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數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)
人氣值:0
本科數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)融合統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)和領(lǐng)域知識,旨在培養(yǎng)能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的人才。課程涵蓋數(shù)學(xué)與統(tǒng)計基礎(chǔ)、計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)處理與分析、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等,強調(diào)理論與實踐結(jié)合。畢業(yè)生可在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、商業(yè)智能等領(lǐng)域找到廣泛就業(yè)機會。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,該專業(yè)為學(xué)生提供了豐富的職業(yè)發(fā)展空間,助力其在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和創(chuàng)新中的應(yīng)用。
本科專業(yè)
  • 專業(yè)簡介
  • 學(xué)習(xí)課程
  • 就業(yè)方向
基本信息
  • 專業(yè)層次:本科
  • 學(xué)科門類:理學(xué)
  • 門類/專業(yè)類:統(tǒng)計學(xué)類
  • 專業(yè)代碼:071203T
  • 學(xué)位授予門類:理學(xué)
  • 修業(yè)年限:四年
專業(yè)簡介

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)是一門融合統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)和領(lǐng)域知識的跨學(xué)科課程,旨在培養(yǎng)能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的專業(yè)人才。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,各行各業(yè)對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的需求日益增加,數(shù)據(jù)科學(xué)在商業(yè)、金融、醫(yī)療、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的應(yīng)用變得愈發(fā)重要。該專業(yè)的學(xué)生將學(xué)習(xí)如何有效地收集、清洗、分析和可視化數(shù)據(jù),以支持決策和策略制定。

學(xué)習(xí)課程

本科數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的課程設(shè)置通常包括以下幾個方面:

基礎(chǔ)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)

微積分:理解函數(shù)、極限和導(dǎo)數(shù)等基本概念,為后續(xù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析打下基礎(chǔ)。

線性代數(shù):學(xué)習(xí)向量、矩陣及其運算,掌握數(shù)據(jù)的多維表示和處理。

概率論與統(tǒng)計:涵蓋基本概率概念、隨機變量、分布及假設(shè)檢驗,為數(shù)據(jù)分析提供理論基礎(chǔ)。

計算機科學(xué)基礎(chǔ)

編程基礎(chǔ):學(xué)習(xí)Python、R等編程語言,為數(shù)據(jù)處理和分析提供技術(shù)支持。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法:了解常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如數(shù)組、鏈表、樹)及算法設(shè)計,提升解決復(fù)雜問題的能力。

數(shù)據(jù)處理與分析

數(shù)據(jù)預(yù)處理:掌握數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和整合的方法,為后續(xù)分析做好準(zhǔn)備。

探索性數(shù)據(jù)分析:使用統(tǒng)計圖形和描述性統(tǒng)計方法,理解數(shù)據(jù)的基本特征和結(jié)構(gòu)。

機器學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的基本概念與算法,包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí),掌握模型的訓(xùn)練與評估方法。

數(shù)據(jù)可視化:學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù),掌握如何將分析結(jié)果以圖形形式呈現(xiàn),以便更好地傳達信息。

大數(shù)據(jù)技術(shù):介紹Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架,學(xué)習(xí)如何處理和分析海量數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)庫管理:學(xué)習(xí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基本原理,掌握SQL語言,理解數(shù)據(jù)存儲和檢索的方式。

領(lǐng)域應(yīng)用:根據(jù)不同專業(yè)方向,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)在商業(yè)分析、金融數(shù)據(jù)分析、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。

項目管理與倫理:了解數(shù)據(jù)科學(xué)項目的管理方法與倫理問題,確保在數(shù)據(jù)收集與分析中遵循道德標(biāo)準(zhǔn)。

就業(yè)方向

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生在就業(yè)市場上擁有廣泛的選擇,主要的就業(yè)方向包括:

數(shù)據(jù)分析師:在各類企業(yè)中,負責(zé)數(shù)據(jù)分析和報告撰寫,支持業(yè)務(wù)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃。

數(shù)據(jù)科學(xué)家:結(jié)合統(tǒng)計分析與機器學(xué)習(xí)技術(shù),開發(fā)模型和算法,以解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題。

機器學(xué)習(xí)工程師:專注于機器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)與優(yōu)化,負責(zé)將算法應(yīng)用于實際產(chǎn)品中。

商業(yè)智能分析師:利用數(shù)據(jù)分析工具,分析市場趨勢與客戶行為,支持市場營銷和產(chǎn)品開發(fā)。

數(shù)據(jù)工程師:設(shè)計和維護數(shù)據(jù)處理管道,確保數(shù)據(jù)的可用性和高效性,支持?jǐn)?shù)據(jù)分析的需求。

金融分析師:在銀行和投資公司中,使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)評估投資機會和風(fēng)險。

醫(yī)療數(shù)據(jù)分析師:在醫(yī)療機構(gòu)中,分析患者數(shù)據(jù),支持臨床決策與公共衛(wèi)生研究。

研究機構(gòu):參與學(xué)術(shù)研究項目,運用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)進行社會科學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域的研究。

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