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论文数据采集要求是什么专业学的

发布时间:2024-07-08 02:18:05

论文数据采集要求是什么专业学的

大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例:基础课程: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。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。选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。大数据专业现在的发展前景很好,所能从事的专业有很多,例如:1、大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2、大数据系统分析师面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3、hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。4、数据分析师不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。5、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。>>预约大数据免费试听课程

数据分析员是一种职业,而想要成为一名数据分析员,可以选择以下专业:硬实力:数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景,从这个出发点来说,数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据,并且拥有很强的数据分析能力,但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。软实力:软实力要求学生懂业务、懂管理,从这个出发点来说,信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过,这几个专业在业务方面可能专业度非常高,但是缺点也是非常明显的:缺乏很强的数学和计算机背景,在实际操作中缺乏相关的专业技能。更本质的看,数据分析是一种技能,人人可以学,学了都有用。这是个要用数据说话的年代,懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。

没有属于什么专业,一般从事的人都是统计学或者数学专业的。

1、大数据专业,一般是指大数据采集与管理专业;2、课程设置大数据专业将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)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。3、核心技术(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。4、行业现状今天,越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。 对大数据分析有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看大数据分析书籍开始入门!B站上有很多的大数据教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。

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喜欢采集信息、整理数据的可以选择数据统计分析类的专业。或者也可以选择审计类的专业。

数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好,毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步,很多企业都需要这方面的人才,是很有潜力的,这一行偏商科,技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术,而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作,现在基本实现了财务自由,但想成为大数据分析师的话,需要日积月累坚持沉淀下去,相信你总有一天也能达到这个层次。

