數據科學專業介紹篇1

1、經濟學類專業

這個專業被稱為高富帥專業，畢業生就業面非常廣，不管是考公務員，金融機構、留校還是大中型企業等都可以有適合的崗位適合的工作，甚至有能力還能自主創業。但因為經濟學學的東西多，想要學好并不容易，想要好就業對專業能力要求相對較高。

2、語言類專業

語言類專業其實就是從事翻譯類工作，所以不管是什么行業都可以找得到適合的工作。但語言類專業最大的劣勢就是學得不好就沒必要報考了。這個專業和法學專業一樣，只需要精英人才，所以報考語言類專業要學就要學好，不然就不要報考。

數據科學專業介紹篇2

'本專業主要針對不同領域數據技術開發、分析應用及其對應的基礎數據科學有興趣的學生。不同背景的學生(涵蓋文、理、工、醫科)在導師的指導下有選擇地從專業選修課程中選擇模塊課程進行學習，深入學習數據科學基礎、領域數據學的基礎和應用技術的相關課程。

通過系統學習所選課程，使學生對融合并超越了人文科學和自然科學的數據科學及其數據開發應用的基礎問題有全局性的認識，培養學生既能掌握領域數據分析、技術開發和應用基本技能，又能深刻理解數據科學的基礎和領域數據分析的方法論。希望通過系統的學習，培養出既有嚴格的專業技術訓練，又有深刻數據視野的數據科學家和數據技術人才。'

數據科學專業介紹篇3

統計學和數據科學這兩個專業都要求一定的數學和計算機能力。部分DS專業開設在統計或者數學系下面。但是兩個專業也有一定區別。

先修課：統計專業要求學過除了線性代數、微積分、概率論等等基礎課外，還要求掌握統計的高階課程，比如回歸分析、多元統計、時間序列等。而數據科學對計算機背景和技能要求更高，同時要有數學背景，先修課程包括計算機導論，SQL數據庫，C++等，數學要求微積分、數學建模、線性代數、概率論等等以及最好有一定工作經驗。

從申請角度，統計學大多有自己獨立的院系，而DS多數沒有，多數在工學院或計算機學院，少數在統計學院。

從深入學習角度，統計學比較偏科研，也設有博士學位;而DS則應用導向，如果要讀博士一般轉到CS。

從就業上差別也不小，統計學家側重統計和分析數據，進行統計推斷。研究重點是對統計方法進行研究和改良，用在計算機建模之后對數據進行描述和解釋。而數據科學家則是通過科學的方法，用數據挖掘工具尋找新的數據。數據科學家要求掌握數據庫、軟件開發等等，對于程序語言R, Python、C++，SQL和Hadoop等都要了解，對技能要求更綜合。

數據科學專業介紹篇4

從就業的角度來說，當前選擇大數據專業可以看成是一個“進可攻退可守”的選擇，“進”可以往人工智能相關方向發展，“退”可以從事傳統的信息類崗位，包括開發崗、算法崗、運維崗等等，所以大數據專業的就業能力是比較強的。

從當前的就業情況來看，不論是本科生還是碩士研究生，開發崗是比較常見的選擇，雖然算法崗的崗位附加值比較高，但是競爭同樣也比較激烈，一方面需要有更高的學歷做支撐，另一方面也面臨更多專業畢業生的競爭，像計算機專業、數學專業、統計學專業、經濟學專業的畢業生也都可以從事算法崗。

數據科學專業介紹篇5

一、數據科學和大數據技術專業

如今，大數據技術已經應用到生活的方方面面，比如視頻軟件的視頻推送、例如，網站app的高考數據采集與應用，都涉及數據科學和大數據技術，這個職業的未來發展前景也一路成長，目前該專業最好的大學是哈工大、中國科學技術大學、北京大學、中國電子科技大學、同濟大學、華中科技大學等。

二、計算機專業

如果你高考考生真的不知道報考什么專業，申請計算機專業是對的，當今的人們正處于互聯網時代，沒有人可以孤獨，因此，計算機科學的未來是光明的，并且計算機專業的適用性非常廣泛，畢業生可以在許多領域找到合適的工作。目前計算機專業最好的大學是清華大學、北京大學、浙江大學等名校。