距高考还有

大数据专业前景与“钱”景兼得,是否值得报考?

发布日期:2019-09-27
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随着网络信息行业的发展,每年网络信息数据增长速度持续上涨,国家以及企业越来越重视这方面,数据科学与大数据技术专业应运而生,今天我们来深入了解一下这个专业。


专业名称:数据科学与大数据技术专业

专业背景:随着电子技术和信息科学的发展,人类生产信息的速度可谓风驰电掣,近两年产生的数据总量相当于人类有史以来所有数据量的总和。大数据的处理速度快、商业价值高。拥有海量数据的国家或企业如果能合理地解释运用它们,会增强竞争力。大数据专业就在这样的背景下应运而生。


专业发展史


该专业是最年轻的本科专业之一,设立至今只有4年。

2016年有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。

2017年获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到32所。

2018年,该专业呈爆炸式增长。

2018年3月21日,教育部公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示,数据科学与大数据技术成为当年申请通过最多的专业之一,248所高校申请获批,占申请高校的1/3。


毕业生的发展


1、工作

毕业生就业主要集中在一线城市,毕业于985院校的毕业生常常被各大企业一抢而空,就业行业以互联网、金融、通信、教育、文化娱乐、电子商务等行业为主。薪资待遇令人羡慕,即使是刚毕业的学生,平均月薪就在12000-15000之间,工作3-5年比较有经验的人可以拿到20000-35000的月薪。

2、考研

主要方向有:计算机科学与技术、计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术、科学与信息技术(清华、北大、复旦、北京航空航天大学等少数学校开设)。

3、留学

该专业留学首推美国。国外的大学设置了数据科学专业,数据科学就是从数据中提取信息知识,是数据挖掘与预测分析的延伸,亦是发掘知识与数据的过程。所以,数据科学专业不仅包含了大数据也包含了数据分析。推荐学校有:哥伦比亚大学、加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、卡耐基梅隆大学等。


什么样的人适合学该专业


1、扎实的数学功底

由课程设置可以看出本专业对学生的数学基础有一定要求,通识课部分就设置了三门数学课,学科基础课依然有离散数学,数字逻辑与数学系统。建议想报考的同学提前观看一些入门课程,客观评估自己的数学能力。盲目报考无益于个人发展,会造成挂科过多、学习压力过大、就业困难等不良后果。

2、有耐心有毅力

大数据专业和计算机专业比较像,是注重实践的专业。学生需要独立编写程序,对程序进行修改与调试,需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。有耐心有毅力的学生显然更能坐的住,心浮气躁的学生则需要一番磨练才能成功。

3、自主学习能力强

一般情况下,大数据专业无法向学生传授大数据核心技术之外的知识技能,如果学生需要进入全新领域去实习就业,就必须要迅速掌握新领域的相关知识。假如学生到金融行业从事数据挖掘工作,就必须对金融产品及用户有所了解。


专业课程设置

以华北某211高校的专业课程设置为例,向大家介绍课程情况:

数学类:

高等数学、概率论与数理统计、运筹学或数学建模或矩阵理论

学科基础课:

计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统

专业基础课:

数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论

专业课程:

1、数据采集与管理模块:多模态信息处理、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用

2、数据分析与计算模块:Python程序语言与R语言、算法设计与分析、并行运算与GPU课程、分布式计算与云计算

3、数据服务与应用模块:服务科学与服务工程概论、数据驱动的管理与决策、数据可视化、Web开发技术

择校务必慎重


尽管开设该专业的院校已有两百多所,但不是每一所高校的大数据专业都值得高分报考。在这些院校中某些学校师资薄弱、课程设计不合理,只是在计算机专业的基础上增加几门专业课就草草了事。因此,考生及家长一定要提前了解真实情况,如果凭借高分进入一所实力较弱的学校会得不偿失。


我国数据规模全球领先,大数据专业大有可为


我国的人口和经济规模决定了中国的数据资产规模冠于全球。这在客观上为大数据技术的发展提供了演练场。

大数据不仅与IT行业关系密切,众多行业都已经开始了大数据运营的布局,例如金融、医疗、政府等。中国移动已经成立了大数据苏州研发中心。百度、阿里巴巴、京东等互联网企业依靠自身的数据优势,均已将大数据作为公司的重要战略。《2018-2023年中国大数据产业市场前景及投资机会研究报告》显示,2017年中国大数据产业规模达到4700亿元,同比增长30%。

尽管有很多程序员向大数据领域转型,但人才缺口还是无法得到补充。某招聘网站公布的报告显示,2018年求职旺季人才最紧缺的10个岗位中有3个与大数据相关,分别是算法工程师、数据结构工程师和数据开发工程师。

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