材料科学与工程学院
专科院校大数据技术数学 专科大数据技术好就业吗
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数据科学当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,所以对于当前大数据相关专业的大学生来说,如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道,应该考虑读一下研究生。与大数据技术专业是培养掌握数据科学及面向大数据应用的数学、统计学、计算机等学科基础知识,熟悉分布式计算系统的设计、实现与维护,熟悉大数据分析处理算法、流程和工具,能胜任大数据分析、开发、应用、维护等工作的人才。
集宁师范学院该专业学制四年,主要课程有:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数学建模、化方法、数据结构与算法、Python程序设计、数据库原理、数据科学与大数据概论、分布式数据库、分布式计算框架、内存计算与实时计算、数据采集与清洗、SPSS数据统计与分析、Python数据分析技术、机器学习与大数据、数据可视化技术等。
专科生学大数据专业能找到工作。大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,这在大数据行业是一个比较正常的现象。
进入互联网时代,的网民人数已超7亿,大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如,你在网站上买书,商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你另外的书籍;数据和交通数据可以帮助城市规划;甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。专科生学大数据专业的前景
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。
一般来说,专升本考试的科目包括英语、、数学和专业课等。但是,不同高校和不同专业对于专升本考试的要求可能会有所不同。因此,您需要关注自己所报考的高校和专业的招生要求,以确定考试科目的具体范围。
主义学院在浙江地区,一些高校的专升本考试常常会考察英语、、数学等基础学科知识,并且也会涉及到专业课程的内容。而大数据技术专业的相关知识和技能,可能会作为专业课程的内容出现在考试中。
建议您在备考前,认真阅读所报考高校的招生章程和考试说明,了解考试科目和内容的具体要求,制定相应的备考和策略,提高通过考试的几率。同时,也可以多参加模拟考试和练习,积累经验,增强信心。
普通高等教育的专升本考试对象仅限于各省和各直辖市的普通高等学校的普通全日制专科应届毕业生。这种类型的专升本考试一般在每年3月份报名,4月份或5月份举行。考试科目分文、理科,具体为:、英语和一门专业基础课。录取类别由专科阶段所学专业决定。录取方式为按照院校招生和录取分数线进行志愿填报和投档录取5。
高等教育的专升本考试对象为已经获得承认的大学(含设置)或者设置高等院校(含电视广播大学)书并符合报名条件者2。这种类型的专升本考试一般在每年9月份报名,10月份举行2。考试科目有三科,、英语和一门专业基础课2 4。录取方式为按照院校招生和录取分数线进行志愿填报和投档录取2。
专升本有两种,一种为统招专升本,只能由应届生报考,文科只需考语文英语,理科考数学英语。一种为专升本需要考英语和自身所学专业,根据专业的不同所考内容也不同。
专升本分为校荐生和自荐生,如果你专科时成绩好一点可以有校荐生名额,不考专业课,如果专科时成绩不好是需要准备专业课考试的。
专升本考试一般呢只考语数外,应该还有语文,无专业课!一个人只有一次机会,好好把握!
考数学 英语 还有专业科(专业科是合在一起考的就一张卷)
大数据技术专升本考什么如下:
考试科目:大学英语、大学计算机、大学语文 、大学计算机、大学高等数学。
报考成考专升本园艺的学生需具有国民教育系列大学专科及以上书。此类书包括:普通高等教育专科、高等教育自学考试、高考、网络教育等属于国民教育系列的大专及大专以上文凭。
成考专升本考生在规定年限内修满专业规定学分,并通过考试者,将获得由各高校颁发的经过电子注册的大学本科文凭,符合学位申请条件者将获得学士书。
扩展资料
1、报名条件
普通专升本(统招):本省的应届全日制生且能如期毕业的学生 成教(高考)专升本:现场确认前取得国民教育系列的证 自学专升本:有证书或学籍 网络教育专升本:有证书或学籍
2、电子信息工程(含智能互联方向)含金量
而这三种都属于承认的非全日制文凭,但是自考盖两个章(省自考委员会和学校),且无学籍可查,成教和网络教育只盖学校的章,学信网可以查到。
城市学院数据专升本考试有两种类型,一种是普通高等学校的普通高等教育的专升本(即普通全日制本科),另一种是高等教育的专升本。不同类型的专升本考试有不同的报名条件、考试时间、考试科目和录取方式。科学与大数据技术需要学习以下2大类课程
1,属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
2.基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
大数据是近两年的热门专业,在本科、专科中都有相关专业,有不少同学关心大专学大数据专业有用吗,以及专科大数据好就业吗。本文将介绍专科大数据专业就业前景,以及专科千万别学大数据是真的吗
一、专科千万别学大数据?
