数据科学与大数据技术专业学什么 主要学习内容有哪些
数据科学与大数据科技专业的学生需要学习哪些内容？毕业后可以从事哪些工作？小编整理了相关内容如下，一起来看吧！
数据科学与大数据技术专业学什么
数据科学与大数据技术专业是不是学得更多的是数学？我们来看一个比较普遍的专业课程内容，当然，不同的学校设置可能稍有不同，但总体上是这些。
专业课程内容：金融与经济大数据挖掘，神经网络与深度学习，数值算法与案例分析与数据挖掘，大规模分布式系统。
专业基础课程内容：数学分析、概率论与数理统计、统计计算、数据结构，线性代数、数据库引论，统计学基础，计算机原理，大数据管理，大数据统计分析实验，计量经济学等等。
数据科学与大数据技术专业就业方向
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
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。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、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。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
5.数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、J***a、C或者C++，我自己用Python或者J***a比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
6.大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
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