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大数据技术专业怎么样_就业方向_主要学什么
高考 填报志愿 时,大数据技术 专业怎么样 、 就业方向 有哪些、主要学什么是广大考生和家长朋友们十分关心的问题,以下是相关介绍,希望对大家有所帮助。
1、培养目标
本专业培养德智体美劳全面发展,掌握扎实的科学文化基础及数据库基本原理、程序设计、操作系统原理、 计算机 网络及相关法律法规等知识,具备大数据项目方案设计及实施等能力,具有工匠精神和信息素养,能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务与产品运营等 工作 的高素质技术技能人才。
2、 就业 方向
面向大数据工程技术人员、数据分析处 理工 程技术人员、信息系统运行维护工程技术人员等职业,大数据实施与运维、大数据分析与可视化等技术领域。
3、主要专业能力要求
具备初步分析用户业务需求,制订大数据项目解决方案的基础能力;
具备开发数据采集、抽取、清洗、转换与加载等数据预处理模型的能力;
具备安装部署与使用数据分析工具,运用大数据分析平台完成大数据分析任务的能力;
具备数据可视化设计,开发应用程序进行数据可视化展示,以及撰写数据可视化结果分析报告的能力;
具备大数据平台搭建部署与基本使用,以及大数据集群运维能力;
具备大数据平台管理、大数据技术服务、大数据产品运营等应用能力;
具备基于行业应用与典型工作场景,解决业务需求的数字技术综合应用能力;
具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。
4、主要专业课程与 实习 实训
专业基础课程:
计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。
专业核心课程:数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用、数据挖掘应用、大数据平台部署与运维。
实习实训:对接真实职业场景或工作情境,在校内外进行大数据平台部署与运维、数据采集、数据预处理、大数据分析、数据可视化、数据挖掘应用等实训。在大数据相关企事业单位或生产性实训基地等场所进行岗位实习。
5、职业类 证书 举例
职业资格证 书 :计算机技术与软件专业技术资格
职业技能等级证书:大数据分析与应用、大数据应用开发(Python)、大数据工程化处理与应用
6、接续专业举例
接续高职本科专业举例:大数据工程技术、
人工智能工程技术、云计算技术、计算机应用工程、
软件工程技术
接续普通本科专业举例:
数据科学与大数据技术、人工智能、
智能科学与技术、
计算机科学与技术、软件工程

高考报什么专业前景比较好?
高考推荐
电子信息工程专业——电子信工程专业属于眼前学科,毕业生能够在很多领域找到合适的工作。基本上男生报考的话是不愁就业的。哪怕是女生报考这个专业,毕业后收入都不低。专业能力不错的起薪至少都是五千以上。想要从事什么工作主要就看兴趣方向了。
高考推荐大数据专业——大数据专业毕业生是目前就业需求量最高的人才之一,因为本身不是每个学生都适合学,有一定的难度,所以真正能够学好的不多。正因为如此,需求量很大,不仅毕业生收入很高,发展前景还很好。尤其是在一些经济比较发达的一线城市,应届毕业生的收入都比其他专业毕业生高得多。
高考推荐
土木工程专业——土木工程找工作很容易,适合的工作很多。但能不能发展更好,就看学生自己了。土木工程一直以来都是很多男生填报志愿的首选,所以每年的毕业生数量也是最多的,但这个行业本身就不缺少就业机会,市场需求量一直都很大,所以如果实在是没有目标的话,选择土木工程也挺不错。
高考如何选择专业
在选专业的时候我们都会考虑以后的工作,我们第一时间都会选择当下比较受欢迎的专业,方便以后找工作。一个大学里总有那么些专业是不太好的,
想转专业的学生也是大有人在,但想进入好的专业是难上加难,有的学校需要经历层层的考试,反之倒很容易。
选专业同时应综合考虑自己的家庭因素,包括家庭经济状况、家人职业组成和家庭社会资源等因素,有利于考生更好地发展。
对高收费专业(比如中外合作办学专业、软件类专业、民办高校专业),一定要结合家庭经济情况慎重填报。
家人职业组成一般会对考生选专业和职业发展产生影响,比如医学世家和教育世家,考生选择学医和从教的可能性较大,因为在长期耳濡目染之下,职业认同感更强。

高考填志愿:数据科学与大数据技术专业怎么样?
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专业还是不错,但这个专业对数学与物理的功底要求不是一般的高。
物理必须非常好,数学是计算,物理是思维与想象的严密。如果高中数学、物理不好,还是谨慎报考。否则进去后,听不懂,作业做不了,最后挂课很多,毕业证都没了。因此,高中数学不好,物理不好的,一定要小心报考。
另外,从对数学和物理的要求这么高看,相对而言,高等级的学校(如985、211或双一流)开设的会得心应手,而一些低端的学校,可能差一些;尤其是民办(独立)学院,可能师资都成问题。
介绍:
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)出发,对实际问题进行分析和解决。
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