸式增长，企业对于数据科学家和大数据技术人才的需求越来越大。
本文将从职业定位和岗位需求两个方面探讨数据科学与大数据技术的发展趋势和前景。
一、数据科学与大数据技术的职业定位数据科学是运用科学方法、流程、算法和系统，从结构化和非结构化数据中提取知识和洞察力的领域。
数据科学家是指擅长数据分析和处理的专业人员，他们在数据采集、清洗、处理、分析和可视化等方面具备专业的技能和知识。
大数据技术是指用于处理海量数据的技术和工具，包括数据存储、处理、分析和挖掘等方面的技术。
大数据技术人才需要具备扎实的计算机基础知识和编程能力，熟悉分布式计算、并行计算和数据挖掘等技术。
在职业定位方面，数据科学家和大数据技术人才可以在各行各业找到就业机会。
金融、电商、医疗、制造业、交通等行业都需要数据科学家和大数据技术人才来帮助企业进行数据分析和决策支持。
同时，政府部门和科研院所也是数据科学家和大数据技术人才的重要就业领域。
二、数据科学与大数据技术的岗位需求随着大数据时代的到来，企业对于数据科学家和大数据技术人才的需求呈现出快速增长的趋势。
根据国内外的调查报告和招聘信息分析，以下是当前数据科学与大数据技术的岗位需求和趋势：1.数据科学家：主要负责数据采集、清洗、处理和分析工作，需要具备扎实的统计学、机器学习和数据挖掘等知识，熟练掌握Python、R、SQL等编程和数据分析工具。
2.大数据工程师：主要负责大数据平台的搭建和维护工作，需要具备扎实的计算机基础知识和编程能力，熟悉Hadoop、Spark、Hive等大数据技术和工具。
3.数据可视化专家：主要负责将数据分析结果以可视化的方式呈现，需要具备扎实的设计和数据分析能力，熟练掌握Tableau、Power BI等数据可视化工具。
4.数据架构师：主要负责设计和优化数据架构，保障数据的安全和高效访问，需要具备扎实的数据库和分布式系统知识，熟悉MySQL、Oracle、Hadoop等技术。
高考结束,为什么这些专业成了“爆款”？
2018高考结束，为什么这些专业成了“爆款”？文/青鹿教育青鹿观察室：这是一个聚焦教育行业新闻的非著名观察室。
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一年一度的高考正在褪去余温。
今天我们想谈谈高考后选专业的那些事儿：今年哪些专业会是大热门、选专业最重要的又是什么。
先来看热门专业。
数据科学与大数据技术、机器人工程、网络空间安全、信息安全等围绕信息技术、大数据等关键词的专业，将会是近年的爆款专业。
1、数据科学与大数据技术培养人才类型：这个专业是要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。
数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，很多机构都需大数据项目来做创新驱动。
新开设专业的高校情况：2017年，全国新开设“数据科学与大数据技术”专业高校数量达250所。
第一批成功申请该专业的高校共有3所，为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，于2016年2月获得教育部批准。
课程：作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识。
2、机器人工程培养人才类型：具有较强综合职业能力的高素质应用型专门人才。
学生毕业后主要从事机器人工作站设计、装调与改造，机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等相关岗位工作。
新开设专业的高校情况：2017年新增“机器人工程”专业的学校有近60所。
产业前景：预计到2020年，中国人工智能(AI)产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元，如此快速的增长和发展必然会产生大量的人才需求。
3、网络空间安全、信息安全培养人才类型：网络安全的人才多种多样，包括立法人才、治理人才、战略人才、技术和理论研发人才、安全规划人才、宣传和教育人才、运维人才、防御人才等等。
新开设专业的高校情况：2017年度全国高校本科专业备案和审批结果中，增设“网络空间安全”一级学科，共有18所高校本科开设“网络空间安全”专业，16所高校新增了“信息安全”专业。
数据科学与大数据技术的就业前景
数据科学与大数据技术的就业前景随着科技的飞速发展，数据科学和大数据技术已经成为了当今社会最热门的领域之一。
从金融、医疗、教育到零售、制造等各个行业，都在积极探索如何利用大数据技术来提高效率、降低成本、创造价值。
那么，作为从事这个行业的从业者，我们的就业前景究竟如何呢？本文将从多个方面进行分析，帮助大家更好地了解数据科学与大数据技术的就业前景。
一、行业发展趋势1.1 人工智能与大数据的结合近年来，人工智能技术取得了突飞猛进的发展，而大数据则是人工智能技术的重要基础。
越来越多的企业开始将大数据技术应用于人工智能领域，如机器学习、深度学习等。
