高校大数据专业课程解析.docx

【高校大数据专业课程解析】 大数据专业，全称为“数据科学与大数据技术”，是近年来随着信息技术发展而设立的新专业，旨在培养具有大数据处理能力的复合型人才。随着IT时代向DT（Data Technology）时代的转变，越来越多的高校开始设立该专业，以满足日益增长的大数据市场需求。 在学制方面，数据科学与大数据技术专业通常为四年制，毕业后可获得工学或理学学位。目前，我国已有多所高校开设此专业，包括北京大学、对外经济贸易大学、中南大学等在内的35所高校走在前列。 大数据专业的课程设置涵盖了统计学、数学、计算机三大基础学科，同时还会涉及生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等多个应用拓展学科。学生需要学习数据采集、分析、处理软件，以及数学建模和编程语言。例如，中国人民大学的大数据专业基础课程包括数学分析、高等代数、数据结构等，而必修课则包括离散数学、概率与统计、数据库系统等，选修课则涉及数据科学算法和实践应用等。 对于数据科学与大数据技术专业的人才需求，根据《2016年中国互联网最热职位人才报告》，研发工程师、产品经理、数据分析师等职位的需求量大。预计到2018年，大数据人才需求将显著增长，特别是大数据科学家和懂得利用大数据做决策的分析师及经理岗位。目前，具备2年工作经验的数据分析师月薪可达8K，硕士学历的甚至可达到12K，5年经验的年薪可能高达40万至60万元。 该专业毕业的学生可以在各种领域找到工作，包括但不限于国防、互联网创业公司、金融机构等，他们可以从事大数据系统研发、大数据应用开发、大数据分析等工作。常见职位如大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师和大数据可视化工程师等。每个职位都有其特定的技能要求，例如大数据系统架构师需熟悉计算机体系结构和分布式并行处理，而数据挖掘工程师则需要掌握概率论和编程语言如Python或Java。 大数据可视化工程师的角色是根据产品业务功能设计可视化方案，选择适合的可视化技术，并确保性能要求。这包括使用如百度迁徙、谷歌流感趋势等大数据可视化工具，通过可视化手段来呈现和解读海量信息，帮助企业或组织做出决策。 高校大数据专业旨在培养能够理解和应用大数据技术，解决实际问题的跨学科人才。毕业生不仅要有扎实的数学、统计和计算机知识，还需要掌握数据分析软件和编程语言，以及具备良好的业务理解能力和创新思维。随着大数据在各行业的深入应用，这个领域的就业前景十分广阔。