数据科学与大数据技术专业怎么样 好就业吗
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好。
1、从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看,大数据领域的发展前景都是非常广阔的,大数据本身也会开辟出一个巨大的价值空间,从而创造出新的产业生态,这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。
2、从技术发展趋势来看,当前随着诸多企业纷纷实现业务上云,下一步必然会基于云计算平台来完成数据的整合和价值化,而这就需要借助于大数据技术来实现。从这个角度来看,未来不仅IT互联网行业需要大数据人才,产业领域也需要大量的大数据专业人才,而且人才类型的需求也非常多元化,无论是研究生、本科生还是专科生,都能够找到适合自己的岗位.
3、从行业发展趋势来看,当前正处在产业结构升级的重要时期,而工业互联网正在成为传统企业发展的新动能,这就会促使更多的企业基于互联网来完成企业的创新发展。工业互联网时代是平台化时代,云计算、大数据、人工智能等技术平台将逐渐开始落地应用,所以行业发展趋势也会促进大数据的发展和应用。
4、从社会发展趋势来看,随着5G通信的落地应用,未来整个社会将逐渐进入到一个数字化、智能化的时代,此时数据的价值将进一步得到提升,而数据价值化将主要依赖于大数据技术来完成,所以大数据技术的发展和应用也是一个社会发展的必然结果。
最后,大数据技术本身是一个庞大的技术体系,不同知识结构的人都可以立足于自身的实际需求,来选择学习大数据的切入点,所以即使是非计算机专业的人,也可以学习大数据,而且学习大数据相关技术也是一个大的发展趋势。
1、从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看,大数据领域的发展前景都是非常广阔的,大数据本身也会开辟出一个巨大的价值空间,从而创造出新的产业生态,这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。
2、从技术发展趋势来看,当前随着诸多企业纷纷实现业务上云,下一步必然会基于云计算平台来完成数据的整合和价值化,而这就需要借助于大数据技术来实现。从这个角度来看,未来不仅IT互联网行业需要大数据人才,产业领域也需要大量的大数据专业人才,而且人才类型的需求也非常多元化,无论是研究生、本科生还是专科生,都能够找到适合自己的岗位.
3、从行业发展趋势来看,当前正处在产业结构升级的重要时期,而工业互联网正在成为传统企业发展的新动能,这就会促使更多的企业基于互联网来完成企业的创新发展。工业互联网时代是平台化时代,云计算、大数据、人工智能等技术平台将逐渐开始落地应用,所以行业发展趋势也会促进大数据的发展和应用。
4、从社会发展趋势来看,随着5G通信的落地应用,未来整个社会将逐渐进入到一个数字化、智能化的时代,此时数据的价值将进一步得到提升,而数据价值化将主要依赖于大数据技术来完成,所以大数据技术的发展和应用也是一个社会发展的必然结果。
最后,大数据技术本身是一个庞大的技术体系,不同知识结构的人都可以立足于自身的实际需求,来选择学习大数据的切入点,所以即使是非计算机专业的人,也可以学习大数据,而且学习大数据相关技术也是一个大的发展趋势。
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有很多的同学是非常的想知道,数据科学与大数据技术专业怎么样,好不好就业呢,我整理了相关信息,希望会对大家有所帮助!
1 数据科学与大数据技术专业好不好
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;但这些低端的学校,在宣传上可能比高端学校做得好,罗列一大堆证书和获奖,可能是都是化钱买的。
报考学校时,要多比较,看看有没有硕士点、博士点。如果都没有的,那相对差很多,毕竟这是一个高智商的专业。
1 数据科学与大数据技术专业好找工作吗
大数据被誉为“21世纪的新石油”,是国家战略性资产,是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新,竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年,大数据已渗透到社会方方面面。
人工智能是势不可挡的发展趋势,大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
1 数据科学与大数据技术专业就业方向
大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce,他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中,ETL开发者是很抢手的人才,他们所做的是从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要,将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,末后加载到数据仓库,成为联机分析处理、数据挖掘的基础,为提取各类型的需要数据创造条件。
大数据分析师
此类人才主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据显露出真相,同时,他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长,具备Hadoop框架经验的技术人员是很抢手的大数据人才,他们所从事的是热门的分析师工作。
1 数据科学与大数据技术专业好不好
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;但这些低端的学校,在宣传上可能比高端学校做得好,罗列一大堆证书和获奖,可能是都是化钱买的。
报考学校时,要多比较,看看有没有硕士点、博士点。如果都没有的,那相对差很多,毕竟这是一个高智商的专业。
1 数据科学与大数据技术专业好找工作吗
大数据被誉为“21世纪的新石油”,是国家战略性资产,是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新,竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年,大数据已渗透到社会方方面面。
人工智能是势不可挡的发展趋势,大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
1 数据科学与大数据技术专业就业方向
大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce,他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中,ETL开发者是很抢手的人才,他们所做的是从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要,将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,末后加载到数据仓库,成为联机分析处理、数据挖掘的基础,为提取各类型的需要数据创造条件。
大数据分析师
此类人才主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据显露出真相,同时,他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长,具备Hadoop框架经验的技术人员是很抢手的大数据人才,他们所从事的是热门的分析师工作。
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