1樓:匿名使用者
以後想從事大資料分析相關專業,大學可以學習計算機、軟體工程、資訊與計算科學、統計學、應用數學、資訊與通訊工程等相關專業
資料分析應該選什麼大學專業?有哪些大學那些專業與大資料有關的?
2樓:海同職座標**
硬實力:資料分bai析師需要學生有一定du的數zhi學、計算機背景,從dao這個出發點來說,數學、專統屬計、電腦科學等專業可以從事資料分析工作。這三個專業的同學可以雖然可以處理大量資料,並且擁有很強的資料分析能力,但是這類同學對於business 和 marketing缺乏瞭解。
軟實力:軟實力要求學生懂業務、懂管理,從這個出發點來說,資訊管理、市場營銷、電子商務、社會學、金融學等專業畢業後也可以從事資料分析相關工作。不過,這幾個專業在業務方面可能專業度非常高,但是缺點也是非常明顯的:
缺乏很強的數學和計算機背景,在實際操作中缺乏相關的專業技能。
更本質的看,資料分析是一種技能,人人可以學,學了都有用。這是個要用資料說話的年代,懂點資料相關知識可以更好的服務工作與學習。
3樓:老果盍翎
與數copy據分析有關的大學專業有[資訊與計算科學],[統計學]。
[統計學]是通過搜尋、整理、分析、描述資料等手段,以達到推斷所測物件的本質,甚至**物件未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識,它的使用範圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
[資訊與計算科學]專業是以資訊領域為背景用將邁向的數學與資訊,管理相結合的交叉學科更深入和專業。
4樓:靖海雪督唱
與資料分析有關的專業:
數學相關的專業都算,比如:統計學、內應用數學、資訊與計算科學等等容還有it相關的專業,比如:電腦科學與技術、資料庫其實,想要在資料分析行業發展,現在高校也沒有純資料分析專業而資料分析本身又是一個邊緣學科,交叉學科,你選擇了某個專業,但是還需要你多方面的知識儲備!
資料科學與大資料技術專業怎麼樣?學成之後可以從事的職業有哪些?
5樓:艾小呆的我
資料科學與大資料技術專業「 前(錢)」途無量,學成之後可以從事的職業有:
1、hadoop大資料開發方向
市場需求旺盛,大資料培訓的主體,我們培訓的重點
對應崗位:大資料開發工程師、爬蟲工程師、資料分析師 等。
2、資料探勘、資料分析&機器學習方向
學習起點高、難度大,市面上基本沒有培訓機構在做,後續有計劃加入我們課程體系。
對應崗位:資料科學家、資料探勘工程師、機器學習工程師等
3、大資料運維&雲端計算方向
市場需求中等,更偏向於linux雲端計算學科
對應崗位:大資料運維工程師
三個方向中,大資料開發是基礎。以hadoop開發工程師為例,hadoop入門月薪已經達到了 8k 以上,工作1年月薪可達到 1.2w 以上,具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬,一般需要大資料處理的公司基本上都是大公司,所以學習大資料專業也是進大公司的捷徑。
6樓:東京飲品
資料科學與大資料技術專業
挺不錯的,就業前景很好。學成之後可以從事的職業有產品經理
、運營經理、演算法工程師。
1、產品經理
產品經理負責大資料平臺產品的設計工作,主導資料產品的功能規劃、體驗設計,與研發、資料分析、演算法團隊緊密合作,挖掘資料價值,形成資料產品,包括部分資料視覺化的產品設計等。
2、
運營經理
根據業務特點,結合業務發展需求,設立資料監控模型,搭建資料分析架構,理解業務方向和戰略,為業務戰略決策、業務方向提供決策支援,競爭分析及建議。
3、
演算法工程師
大資料方向,和專業工程師一起從系統應用的角度,利用資料探勘/統計學習的理論和方法解決實際問題;人工智慧方向,根據人工智慧產品需求完成技術方案設計及演算法設計和核心模組開發,組織解決專案開發過程中的重大技術問題。
7樓:悅
這個專業的未來潛力是毋庸置疑的,就業待遇來說也蠻不錯的,以後從事的職業有分析類工程師、大資料專員。
1、大資料專業
資料科學與大資料技術專業是一個軟硬體結合,以計算技術為基礎,以資料科學與大資料技術為特色的寬口徑專業。是一個以大資料分析為核心軸線,以統計學、電腦科學和數學為三大基礎支撐性學科,以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展性學科的交叉學科。
本專業系統地學習資料科學與大資料技術核心專業知識和應用技術。在電腦科學與技術基礎上,特別突出大資料採集、儲存與管理、分析與應用等核心專業知識和技能。除了要學習資料採集、統計、分析,還要學習程式設計。
2、就業前景
大資料被譽為21世紀的新石油,是國家戰略性資產,是21 世紀的鑽石礦。麥肯錫全球研究所把大資料看作下一個創新,競爭和生產力前沿。2023年被稱為大資料元年。
短短几年,大資料已滲透到社會方方面面。
8樓:番茄會有貓的
資料科學與大資料技術專業很有前景,學成之後可以從事的職業有:大資料分析師、大資料系統研發工程師、資料視覺化工程師。
9樓:匿名使用者
資料科學與大資料技術專業不錯,學成之後從事**應用程式發、**維護、網頁製作、軟體產企業編碼、軟體測試、系統支援、軟體銷售、資料庫管理與應用。
核心課程包括了微觀經濟學、計量經濟學、國際金融、 搜尋引擎、自然語言處理、資料視覺化、機器學習、模式識別以及大資料技術平臺等相關課程。
