數據科學與大數據技術專業的主要課程:大數據概論、大數據存儲與管理、大數據挖掘、機器學習、人工智能基礎、Python程序設計、統計學習、神經網絡與深度學習方法等，本期文章大風車小編為大家整理了關于數據科學與大數據技術專業的的相關數據,供考生參考。

一、數據科學與大數據技術專業學習內容和課程

數據科學與大數據技術專業需要學習的內容有很多，一般來說學生在學校需要學習研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等三個主要層面出發，對實際問題進行分析和解決。這些內容是比較復雜的，需要花大量的時間和精力去學習和研究。

除此之外，學生還需要學習數學（特別是離散數學）、自然科學知識，以及經濟學與管理學知識，學習專業基礎理論知識和專業知識，經歷系統的專業實踐，理解計算學科的基本概念、知識結構、典型方法，建立數字化、算法、模塊化與層次化等核心專業意識等等。

數據科學與大數據技術專業課程

數據科學與大數據技術專業的知識體系包括通識類知識、學科基礎知識、專業知識和實踐性教學等。按照比例分析，一般是人文社會科學類課程約占15%，數學和自然科學類課程約占15%，實踐約占20%，學科基礎知識和專業知識課程約占30%。

主要課程：

大數據概論、大數據存儲與管理、大數據挖掘、機器學習、人工智能基礎、Python程序設計、統計學習、神經網絡與深度學習方法、多媒體信息處理、數據可視化技術、智能計算技術、分布式與并行計算、云計算與數據安全、數據庫原理及應用、算法設計與分析、高級語言程序設計、優化理論與方法等。

專業的必修基礎課程：

大數據（人工智能）概論、Linux操作系統、Java語言編程、數據庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程（高等數學、線性代數、概率論、數理統計）、大數據應用開發語言、Hadoop大數據技術、分布式數據庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智能技術與應用等。

二、數據科學與大數據技術專業未來發展方向

1. 數據科學家： 數據科學家是數據科學和大數據技術領域的專業人才，他們主要負責分析和解釋大量的數據，從而為企業或機構提供有價值的洞察和建議。數據科學家的職業前景非常廣闊，可以在各個行業和領域工作，如金融、醫療、科技等。

2. 大數據工程師：大數據工程師是負責設計、構建和維護大規模數據系統的專業人才。他們需要具備深入的技術知識和實踐經驗，能夠處理海量的數據，并保證數據的安全性和可靠性。

3. 數據分析師： 數據分析師是負責對數據進行分析和解釋的專業人才。他們需要具備統計學、數學等相關領域的知識，能夠運用各種數據分析工具和技術，發現數據中的規律和趨勢，并為企業或機構提供數據驅動的決策支持。

4. 人工智能工程師： 人工智能工程師是負責開發和應用人工智能技術的專業人才。他們需要具備深入的機器學習、深度學習等領域的知識，能夠設計和實現各種人工智能算法和系統，為企業或機構提供智能化的解決方案。

5. 數據可視化專家：數據可視化專家是負責將數據轉化為可視化圖形的專業人才。他們需要具備良好的設計和美學素養，能夠使用各種數據可視化工具和技術，將數據呈現出來，幫助企業或機構更好地理解數據。

6. 數據架構師： 數據架構師是負責設計和構建數據架構的專業人才。他們需要具備深入的數據庫和數據倉庫知識，能夠設計和實現高效的數據存儲和管理系統，為企業或機構提供可靠的數據支持。

7. 云計算工程師：云計算工程師是負責設計和構建云計算系統的專業人才。他們需要具備深入的云計算知識和實踐經驗，能夠設計和實現各種云計算應用和服務，為企業或機構提供高效的計算和存儲能力。

8. 數據治理專家： 數據治理專家是負責管理和維護數據質量的專業人才。他們需要具備深入的數據管理和數據治理知識，能夠制定數據治理策略和標準，保證企業或機構的數據質量和合規性。

9. 數據安全專家： 數據安全專家是負責保護數據安全的專業人才。他們需要具備深入的網絡安全和數據安全知識，能夠識別和應對各種安全威脅，保護企業或機構的數據不受攻擊和泄露。

10. 數據產品經理： 數據產品經理是負責設計和開發數據產品的專業人才。他們需要具備深入的市場和用戶需求分析知識，能夠將數據轉化為有價值的產品和服務，為企業或機構帶來商業價值。

三、數據科學與大數據技術專業開設的大學有哪些