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您的论文具体是什么题目,准备往哪个方向写呢有什么要求呢论文是需要多少字呢开题报告 任务书 都搞定了不你可以告诉我具体的排版格式要求,论文想写好,先要找好相关资料,列好大纲,确定好题目,老师同意后在下笔,还有什么不了解的可以直接问我,希望可以帮到你,祝写作过程顺利。1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。002、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)003、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。004、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。00主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。005、论文正文:00(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。00〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:提出-论点;分析问题-论据和论证;解决问题-论证与步骤;结论。006、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。00中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:00(1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。00(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。毕业设计(论文)是学生毕业前最后一个重要学习环节,是学习深化与升华的重要过程。它既是学生学习、研究与实践成果的全面总结,又是对学生素质与能力的一次全面检验,而且还是对学生的毕业资格及学位资格认证的重要依据。为了保证我校本科生毕业设计(论文)质量,特制定“同济大学本科生毕业设计(论文)撰写规范”。  一、毕业设计(论文)资料的组成  A.毕业设计(论文)任务书;B.毕业设计(论文)成绩评定书;C.毕业论文或毕业设计说明书(包括:封面、中外文摘要或设计总说明(包括关键词)、目录、正文、谢辞、参考文献、附录);D.译文及原文复印件;E.图纸、软盘等。  二、毕业设计(论文)资料的填写及有关资料的装订  毕业设计(论文)统一使用学校印制的毕业设计(论文)资料袋、毕业设计(论文)任务书、毕业设计(论文)成绩评定书、毕业设计(论文)封面、稿纸(在教务处网上下载用,学校统一纸面格式,使用A4打印纸)。  毕业设计(论文)资料按要求认真填写,字体要工整,卷面要整洁,手写一律用黑或蓝黑墨水;任务书由指导教师填写并签字,经院长(系主任)签字后发出。  毕业论文或设计说明书要按顺序装订:封面、中外文摘要或设计总说明(包括关键词)、目录、正文、谢辞、参考文献、附录装订在一起,然后与毕业设计(论文)任务书、毕业设计(论文)成绩评定书、译文及原文复印件(订在一起)、工程图纸(按国家标准折叠装订)、软盘等一起放入填写好的资料袋内交指导教师查收,经审阅评定后归档。  三、毕业设计说明书(论文)撰写的内容与要求  一份完整的毕业设计(论文)应包括以下几个方面:  1.标题  标题应该简短、明确、有概括性。标题字数要适当,不宜超过20个字,如果有些细节必须放进标题,可以分成主标题和副标题。  2.论文摘要或设计总说明  论文摘要以浓缩的形式概括研究课题的内容,中文摘要在300字左右,外文摘要以250个左右实词为宜,关键词一般以3~5个为妥。  设计总说明主要介绍设计任务来源、设计标准、设计原则及主要技术资料,中文字数要在1500~2000字以内,外文字数以1000个左右实词为宜,关键词一般以5个左右为妥。  3.目录  目录按三级标题编写(即:1……、1……、1……),要求标题层次清晰。目录中的标题应与正文中的标题一致,附录也应依次列入目录。  4.正文  毕业设计说明书(论文)正文包括绪论、正文主体与结论,其内容分别如下:  绪论应说明本课题的意义、目的、研究范围及要达到的技术要求;简述本课题在国内外的发展概况及存在的问题;说明本课题的指导思想;阐述本课题应解决的主要问题,在文字量上要比摘要多。  正文主体是对研究工作的详细表述,其内容包括:问题的提出,研究工作的基本前提、假设和条件;模型的建立,实验方案的拟定;基本概念和理论基础;设计计算的主要方法和内容;实验方法、内容及其分析;理论论证,理论在课题中的应用,课题得出的结果,以及对结果的讨论等。学生根据毕业设计(论文)课题的性质,一般仅涉及上述一部分内容。  结论是对整个研究工作进行归纳和综合而得出的总结,对所得结果与已有结果的比较和课题尚存在的问题,以及进一步开展研究的见解与建议。结论要写得概括、简短。  5.谢辞  谢辞应以简短的文字对在课题研究和设计说明书(论文)撰写过程中曾直接给予帮助的人员(例如指导教师、答疑教师及其他人员)表示自己的谢意,这不仅是一种礼貌,也是对他人劳动的尊重,是治学者应有的思想作风。  