这使得大数据与人工智能的结合成为了行业发展的一大趋势。
因此，从事数据科学与大数据技术的从业者需要具备较强的人工智能知识，以适应行业的发展需求。
1.2 云计算与大数据的融合云计算技术的出现，为大数据处理提供了更加便捷的方式。
通过云计算平台，企业可以轻松地实现数据的存储、计算和分析，从而大大提高了大数据处理的效率。
因此，云计算与大数据的融合也成为了行业发展的一个重要方向。
从事数据科学与大数据技术的从业者需要熟悉云计算技术，以便更好地应对行业的发展挑战。
二、职业发展路径2.1 数据分析师数据分析师是数据科学与大数据技术领域的核心职位之一。
他们主要负责收集、整理、分析和解读数据，为企业提供有价值的决策支持。
随着大数据技术在各行各业的应用越来越广泛，数据分析师的需求也将持续增长。
因此，从事数据分析工作的从业者有着较为广阔的职业发展前景。
2.2 数据挖掘工程师数据挖掘工程师是专门从事数据挖掘和机器学习相关工作的技术人员。
他们主要负责从大量数据中提取有价值的信息，为企业提供智能化的解决方案。
随着人工智能技术的不断发展，数据挖掘工程师的需求也将持续上升。
因此，从事数据挖掘工作的从业者同样具有较好的职业发展前景。
2.3 数据产品经理数据产品经理是负责数据产品的设计、开发和推广的专业人士。
大数据与数据科学的职业前景
大数据与数据科学的职业前景引言近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据和数据科学已成为热门话题。
作为两个紧密相关的领域，它们不仅给企业和组织带来了巨大的商机，也展现了广阔的职业前景。
本文将深入探讨大数据与数据科学的职业前景，包括工作领域、专业技能需求、薪资水平以及未来发展趋势。
工作领域大数据和数据科学的应用领域十分广泛，几乎涵盖了各行各业。
在电子商务中，大数据和数据科学可以帮助企业分析用户行为、优化推荐算法以及进行精细化营销。
在金融领域，它们可以用于风控模型的建立、交易分析以及市场预测。
在医疗健康领域，它们可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发以及医疗资源优化。
此外，大数据和数据科学在交通运输、能源、政府管理等领域也有广泛的应用。
专业技能需求要从事大数据和数据科学相关的职业，需要掌握一系列专业技能。
首先，熟练掌握编程语言是必不可少的，如Python、R、Java等。
其次，对统计学和数学建模有一定的了解和应用能力。
此外，掌握数据处理和数据挖掘的方法和工具，如SQL、Hadoop、Spark等，也是必备的技能。
另外，具备良好的数据分析和问题解决能力，以及对业务理解和沟通能力也是非常重要的。
薪资水平由于大数据和数据科学领域的技术需求较高、人才稀缺，相应的薪资水平也较高。
根据调查数据显示，从事数据科学相关职业的平均薪资通常高于其他行业。
薪资水平还受到经验、技能和地理位置的影响，一般来说，有经验的数据科学家相对薪资较高。
根据不同地区或国家的经济情况和技术发展水平，薪资水平也会有所差异。
未来发展趋势可以预见的是，随着信息技术的不断更新和大数据应用的深入发展，大数据和数据科学的职业前景将会广阔且稳定。
随着人工智能、云计算和物联网等技术的结合，大数据和数据科学的应用场景将越来越多样化和复杂化。
同时，对于数据隐私和数据安全的重视也会带动相关职业的需求增长。
因此，不论是从事大数据工程师、数据分析师、数据科学家等职位，这些职业都有着良好的发展前景。
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来年薪50万
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超1/3高校新增开设数据科学与大数据技术专业未来年薪50万
3月21日，教育部公布了《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，共有862所高校新增了2311个专业。
其中，最热专业当属“数据科学与大数据技术”，共有248所高校，占比超过1/3。
翻开历史，“数据科学与大数据技术”专业首次与我们见面是在2016年初，当时教育部公布的《2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，共有3所高校获批，分别是北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。
而在去年，教育部公布的《2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》中，获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到了32所。
不难发现，近三年来，“数据科学与大数据技术”专业的开设高校数量以近10倍的方式在猛增，开设高校数量已累计到284所。
如此多的高校对它青睐有加，“数据科学与大数据技术”到底是一个什么专业?
