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解析和大数据相关的三个易混淆专业

   日期:2024-12-03     作者:caijiyuan    caijiyuan   评论:0    移动:http://lanlanwork.gawce.com/mobile/news/11299.html
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解析和大数据相关的三个易混淆专业

数据科学与大数据技术、大数据管理与应用和数据计算及应用三个专业名称里面都带有“数据”两字,那么这三个专业从开设时间、选考科目、开设课程、考研方向等方面有什么区别呢?下面为大家一一解开。

NO.1

开设时间

数据科学与大数据技术是2015年新增的专业,大数据管理与应用是2017年新增专业,数据计算及应用是2018年新增专业。

三者开设时间差不多,都不太长。

NO.2

属于学科门类、专业大类不同

1、数据科学与大数据技术:专业代码080910T。属工学门类,计算机类专业,毕业授予工学学位,个别高校授予理学学位;

2、大数据管理与应用:专业代码120108 T,属管理学门类,管理科学与工程类专业,毕业授予管理学学位。

3、数据计算及应用:专业代码070104 T,属理学门类,数学类专业,毕业授予理学学位。

NO.3

选考科目

1、数据科学与大数据技术:选科要求是物理+化学

2、大数据管理与应用:绝大部分学校要求必物,个别学校要求物+化

3、数据计算及应用:选科要求是物+化

NO.4

学习课程不同

1、数据科学与大数据技术:

专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块,具体课程设置如下:

数学:数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。

统计学:概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。

计算机:数据结构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。

大数据分析:数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。

2、大数据管理与应用:

本专业课程分为管理学基础与理论、大数据技术、大数据管理、大数据应用、大数据实践等多个模块

具体包括:管理学理论与实践、经济学原理、统计学、大数据导论、Python程序设计、数据采集与处理、数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据与数据仓库、商务智能与决策分析、机器学习与人工智能、大数据治理、大数据营销、信息与数据管理、组织运营与数据化管理等。

3、数据计算及应用:

数据计算及应用专业开设了概率统计、数据科学、数据计算数理基础、机器学习和数据计算应用等系列课程,

主要有:数学分析、高等代数、解析几何、常微分方程、概率论、数理统计、矩阵计算、最优化方法、C语言程序设计、数据结构、数据库原理与应用、数据科学导论、机器学习等必修课;实变函数、泛函分析、随机过程、运筹学、大学物理、非参数统计、应用回归分析、图论、大数据计算方法、神经网络与深度学习、数据可视化、数据挖掘、数字图像处理、统计软件方法选讲、数学模型与实验、并行程序设计与算法等选修课。

NO.5

考研方向

1、数据科学与大数据技术:大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等。

2、大数据管理与应用:考研方向主要是计算机类和统计学等。

3、数据计算及应用:考研方向有数学、金融、计算机、统计等。

NO.6

就业方向

1、数据科学与大数据技术

大数据主要有三大就业方向:大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如:大数据分析师、大数据工程师等。

2、大数据管理与应用就业方向

毕业生可在政府部门、金融机构、教育行业、互联网企业等单位从事大数据分析、量化决策和综合管理工作。毕业生也可报考国内外知名高校的经济、管理、信息技术等方向的硕士研究生,在数据科学、商务数据分析、机器学习建模与智能决策支持、公共管理信息化等方向读研学习深造。

3、数据计算及应用就业方向:

毕业生可在教育、科技、信息、经济、金融等领域从事数据分析、信息处理、软件开发或者数学与计算机教学等工作,或进一步接受更高层次的研究生教育。

END

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