很明顯,「資料科學與大資料技術」專業就是為了培養時下最熱門的「人工智慧、大資料、雲端計算」等行業急需的人才。據全球頂尖管理諮詢公司麥肯錫分析報告顯示,到2023年,大資料或者資料工作者的崗位需求將激增,其中大資料科學家的缺口在14萬到19萬之間,對於懂得如何利用大資料做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到150萬。
從就業市場反饋來看,也是如此。根據boss直聘釋出的《2017春季網際網路人才趨勢告》,大資料和人工智慧相關崗位出現全行業滲透,人才供給嚴重不足。
其中,缺口較大的是搜尋演算法,供給量只能達到需求的44%,還有56%的缺口。推薦演算法的缺口比例為50%,演算法研究員的為43.9%,影象演算法的為43%,深度學習的缺口量排在第十,為33.8%。
10樓:電商特供包裝
資料科學與大資料技術專業的就業前景還是不錯的,但是對技術要求很高,沒有一定技術不好找工作,可以從事的職業有資料分析師,大資料應用開發工程師等。
11樓:匿名使用者
資料分析師主要工作就是通過資料去解決企業實際遇到的問題,包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總等等
發展前景很好,畢竟資料分析這一行在國內才剛剛起步,很多企業都需要這方面的人才,是很有潛力的,這一行偏商科,技術輔助。真正的大牛不是資料分析工具技術,而是用資料幫助企業在產品、**、**、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提升的人。像我本人就是自學的資料分析師然後畢業後去了決明工作,現在基本實現了財務自由,但想成為大資料分析師的話,需要日積月累堅持沉澱下去,相信你總有一天也能達到這個層次。
12樓:檸檬一家人
大資料技
來術與應用專業或源相關專業就業前景相當廣闊bai,du大資料時代,專業的大zhi資料人才必將成為人
dao才市場上的香餑餑。可以從事的職業有:
1、分析類工程師。使用統計模型、資料探勘、機器學習及其他方法,進行資料清洗、資料分析、構建行業資料分析模型,為客戶提供有價值的資訊,滿足客戶需求。
2、演算法工程師。大資料方向,和專業工程師一起從系統應用的角度,利用資料探勘/統計學習的理論和方法解決實際問題;人工智慧方向,根據人工智慧產品需求完成技術方案設計及演算法設計和核心模組開發,組織解決專案開發過程中的重大技術問題。
3、架構工程師。負責hadoop叢集架構設計開發、搭建、管理、運維、調優,從資料採集到資料加工,從資料清洗到資料抽取,從資料統計到資料分析,實現大資料全產業線上的應用分析設計。
13樓:貪睡的風風
我覺得可以從事金融行業,現在金融行業對大資料技術這個專業挺重視的,畢竟現在是大資料時代嘛,你可以從it或者研發這兩個職位做起。
以後想學資料分析大學應該選什麼專業
14樓:創業者李孟
與數復據分析有關的大學制專業有[資訊與計算科學bai],du[統計學]。
[統計學]是通過搜
zhi索、整理、分dao析、描述資料等手段,以達到推斷所測物件的本質,甚至**物件未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識,它的使用範圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
[資訊與計算科學]專業是以資訊領域為背景用將邁向的數學與資訊,管理相結合的交叉學科更深入和專業。
15樓:山東新華電腦
隨著網際網路越來越抄普及,電腦相bai關的行業人才也越來越稀缺du,就業崗位逐年增多,人才供
zhi不應求。因此從事互dao聯網相關的行業,是一個不錯的選擇。至於想學的專業,就看個人的愛好和本身的素質來看,建設藝術設計,電子商務,新**ui設計,影視後期等等都是近兩年發展很快的專業,就業前景不錯。
金融大資料分析前景，軟體開發 大資料分析 網際網路金融哪個好
中科聚信 scai 信貸工廠能夠協助銀行建立業務發展和風險計量技術水平的評分模型系統，並進行流程改造，通過評分模型系統的推廣應用 大資料可以挖掘和分析金融資訊深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。正在來臨的大資料時代，金融機構之間的競爭將在網路資訊平臺上全面，說到底就是 資料為王 誰掌握...
目前大資料產品有哪些，國內真正的大資料分析產品有哪些
就實力很強的大資料產品，一般來說，hadoop對大資料的實時處理相對要弱一點，不能做到秒級響應，不適合做實時分析產品。可以刷掉很多很多產品了。國內大資料產品裡面實時分析能力較強的有aleiye，它是企業交付式大資料開放平臺。使用spark作為在實時分析的技術可以用於分析tb級的資料實時分析，並將資料...
python大資料分析好學嗎，用python學資料分析難嗎？
資料分析還是具備一定難度的，但通過系統的學習，大部分人能夠掌握一定的資料分析知識。資料分析的核心並不是程式語言，而是演算法設計，不論是採用統計學的分析方式還是機器學習的分析方式，演算法設計都是資料分析的核心問題。所以，進行資料分析要具備一定的數學基礎，包括高等數學 線性代數 概率論等。採用pytho...