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數據科學與大數據技術專業基本屬性
數據科學與大數據技術專業 | 數據科學與大數據技術專業基本屬性 | |
學歷層次 | 本科 | |
修業年限 | 四年 | |
授予學位 | 工學學士,理學學士 | |
文理比例 | 3:97 | |
男女比例 | 75:25 |
數據科學與大數據技術專業介紹
專業簡介
本科專業中和大數據相對應的是“數據科學與大數據技術”專業,它是2015年教育部公布的新增專業。2017年3月公布的《高校本科專業備案和審批結果》中,北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設“數據科學與大數據技術”專業。隨后第二年又有32所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業。兩次獲批的名單中顯示,該專業學制為四年,授予工學學位或理學學位。數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能,從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)出發,對實際問題進行分析和解決。
培養目標
本專業就是在此背景下設立的面向大數據時代巨大人才需求的新專業,旨在培養具有良好的科學素養和社會責任感與使命感,具有寬廣的國際視野,具有從事數據科學與大數據相關的軟硬件及網絡的研究、設計、開發以及綜合應用的高級工程技術人才。
培養要求
本專業是一個軟硬件結合、兼顧數據科學理論與應用的以計算技術為基礎的、以數據科學與大數據技術為特色的寬口徑專業。
學科要求
善于做需求分析、寫代碼;善于與人溝通,喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案,有數據思維;需要持續保持學習狀態;內性格上能動能靜。
知識能力
1.具備扎實的數據基礎理論和基礎知識; 2.具有較強的思維能力、算法設計與分析能力; 3.系統掌握計算機科學與技術專業基本理論、基本知識和操作技能; 4.了解學科的知識結構、典型技術、核心概念和基本工作流程; 5.有較強的計算機系統的認知、分析、設計、編程和應用能力; 6.掌握文獻檢索、資料查詢的基本方法、能夠獨立獲取相關的知識和信息,具有較強的創新意識; 7.熟練掌握一門外語,能夠熟讀該專業外文書刊。
考研方向
大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類、軟件工程、計算機科學與技術、應用統計學
主要課程
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等。
就業方向
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。
社會名人
房祥忠、紀宏、林華珍等
數據科學與大數據技術專業就業前景
1、近十年平均薪資
年份 | 薪資/月 |
---|---|
2010 | 3552 |
2011 | 4565 |
2012 | 5445 |
2013 | 6009 |
2014 | 8437 |
2015 | 9563 |
2016 | 11396 |
2017 | 12649.6 |
2018 | 13915 |
2019 | 15723.9 |
2020 | 17089 |
2、主要職業分布
職業類別 | 具體崗位 | 比例 |
---|---|---|
計算機軟件/系統集成 | 軟件工程師、高級軟件工程師、數據庫管理員、數據庫開發工程師、軟件測試、系統工程師 | 42% |
互聯網/電子商務/網游 | 網站運營管理、網絡工程師、網絡與信息安全工程師、互聯網研發工程師、系統分析師/架構師 | 25% |
IT支持及其它 | 技術總監/經理、信息技術專員、技術支持/維護工程師 | 18% |
3、主要行業分布
序號 | 行業類別 | 比例 |
---|---|---|
1 | 計算機軟件 | 34% |
2 | IT服務(系統/數據/維護) | 15% |
3 | 互聯網/電子商務 | 11% |
4 | 通訊(設備/運營/增值服務) | 24% |
5 | 房地產 | 6% |
6 | 貿易/進出口 | 3% |
7 | 學術/科研 | 7% |
4、主要地區分布
序號 | 地區 | 比例 |
---|---|---|
1 | 北京 | 8% |
2 | 上海 | 7% |
3 | 深圳 | 7% |
4 | 廣州 | 5% |
5 | 杭州 | 5% |
6 | 東莞 | 6% |
7 | 重慶 | 5% |
8 | 寧波 | 4% |
9 | 無錫 | 4% |
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