不是的,所谓的“千万别学某某专业”都是些不实或偏激的言论。
众所周知专科院校一般更看重对学生职业技能的培养,简单来说,教学是要为了就业做准备的。那么判断专科的一门专业有没有必要学,看它的市场占有率就足以说明问题了。
数据是实现智能的基础,人们用大数据来描述信息爆炸时代产生的海量数据,随即职场对大数据人才也更加求贤若渴。看一看各大平台发布的信息就知道,无论是不是互联网行业,60%以上的公司都在招大数据人才。
这时候可能又会有人拿学历出来说事了,觉得专科学历就是不如本科、专科学大数据找不到工作等等,那就大错特错了。
参加过春招、秋招等会的同学们就会明白学历高低不能决定一切,就算学历再高,如他在岗位上不会做事,也会面临被辞退的风险。相比之下,在校时广泛参与过大数据技术职业技能培训的专科生反而更具竞争优势。
二、专科的大数据技术有用吗?
专科学大数据技术当然有用,和本科学大数据一样有用,不分伯仲。
我们现代人的生活处处都离不开互联网,处处离不开大数据和云计算,专科学习大数据技术怎么会是没用的呢?截至2022年,共计已有上百所专科院校设立了大数据专业。倘若大数据技术没用,又怎么可能批准这个专业通过呢?
设想一个场景:没有搜索过任何,网页就把符合你需求的商品推送到了你浏览的页面中——老师相信很多人都有过类似的体验,这背后就归功于大数据技术。而且近两年,人工智能正汽车检测与维修技术在一点点渗入生活的角角落落,天猫精灵、小爱同学等也是大数据的产物。如此看来,大数据不用,而且为我们的生活带来了极大的便利。
总之,要报考专科专业的同学们是依据自己的兴趣爱好,结合战略眼光去观察学科所处行业的发展趋势,大数据专业就是一个很不错的选择。
大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。
动画数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
大数据技术与应用专业,属于前沿科技专业。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。
数据分析师在深圳发展是个不错的选择,其次是、上海。数据分析岗位大量的工作机会集中在北上广深以及杭州。
我也是专科生,专业选的是大数据,我英语不好,我家里人也反对我学这个专业。但我觉得这个专业很有前途并且很有市场。像这种技术性的专业,一出手就知道有还是没有。所以还是要好好的努力去学,并且不能局限于大专院校的课程,可以自己往深处学校习。其实只要真的努力,没什么是学不好的。
你好,这个专业还是很吃香的,如果学好了一样是可以找到工作的。学什么只要学好了一样是可以找到工作的,前提是你必须学得好。
大数据技术与应用
大数据时代 大学哪些专业涉及大数据技术与应用
早在1980年,未来学家阿尔文?托夫勒在 《第三次浪潮》一书中,就将大数据誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。现在的大数据更是站在互联网的风口浪尖上,是公众津津乐道的热门词汇。同时这股热潮也催热了大学里的大数据专业。
到底什么是大数据?本科专业中哪个专业是和它相对应的?一般开设在哪些院系?对外经济贸易大学信息学院副华迎详解这个大家关注的热门专业。
一、专业解析
什么是大数据?
在谈到大数据的时候,人们往往知道的就是数据很大,但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副华迎介绍:“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据,其中主要来源网络数据。数据分析不是新的,一直都有,但是为什么叫大数据呢?主要是因为网络数据的格式、体量、价值,都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些数据进行专业化处理,通过‘加工’实现数据的‘增值’,更好地辅助决策。”
数据科学与大数据技术专业
本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业,它是2015年公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中,大学、对外经济贸易大学和中学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示,该专业学制为四大数据主要就业方向年,大部分为工学。
“数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业,很难说完全归属于哪个的学科。所以,不同的学校有的是信息学院申报,有的.是计算机学院牵头申报,有的设在统计学院,还有的在经管学院。像大学这个专业是放在理学下,授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下,授予的是工学学位。”华迎说:“数据科学很早就存在,是个比较经典的学科,现在和大数据技术结合形成了这个专业。目前设定的本科专业名称为‘数据科学与大数据技术’,专科名称是‘大数据技术与应用’。”
数据科学与大数据技术学什么?
