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03-23
在高考填报志愿选择专业时，很多考生对数据科学与大数据技术专业学什么的问题很好奇。下面是由留学群编辑为大家整理的“数据科学与大数据技术专业学什么 就业方向有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。
本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
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。
课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。
大数据开发工程师主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造，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。
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03-14
每年都会有很多数据科学与大数据技术专业的同学选择考研提升学历，那么本专业主要考研方向有哪些呢?下面是由留学群编辑为大家整理的“数据科学与大数据技术专业的考研方向有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。
一、计算机科学与技术
本专业主要培养计算机科学与大数据技术领域的复合型高级人才，要求学生掌握计算机科学基本技术和大数据的运用，能够运用计算机进行大数据的采集、分析。
二、数据科学和信息技术
数据科学和信息技术专业是一个多学科深度交叉的专业，该专业要求学生具有深厚的理科基础和创新能力，能够运用信息技术，结合大数据解决各种实践问题。本专业要求学生能够在物联网、智能传感、人机交互等领域展开创新性研究。
三、软件工程
软件工程专业主要培养软件开发与维护的高级人才，要求学生掌握基本软件开发技能，能够运用常见计算机语言进行软件开发。
四、大数据科学与工程
大数据科学与工程专业是从事大数据研究与分析的专业，该专业立足于“互联网+”的时代背景，要求学生掌握数据分析与数据建模能力，能够运用信息技术分析软件对现实问题展开分析。
五、数据科学
数据科学的专业人才是国家急需的人才，该专业主要培养工学、理学等多学科交叉的专业人才，要求学生具有深厚的数据科学理论，了解数据科学的方法与技术，能够运用计算机软件，独立从事数据科学的研究。本专业需要学生熟练掌握外语，能够阅读国外文献，具有国际视野，着眼于国际学术前沿。
分析类岗位
分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
研发类岗位
架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。
开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。
运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。
管理类岗位
产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。<...
03-11
在高考填报志愿选择专业时，很多考生对数据科学与大数据技术专业学什么的问题很感兴趣。下面是由留学群编辑为大家整理的“数据科学与大数据技术专业的培养目标 学什么”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。
数据科学与大数据技术专业的培养目标
数据科学与大数据技术课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术。
本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
数据科学与大数据技术专业学什么
课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
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。
...11-13
考生在填报高考志愿时，很多人对大数据技术与应用专业感兴趣。下面是由留学群编辑为大家整理的“大数据技术与应用是学什么的”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。
大数据技术与应用专业
大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
主要课程
面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
就业方向
零售金融方向
零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
电子政务服务方向
随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用，尤其是在北京、上海、深圳等一线城市，基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作，进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。
互联网电商方向
作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。
其他方向
除了专业对口的工作以外，大数据技术与应用专业还可以凭借所学知识可以选择自主创业、考取公务员、从事销售等工作。总的来看，作为新一代信息技术的主流发展方向，大数据技术与应用发展前景十分广阔，所处行业也是朝阳行业，只要努力学习，把专业知识学扎实，毕业后就不用工作问题。
...07-21
准备选择专业的同学们，你们了解数据科学与大数据技术专业吗？那么该专业的就业前景如何呢？下面是由留学群小编为大家整理的“数据科学与大数据技术的就业前景”，仅供参考，欢迎大家阅读。
目前数据科学与大数据技术专业的前景还是非常广阔的，虽然该专业的设立时间比较短，但是在第一批本科生大面积就业之后，该专业就成为了继计算机科学与技术专业、软件工程专业之后，第三个就业表现突出的计算机相关专业之一，而且从大的行业发展趋势和人才需求趋势来看，未来大数据专业的就业潜力还是非常大的。
数据科学与大数据专业是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，同时还涉及到经济学、金融学、社会学、医学、教育学等一众学科，随着大数据技术逐渐开始落地应用，未来更多的专业学科都会与大数据技术相结合，所以未来在数据科学与大数据专业就读的同学，在选择主攻方向时会有更大的选择空间。
