数据科学与大数据技术专业导论学习总结(2).pdf

数据科学与大数据技术专业导论学习总结 随着科技的飞速发展，数据科学与大数据技术已成为当今社会的关键领域。这个专业旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才，满足日益增长的市场需求。全球数据量的指数级增长催生了对大数据技术的迫切需求，而人工智能和物联网的发展进一步推动了这一趋势。据估计，中国和全球的大数据人才缺口分别达到200万和千万，这促使高等教育机构积极设立相关专业，如“数据科学与大数据技术”本科专业和“大数据技术与应用”专科专业。 大数据技术人才的培养目标根据教育阶段有所不同。专科层次着重于培养技能型人才，具备大数据领域的实践能力；本科阶段则注重培养应用型人才，具有初步的研发能力；研究生阶段则侧重于创新性人才的培养。此外，不同专业背景，如经济学、统计学和金融学，也能孕育大数据相关的研发人才，这些专业在培养过程中会结合自身的专业特性。 大数据技术与应用专业着重培养学生的实践能力和数据分析能力，包括掌握数据采集和分析工具，以及实用的数据分析和初步建模技巧。该专业旨在培养能够在计算机、金融等行业中从事大数据产品相关工作，具备分析和解决问题能力，以及沟通、管理、创新素质的高级工程技术人才。 数据科学与大数据技术专业特色鲜明，以统计学、数学和计算机科学为基础，结合新工科教育理念，关注国家大数据战略需求和国际学术前沿。该专业与生命科学、医疗健康、经济金融等领域深度融合，形成人工智能、互联网大数据、金融大数据和医疗大数据四个研究方向。采用“产学研”结合的人才培养模式，以社会需求为导向，培养高水平的数据科学人才。 课程体系方面，数据科学与大数据技术专业融合了统计学、数学、计算机科学等基础学科，以及生物、医学、环境科学等应用拓展学科。课程包括基础、核心和选修三个模块，涵盖语言、专业基础、数据采集与处理、数据分析、开发和应用等多个方面。例如，《大数据的Python基础》、《Linux系统基础》、《数据存储（MySQL）》、《数据清洗》、《数据分析导论》和《Hadoop大数据平台基础》等课程，旨在培养具备专业知识和数据思维的跨界人才。 由于数据科学与大数据技术专业相对较新，课程体系多样，每个机构可能有不同的理解和实践，尚无统一的最佳标准。专业导论课程则需要整合各个知识点，帮助学生建立起对整个专业的全面理解，为他们选择课程提供指导。 数据科学与大数据技术专业正处在快速发展的阶段，其教育目标、特色和课程体系都在不断演进和完善，以适应日新月异的技术环境和社会需求。通过系统的学习和实践，未来的大数据专业人才将能够在各行各业发挥关键作用，引领数据驱动的创新和发展。