以对外经济贸易大学该专业为例,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、作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Ja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、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。
华迎介绍:“数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科,无论是开设在哪个学院下,数学、统计学、计算机三大块课程是必须得有。各高校在这几门背景学科的基础上,交叉融合其他的专业知识技能。如我校在数学、统计学、计算机知识体系模块中又增加了体现学校特色的财经类行业应用和外语模块,以提升学生的行业应用能力和化水平。根据各校偏重的专业方向,课程设置有所异,感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。”
二、专业与就业
行业增速快 人才缺口180万
随着移动互联网和智能终端的普及,信息技术与经济的交汇融合,引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为,人类有史以来的数据总量,每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。
2011年至2014年四年间,我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
根据领英发布《2016年最热职位人才报告》显示,有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态,稀缺程度各有不同,其中,数据分析人才的供给指数,仅为0.05,属于高度稀缺。
商业联合会数据分析专业委员会资料显示,未来3至5年,需要180万数据人才,但截至目前,大数据从业人员只有约30万人。同时,大数据行业选才的标准也在不断变化。初期,大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域,以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
2015年9月印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制,其中第六条就是加强专业人才培养,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前,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。
“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,强调的是数据的应用,侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品,可以通过数据建立金融模型,来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术,主要是围绕大数据平台系统级的研发,偏开发层面。”华迎介绍:“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来,分为以下几个步骤:数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中,毕业生可以根据自己的兴趣和特长,在不同的环节选择就业。”
三、报考指南
院校开设情况
关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知关于公布2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知在“2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中大学、中学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校,随后大学、邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。目前,我国已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业,第三批申请结果也即将公布。
数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业,很难说是完全归属与那个的学科。高校牵头申报的学院不同,培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院,也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。从名单可以看出,在大部分开设院校中该专业都属于工学类,有个别院校将其归属在理学门类,授予理学学位。
录取分数不低
从2017年数据科学与大数据技术专业的录取情况看,该专业的录取分数还是比较高的。以对外经济贸易大学和重庆理工大学为例,2017年对外经贸大学数据科学与大数据技术专业在京理科一批录取分653分,分646分,平均分650分,平均分高出一本批次线113分。
重庆理工大学理学院李波介绍,学校理学院有金融数学、数学与应用数学、信息与计算科学、应用统计学、应用物理学、新能源科学与工程专业,数据科学与大数据技术是2017年获批后开设的。尽管该专业属于本科二批招生,但首批数据科学与大数据技术专业所招73名学生的平均分超一本线20分左右,并且志愿录取率达百分之百。