从就业的角度来说，当前选择大数据专业可以看成是一个“进可攻退可守”的选择，“进”可以往人工智能相关方向发展，“退”可以从事传统的信息类岗位，包括开发岗、算法岗、运维岗等等，所以大数据专业的就业能力是比较强的。
从当前的就业情况来看，不论是本科生还是硕士研究生，开发岗是比较常见的选择，虽然算法岗的岗位附加值比较高，但是竞争同样也比较激烈，一方面需要有更高的学历做支撑，另一方面也面临更多专业毕业生的竞争，像计算机专业、数学专业、统计学专业、经济学专业的毕业生也都可以从事算法岗。
选择大数据专业，一定要做好学习规划，这一点还是非常重要的，否则容易导致学得杂而不精这种情况。
计算机科学与技术
本专业主要培养计算机科学与大数据技术领域的复合型高级人才，要求学生掌握计算机科学基本技术和大数据的运用，能够运用计算机进行大数据的采集、分析。
数据科学和信息技术
数据科学和信息技术专业是一个多学科深度交叉的专业，该专业要求学生具有深厚的理科基础和创新能力，能够运用信息技术，结合大数据解决各种实践问题。本专业要求学生能够在物联网、智能传感、人机交互等领域展开创新性研究。
软件工程
软件工程专业主要培养软件开发与维护的高级人才，要求学生掌握基本软件开发技能，能够运用常见计算机语言进行软件开发。
大数据科学与工程
大数据科学与工程专业是从事大数据研究与分析的专业，该专业立足于“互联网+”的时代背景，要求学生掌握数据分析与数据建模能力，能够运用信息技术分析软件对现实问题展开分析。
数据科学
数据科学的专业人才是国家急需的人才，该专业主要培养工学、理学等多学科交叉的专业人才，要求学生具有深厚的数据科学理论，了解数据科学的方法与技术，能够运用计算机软件，独立从事数据科学的研究。本专业需要学生熟练掌握外语，能够阅读国外文献，具有国际视野，着眼于国际学术前沿。
...07-21
准备选择专业的同学们，你们了解数据科学与大数据技术专业吗?那么该专业适合女生吗?下面是由留学群小编为大家整理的“数据科学与大数据技术适合女生吗”，仅供参考，欢迎大家阅读。
首先，在当前的大数据时代背景下，女生选择学习数据科学与大数据技术是不错的选择，未来也有较多的就业机会。
从技术体系结构来看：
数据科学与大数据技术涉及到数学、统计学和计算机三大块内容，总体上的知识量和学习难度都相对比较大，所以女生选择大数据方向之前，应该首先考虑一下自己的知识结构和学习能力。另外，学习大数据知识还需要进行大量的实践，而实践环节还涉及到很多行业领域的知识，包括经济学、社会学、医学等等，所以学习大数据技术还是比较辛苦的。
从当前的就业岗位来看：
目前与大数据关系比较密切的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现和大数据教育等，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所面对的工作场景也有较大的区别。大数据平台开发属于研发级岗位，需要从业者具有较强的研发能力，而大数据应用开发岗位则需要从业者具有较强的编程能力，以及对于行业流程有较为全面的了解，不少程序员转向大数据应用开发岗位是比较适合的。
大数据分析和呈现在就业岗位的需求量上比较大，而且大数据分析的从业门槛并不高，工作强度也并不算太大，所以女生选择大数据分析岗位还是比较适合的。当前大数据场景分析是比较常见的落地应用，所以掌握一定的行业场景知识还是非常重要的。
最后，在大数据逐渐开始落地应用的情况下，行业领域有大量的职场人需要学习大数据技术，所以未来从事大数据教育岗位，对于女生来说，也比较适合。
数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业。课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。
培养目标
本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
数据科学与大数据技术专业所需能力
1.具备扎实的数据基础理论和基础知识;
2.具有较强的思维能力、算法设计与分析能力;
3.系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能;
4.了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程;
5.有较强的计算机系统的认知、分析、设计、编程和应用能力;
6.掌握文献检索、资料查询的基本方法、能够独立获取相关的知识和信息,具有较强的创新意识;
7.熟练掌握一门...
07-21
高考后选择时，数据科学与大数据技术是学什么是广大考生和家长们比较关心的问题之一。下面是由留学群小编为大家整理的“数据科学与大数据技术是学什么”，仅供参考，欢迎大家阅读。
数据科学与大数据技术课程教学体系涵盖大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：数学分析、解析几何、高等代数、常微分方程、数学建模、数理统计等数学专业类课程，以及大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等课程。
本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
知识能力
1.具备扎实的数据基础理论和基础知识;
2.具有较强的思维能力、算法设计与分析能力;
3.系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能;
4.了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程;
5.有较强的计算机系统的认知、分析、设计、编程和应用能力;
6.掌握文献检索、资料查询的基本方法、能够独立获取相关的知识和信息，具有较强的创新意识;
7.熟练掌握一门外语，能够熟读该专业外文书刊。
分析类岗位：
分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
研发类岗位：
架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。
开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。
运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。
就业前景
随着大数据往各领域延伸发展，市场对统计学、数学方面的专业人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。数据分析师/大数据分析培训，加米谷大数据培训机构，可预约现场试听课，大数据开发零基础班预报中。
大数据专业毕业生可以胜任大数据技术开发与应用，大数据运维和云计算等工作，可以去大型互...