以对外经济贸易大学的“数据科学与大数据技术”专业为例，该专业是培养以计算机科学、统计分析为基础，具备经济、金融、物流、商业、贸易、管理等相关学科的领域知识，能推动并引领未来全球“互联网+”、云计算、大数据技术在各领域的深入应用，具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究能力的高素质复合型人才。
核心课程包括了微观经济学、计量经济学、国际金融、搜索引擎、自然语言处理、数据可视化、机器学习、模式识别以及大数据技术
平台等相关课程。
很明显，“数据科学与大数据技术”专业就是为了培养时下最热门的“人工智能、大数据、云计算”等行业急需的人才。
据全球顶
尖管理咨询公司麦肯锡分析报告显示，到2018年，大数据或者数据
工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19
万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺
口则将达到150万!
与此同时，人工智能已经上升至国家战略，2017年7月，国务
院印发《新一代人工智能发展规划》，规划中明确提出了我国新一
代人工智能“三步走”发展战略，2020年，人工智能产业成为新的
重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径;2025
年，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力;2030年，
人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要
人工智能创新中心。
不仅就业前景好，从业人员的薪资待遇也很不错。
以Hadoop开
发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8K以上，工作1年月
薪可达到1.2W以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以
达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司。
听到这里，想必同学们对“数据科学与大数据技术”专业已有所了解，是不是有点蠢蠢欲动了。
不过，笔者建议，该专业对“数学、统计学、计算机科学”等知识要求很高，如果在高中阶段，数学成
绩不理想的同学就不建议选择。
当然，根据学科关联性，按照计算
机类、数学类，甚至自动化类、机械类的相关专业来选择，然后考
研深造学习人工智能方向，也是不错的选择。
以下是笔者统计的开设“数据科学与大数据技术”专业的高校(未剔除重复高校)，供大家参考选择。
第一批开设高校：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学
第二批开设高校：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、北京信息科技大学、中北大学、晋中
学院、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财
经大学、宿州学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联
合国际学院、广西科技大学、重庆理工大学、成都东软学院、电子
科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商
学院、贵州理工学院、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、宁夏理工学院
第三批开设高校：中国人民大学、北京化工大学、中国农业大学、北京师范大学、中国传媒大学、南开大学、同济大学、上海财经大学、上海财经大学、中国矿业大学、厦门大学、中国石油大学(北京)、中国地质大学(武汉)、武汉理工大学、华中农业大学、华中师