只招理科生 注意大类招生
考生报考时要注意,目前获批开设的院校并非在所有省都有招生,还有的高校是按大类招生。如邮电大学该专业2017年本科就是按计算机大类招生。随着各省高考改革的实施,越来越多的省份加入新高考的序列,未来会有更多的高校施行按大类招生。
值得注意的是,数据科学与大数据技术只招理科生,但女生的比例并不低。据华迎介绍:“年招生时,我们以为这纯工科专业绝大部分都会是男生报考,录取后发现女生还是很多的,女生比例大概占了这个专业总人数的一半儿。” 重庆理工大学2017年的首批73名学生中,男生45人,女生28人,女生比例占总人数38%。
大数据技术专升本考什么如下:
1、大学语文
大数据技术专升本考大学语文。大学语文是专升本考试的一部分,它是考试中的重要科目之一。大学语文考试主要考察考生的语文知识和表达能力,通过语文考试可以评估考生的语文水平和对语言文字的理解和运用能力。
在大数据技术领域,语文作为一门重要的学科,对于从事大数据处理和分析的工作具有重要意义。因此,大学语文是大数据技术专升本考试中必考的科目之一。
2、高等数学
大数据技术专升本考试科目包括大学语文、大学英语、计算机基础和高等数学。高等数学是大数据与财务管理专升本考试科目之一,包括微积分、线性代数、概率论等内容。不同地区大数据与会计专业专升本考试科目不同,因此要根据自己所在专升本考试地区为准。
3、大学英语
计算机是大数据与会计专升本考试中的重要科目之一,同时也需要具备大学语文和大学高等数学的基础知识。此外,不同地区大数据与财务管理专业专升本考试科目不同,需要根据自己所在专升本考试地区为准。
4、大学计算机
大数据技术专升本考大学计算机。无论是什么专业,专升本考试内容都是语数英,计算机四门科目。在普通高等教育中,专升本是普通高等教育专科层次起点升本科教育的简称。大数据技术与应用专升本都考大学计算机,考试科目包括大学英语、大学计算机、大学语文、大学计算机、大学高等数学。
5、数据库技术和数据管理
大数据技术专升本考试主要涉及数据库技术和数据管理方面的知识。数据库是大数据技术中不可或缺的一部分,包括数据库的基本概念、关系型数据库和NoSQL数据库等。
在考试中,考生需要掌握数据库设计原理、SQL语言、数据库管理和有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生,可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如,复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下;大学是在数学院开设了该专业,偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院,因为财经是学校传统优势,专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。应用等方面的知识。数据库技术和数据管理的学习可以帮生更好地理解和应用大数据技术,提高大数据处理效率和准确性
大数据技术专科主要学:数据处理与管理、数据分析与挖掘、大数据平台与工具、数据安全与隐私保护、云计算与分布式计算、大数据应用与案例分析、数据与法律法规、数学与统计基础等
5、云计算与分布式计算:学习云计算和分布式计算的原理和应用,了解云平台、容器技术、虚拟化等技术。1、数据处理与管理:学习数据采集、清洗、存储和管理的方法和技术,包括数据库设计与管理、数据仓库、数据挖掘等。
2、数据分析与挖掘:学习数据分析和挖掘的基本概念、方法和工具,包括统计分析、机器学习、数据可视化等。
3、大数据平台与工具:学习大数据技术的基础设施和工具,如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等,了解它们的原理和应用。
4、数据安全与隐私保护:学习数据安全和隐私保护的基本原则和技术,包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等。
6、大数据应用与案例分析:学习大数据在各个领域的应用案例,并进行实践项目,掌握将大数据技术应用到实际问题中的能力。
7、数据与法律法规:学习数据和相关法律法规,了解数据采集、存储和使用中的道德和法律要求,保证数据使用的合规性。
8、数学与统计基础:学习数学和统计学的基本知识,包括概率论、线性代数、统计推断等,为数据分析和挖掘提供理论基础。
大数据技术主要用途
1、数据分析与决策支持:大数据技术可以帮助企业和组织对海量数据进行分析和挖掘,发现数据中的模式、趋势和关联,从而提供决策支持和业务优化。通过数据分析,可以更好地了解市场需求、预测销售趋势、制定营销策略等。
2、个性化与服务:基于大数据技术,可以分析用户的行为和偏好,为用户提供个性化的和服务。比如,在电商平台上根据用户的购买历史和兴趣相似商品,或者在社交媒体上为用户推送感兴趣的内容。
3、智能城市与物联网:大数据技术可以应用于智能城市建设和物联网领域,通过数据采集和分析实现城市各个方面的智能化管理,如交通管理、能源监测、环境保护等。同时,物联网中的各种传感器和设备产生的海量数据也需要大数据技术来处理和分析。
4、预测与风险管理:基于大数据技术,可以分析历史数据、模拟和预测未来趋势,用于风险评估和管理。例如,在金融领域,大数据技术可以帮助银行和保险公司进行风险分析、欺诈检测和信用评估。
5、医疗与健康管理:大数据技术可以应用于医疗领域,通过对大量的医疗数据进行分析,提供个性化的诊断和治疗方案,帮助医生做出更准确的诊断和决策。此外,大数据技术还可以用于健康管理和疾病预防,比如通过分析健康数据来辅助个人健康管理和疾病防控。
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