07-19
在选择专业时，你们对大数据技术与应用有所了解吗?那么你们知道大数据技术与应用是学什么的吗?下面是由留学群小编为大家整理的“大数据技术与应用是学什么的”，仅供参考，欢迎大家阅读。
1.数据采集：利用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行抓取，并进行数据的预处理，合理存储。传媒大学拥有播音、新闻、电视等专业，本身就是一个大数据。
2.数据分析与挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。
3.数据可视化：对数据分析与挖掘的结果进行艺术化展现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化，层次化的多维度呈现。
4.数据底层架构：基于hadoop的分布式并行架构，便于海量数据的存储和实时调用。
大数据技术与应用需掌握的知识技能
1掌握各种大数据系统安装搭建能力和使用各种大数据系统解决实际问题的能力，包括Hadoop、HBase、Hive、Spark等系统。
2掌握获取数据和对数据进行预处理的能力。
3掌握大数据应用开发能力，包含批处理、实时流式处理、随机查询等模式。
4掌握基本的大数据分析和数据挖掘能力和基本的大数据可视化能力。
5具有探究学习、终身学习、分析问题和解决问题的能力。
6.备本专业必需的信息技术应用和维护能力。
1.联网电商方向
作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。
2.售金融方向
零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
3.子政务服务方向
随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用，尤其是在北京、上海、深圳等一线城市，基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作，进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。
4.其他方向
除了专业对口的工作以外，大数据技术与应用专业还可以凭借所学知识可以选择自主创业、考取公务员...
05-04
大数据技术与应用专业就业方向有哪些?同学们清楚吗，不清楚的话快来小编这里瞧瞧。下面是由留学群小编为大家整理的“大数据技术与应用专业就业方向”，仅供参考，欢迎大家阅读。
大数据技术与应用专业就业方向
1、大数据系统研发工程师
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等。
2、大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才。
3、大数据分析师
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。
拓展阅读：计算机科学与技术专业就业前景
本专业学生毕业后可在软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。
计算机科学与技术专业就业方向有哪些
短期内社会需求仍然很大，计算机专业毕业生的就业市场前景广阔。毕业生毕业后就业领域较多，如从事网络工程领域的设计、维护、教育培训等工作或者是到国内外众多软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作等等。
计算机科学与技术专业需要掌握哪些能力
1.掌握计算机科学与技术的基本理论、基本知识;
2.掌握计算机系统的分析和设计的基本方法;
3.具有研究开发计算机软、硬件的基本能力;
4.了解与计算机有关的法规;
5.了解计算机科学与技术的发展动态;
6.掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有获取信息的能力。
计算机科学与技术专业就业方向有很多，就业前景也比较广阔，但大家还是要在专业上努力学习，争取学习地更深入。
...05-04
大数据技术与应用专业学什么呢?大家清楚吗，不清楚的话快来小编这里瞧瞧。下面是由留学群小编为大家整理的“大数据技术与应用专业学什么呢”，仅供参考，欢迎大家阅读。
大数据技术与应用专业学什么呢
1.数据采集：利用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行抓取，并进行数据的预处理，合理存储。传媒大学拥有播音、新闻、电视等专业，本身就是一个大数据。
2.数据分析与挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。
3.数据可视化：对数据分析与挖掘的结果进行艺术化展现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化，层次化的多维度呈现。
4.数据底层架构：基于hadoop的分布式并行架构，便于海量数据的存储和实时调用。
大数据技术与应用专业培养什么样的人才
本专业面向信息技术行业，各大软件公司、数据公司、信息服务公司,坚持立德树人，培养德、智、体、美全面发展，掌握从数据挖掘到数据分析、从快速营销到精准营销业务、从实时行情监控到行情预警、从量化策略投资到数据的统计分析的基础理论知识和基本技能，具有基本软件开发、大数据系统集成、数据挖掘、数据分析、数据可视化等能力，能够从事程序员、数据分析师、系统维护员等工作，并具备一定的可持续发展和创新能力的高素质技术技能型人才。
拓展阅读：大数据技术与应用学的是什么课程
大数据技术与应用专业主要学数据库基础、JAVA基础、Oracle数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android技术、信息处理技术、JAVA高级程序设计等。主干课程：数据库基础、JAVA 基础、Oracle 数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android 技术、信息处理技术、JAVA 高级程序设计、大数据可视化、云计算概论、数据结构、Hadoop 核心技术等课程。
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