发布时间:2023-06-30 13:19:19 | 一起网
数据科学与大数据技术专业简称数科或大数据专业,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。
重视数据的机构已经越来越多,上到国防部,下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动,需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理,如优化库存,降低成本,预测需求等。人才主要分成三大类:大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。
随着移动互联网和智能终端的普及,信息技术与经济社会的交汇融合,引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为,人类有史以来的数据总量,每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。
2011年至2014年四年间,我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
大数据人才需求将有大幅增长,高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万,数据分析师现在需求就很旺盛了,2年工作经验的月薪可达到8K,硕士学历的数据分析师月薪可达到12K,5年工作经验的可达到40万至60万元。
1.属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、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(有专业知识、有数据思维)。
2.基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
大数据被誉为“21世纪的新石油”,是国家战略性资产,是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新,竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年,大数据已渗透到社会方方面面。 一起网
人工智能是势不可挡的发展趋势,大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
1、当下企业用人现象:一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科,走的是“复合型”培养路线,行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中,如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些,直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。
2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时,大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后,所学恐怕落后于行业发展。
3、大数据人才的典型胜任特征:善于做需求分析、写代码;善于与人沟通,喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案,有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。
4、不同办学层次的院校开设此专业,培养模式会有差异。例如,高职类院校学生由于数学基础相对薄弱,会跟多偏向于工具的使用,如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学,在研究生段则会专攻某一技术领域,比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。
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