范大学、中南财经政法大学、华南理工大学、西南财经大学、兰州
大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、中央民族大学、北方民族
大学、大连海事大学、防灾科技学院、北方工业大学、北京石油化
工学院、首都经济贸易大学、北京城市学院、北京吉利学院、天津
财经大学、天津财经大学珠江学院、河北地质大学、河北工程大学、北华航天工业学院、河北农业大学、河北北方学院、河北民族师范
学院、保定学院、河北经贸大学、河北外国语学院、河北大学工商
学院、燕京理工学院、河北工程技术学院、河北东方学院、山西大学、太原理工大学、山西农业大学、忻州师范学院、太原师范学院、长治学院、运城学院、山西财经大学、山西工商学院、山西农业大
学信息学院、太原工业学院、山西工程技术学院、内蒙古大学、内
蒙古工业大学、内蒙古医科大学、内蒙古师范大学、赤峰学院、集
宁师范学院、内蒙古民族大学、内蒙古财经大学、呼和浩特民族学院、鄂尔多斯应用技术学院、辽宁大学、沈阳大学、沈阳工业大学、辽宁科技学院、沈阳工程学院、沈阳师范大学、大连东软信息学院、长春大学、吉林师范大学、吉林工程技术师范学院、吉林财经大学、长春工业大学人文信息学院、吉林动画学院、吉林师范大学博达学院、黑龙江大学、牡丹江师范学院、哈尔滨华德学院、黑龙江工业
学院、上海电机学院、上海对外经贸大学、上海体育学院、上海健
康医学院、常熟理工学院、南京信息工程大学、南京工程学院、淮
阴工学院、南通大学、江苏师范大学、南京审计大学、金陵科技学院、南京理工大学泰州科技学院、南京师范大学中北学院、江苏师
范大学科文学院、昆山杜克大学、浙江工业大学、浙江科技学院、
杭州师范大学、温州大学、浙江万里学院、浙江工商大学、嘉兴学院、浙江大学宁波理工学院、上海财经大学浙江学院、安徽理工大学、安徽工程大学、阜阳师范学院、池州学院、滁州学院、安徽科
技学院、淮北师范大学、安庆师范大学、安徽财经大学、铜陵学院、安徽三联学院、安徽新华学院、安徽信息工程学院、合肥师范学院、福州大学、集美大学、闽江学院、厦门理工学院、厦门华厦学院、
闽南理工学院、福建江夏学院、阳光学院、集美大学诚毅学院、南
昌大学、新余学院、南昌航空大学、江西师范大学、上饶师范学院、江西财经大学、南昌理工学院、山东交通学院、齐鲁工业大学、山
东农业大学、山东中医药大学、曲阜师范大学、泰山学院、聊城大学、济宁学院、枣庄学院、德州学院、临沂大学、山东财经大学、
齐鲁理工学院、河南工程学院、郑州轻工业学院、河南城建学院、
河南大学、许昌学院、洛阳师范学院、信阳师范学院、安阳师范学院、周口师范学院、河南科技学院、新乡学院、商丘师范学院、河
南财经政法大学、南阳理工学院、洛阳理工学院、郑州工业应用技
术学院、郑州科技学院、中原工学院信息商务学院、郑州升达经贸
管理学院、郑州财经学院、黄河交通学院、湖北大学、湖北工业大学、武汉轻工大学、湖北工程学院、武昌理工学院、武汉工程科技
学院、湘潭大学、吉首大学、湖南商学院、湖南财政经济学院、肇
庆学院、汕头大学、广东工业大学、广州大学、韩山师范学院、广
东财经大学、广东技术师范学院、广东科技学院、广州商学院、北
京理工大学珠海学院、广东技术师范学院天河学院、广州大学华软
软件学院、桂林理工大学、河池学院、广西师范学院、玉林师范学院、桂林航天工业学院、南宁学院、海南师范大学、海口经济学院、三亚学院、重庆科技学院、重庆邮电大学、重庆文理学院、重庆师
范大学涉外商贸学院、重庆邮电大学移通学院、重庆大学城市科技
学院、重庆第二师范学院、重庆工程学院、西南石油大学、成都信
息工程大学、成都理工大学工程技术学院、四川大学锦城学院、四
川大学锦江学院、贵州工程应用技术学院、遵义师范学院、凯里学院、铜仁学院、贵州财经大学、贵州民族大学、贵州民族大学人文
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