​数据科学与大数据技术是学什么的？数据科学与大数据技术是学什么内容

数据科学与大数据技术是学什么的？数据科学与大数据技术专业培养具备扎实的数学基础知识和计算机应用能力，掌握现代信息处理理论、 *** 和技术，熟悉国家关于数据科科学和大数据技术的发展战略、政策法规，了解我国数据资源开发利用现状，具备从事数据挖掘、分析、预测、管理、服务等工作的高级专门人才。本本专业学生毕业后可在国家机关、企事业单位、金融机构、科研院所、大专院校等从事信息系统的规划、设计、开发、运行维护、管理等工作。

优质答案1：

数据科学与大数据技术主要学数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践等。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

优质答案2：

学算法，数据挖掘，数据分析，数据结构。

优质答案1：

数据科学与大数据技术不是计算机专业。

计算机是指通过计算机技术实现数据、信息处理的机器或设备。

而数据科学与大数据技术是指利用数学、统计学和计算机技术处理大规模数据并从中提取知识和信息的一门学科，因此并不是计算机的一个子类别。

数据科学与大数据技术是一个跨学科的领域，需要掌握多种技能，如数学、统计学、计算机编程、数据库管理等等。

而对于计算机专业的学生而言，也需要掌握数据科学与大数据技术相关的知识和技能以适应市场需求。

优质答案2：

数据科学与大数据是计算机专业。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。数据科学与大数据技术专业授予学位有两类：理学学士和工学学士学位。

优质答案1：

课程不同，区别如下：

一、大学科基础课程的不同课程：

1、计算机科学与技术：程序设计(C语言)、操作系统、计算机网络、离散数学、人工智能导论、数据结构、数据库原理及应用技术、数字逻辑电路

2、数据科学与大数据技术：空间解析几何、程序设计与科学计算、机器学习基础、数据结构与数值分析、数据可视化

二、专业必修课不同课程：

1、计算机科学与技术：计算机组成原理、汇编语言、算法分析与设计、编译原理、数据挖掘、软件工程、机器学习基础

2、数据科学与大数据技术：知识发现与数据挖掘、随机过程、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、计算统计

三、专业方向课不同课程：

1、计算机科学与技术：自然语言处理、大数据可视化、大数据技术、密码学、区块链技术、数字图像处理、信息论、云计算

2、数据科学与大数据技术：贝叶斯统计、抽样调查与应用、经济博弈论、强化学习、数据库原理与应用、数据智能前沿、数学建模与数学实验

优质答案2：

研究领域不同。

计算机更偏重对系统原理以及数据结构的考察，是一个计算机与网络兼顾的学科，毕业以后是一个复合型人才。

大数据是新设立的专业，是一个典型的交叉学科，包含数学，统计学和计算机三大块，专业更集中，目的性更强，但是，学习难度较大。

优质答案3：

计算机科学与技术和数据科学与大数据技术同属于计算机类专业，但是两者的培养模式和培养目标存在较大的差异。小优会从多个角度对比计算机科学与技术和数据科学与大数据技术专业，为考生提供志愿填报参考。

一．专业总体介绍

计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学型和工程型相结合的计算机专业

优质答案1：

        数字科学与大数据(Digital Science and Big Data)是一个涉及计算机科学、数学、统计学、数据科学等多个领域的综合性学科专业。该专业的毕业生通常具备数字分析、数据建模、机器学习、数据挖掘、大数据处理和存储等方面的技能，能够在计算机和互联网领域从事各种工作，如软件开发、数据管理、数据分析、数据可视化等。

        数字科学与大数据专业的毕业生通常从事与计算机和互联网相关的工作，如软件开发、数据分析、数据可视化、数据挖掘、人工智能、机器学习等。该专业涉及的内容广泛，需要学生具备扎实的计算机科学和数学基础，同时还需要具备较强的英语阅读、写作和口语能力，以便更好地掌握最新的技术和工具。

        数字科学与大数据是一个比较新的专业，随着计算机和互联网领域的快速发展， 该专业的就业前景也比较乐观。

优质答案2：

数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业。

面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本 *** 和基本技能。了解自然科学和社会科学等应用领域中的大数据，具有较强的专业能力和良好的外语运用能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。