數據科學與大數據技術專業是學什么的 能做什么工作

數據科學與大數據技術專業怎么樣呢，主要是學習什么內容呢，畢業之后有哪些就業方向呢，就業前景怎么樣呢，下面小編為大家分析一下，僅供大家參考。

數據科學與大數據技術專業主修課程

數據科學與大數據專業的必修基礎課程方面大數據（人工智能）概論、Linux操作系統、Java語言編程、數據庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程（高等數學、線性代數、概率論、數理統計）、大數據應用開發語言、Hadoop大數據技術、分布式數據庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智能技術與應用等。實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。

數據科學與大數據技術專業就業方向

分析類崗位

分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智能方向，根據人工智能產品需求完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。

研發類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據采集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。

開發工程師。基于hadoop、spark等構建數據分析平臺，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。

運維工程師。負責大數據基礎平臺的運維,保障平臺的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

數據科學與大數據技術專業就業前景

大數據技術與應用專業或相關專業就業前景相當廣闊。近幾年來，互聯網行業發展風起云涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。