6.参考文献与附录  参考文献是毕业设计(论文)不可缺少的组成部分,它反映毕业设计(论文)的取材来源、材料的广博程度和材料的可靠程度,也是作者对他人知识成果的承认和尊重。一份完整的参考文献可向读者提供一份有价值的信息资料。一般做毕业设计(论文)的参考文献不宜过多,但应列入主要的文献可10篇以上,其中外文文献在2篇以上。  附录是对于一些不宜放在正文中,但有参考价值的内容,可编入毕业设计(论文)的附录中,例如公式的推演、编写的程序等;如果文章中引用的符号较多时,便于读者查阅,可以编写一个符号说明,注明符号代表的意义。一般附录的篇幅不宜过大,若附录篇幅超过正文,会让人产生头轻脚重的感觉。  四、毕业设计(论文)要求  我校毕业设计(论文)大致有设计类、理论研究类(理科)、实验研究类、计算机软件设计类、经济、管理及文科类、综合类等,具体要求如下:  1.设计类(包括机械、建筑、土建工程等):学生必须独立绘制完成一定数量的图纸,工程图除了用计算机绘图外必须要有1~2张(2号以上含2号图)是手工绘图;一份15000字以上的设计说明书(包括计算书、调研报告);参考文献不低于10篇,其中外文文献要在2篇以上。  2.理论研究类(理科):对该类课题工科学生一般不提倡,各院系要慎重选题,除非题目确实有实际意义。该毕业设计报告或论文字数要在20000字以上;根据课题提出问题、分析问题,提出方案、并进行建模、仿真和设计计算等;参考文献不低于15篇,其中外文文献要在4篇以上。  3.实验研究类:学生要独立完成一个完整的实验,取得足够的实验数据,实验要有探索性,而不是简单重复已有的工作;要完成15000字以上的论文,其包括文献综述,实验部分的讨论与结论等内容;参考文献不少于10篇,包括2篇以上外文文献。  4.计算机软件类:学生要独立完成一个软件或较大软件中的一个模块,要有足够的工作量;要写出10000字以上的软件说明书和论文;毕业设计(论文)中如涉及到有关电路方面的内容时,必须完成调试工作,要有完整的测试结果和给出各种参数指标;当涉及到有关计算机软件方面的内容时,要进行计算机演示程序运行和给出运行结果。  5.经济、管理及文科类:学生在教师的指导下完成开题报告;撰写一篇20000字以上的有一定水平的专题论文(外国语专业论文篇幅为5000个词以上。);参考文献不少于10篇,包括1-2篇外文文献。  6.综合类:综合类毕业设计(论文)要求至少包括以上三类内容,如有工程设计内容时,在图纸工作量上可酌情减少,完成10000字以上的论文,参考文献不少于10篇,包括2篇以上外文文献。  每位学生在完成毕业设计(论文)的同时要求:(1)翻译2万外文印刷字符或译出5000汉字以上的有关技术资料或专业文献(外语专业学生翻译6000~8000字符的专业外文文献或写出10000字符的外文文献的中文读书报告),内容要尽量结合课题(译文连同原文单独装订成册)。(2)使用计算机进行绘图,或进行数据采集、数据处理、数据分析,或进行文献检索、论文编辑等。  绘图是工程设计的基本训练,毕业设计中学生应用计算机绘图,但作为绘图基本训练可要求一定量的墨线和铅笔线图。毕业设计图纸应符合制图标准,学生应参照教务处2004年3月印制的《毕业设计制图规范》进行绘图。  五、毕业设计(论文)的写作细则  1.书写  毕业设计(论文)要用学校规定的文稿纸书写或打印(手写时必须用黑或蓝墨水),文稿纸背面不得书写正文和图表,正文中的任何部分不得写到文稿纸边框以外,文稿纸不得随意接长或截短。汉字必须使用国家公布的规范字。  2.标点符号  毕业设计(论文)中的标点符号应按新闻出版署公布的"标点符号用法"使用。  3.名词、名称  科学技术名词术语尽量采用全国自然科学名词审定委员会公布的规范词或国家标准、部标准中规定的名称,尚未统一规定或叫法有争议的名称术语,可采用惯用的名称。使用外文缩写代替某一名词术语时,首次出现时应在括号内注明其含义。外国人名一般采用英文原名,按名前姓后的原则书写。一般很熟知的外国人名(如牛顿、达尔文、马克思等)可按通常标准译法写译名。  4.量和单位  量和单位必须采用中华人民共和国的国家标准GB3100~GB3102-93,它是以国际单位制(SI)为基础的。非物理量的单位,如件、台、人、元等,可用汉字与符号构成组合形式的单位,例如件/台、元/km。  5.数字  毕业设计(论文)中的测量统计数据一律用阿拉伯数字,但在叙述不很大的数目时,一般不用阿拉伯数字,如"他发现两颗小行星"、"三力作用于一点",不宜写成"他发现2颗小行星"、"3力作用于1点"。大约的数字可以用中文数字,也可以用阿拉伯数字,如"约一百五十人",也可写成"约150人"。  6.标题层次  毕业设计(论文)的全部标题层次应有条不紊,整齐清晰。相同的层次应采用统一的表示体例,正文中各级标题下的内容应同各自的标题对应,不应有与标题无关的内容。  章节编号方法应采用分级阿拉伯数字编号方法,第一级为"1"、"2"、"3"等,第二级为"1"、"2"、"3"等,第三级为"1"、"2"、"3"等,但分级阿拉伯数字的编号一般不超过四级,两级之间用下角圆点隔开,每一级的末尾不加标点。  各层标题均单独占行书写。第一级标题居中书写;第二级标题序数顶格书写,后空一格接写标题,末尾不加标点;第三级和第四级标题均空两格书写序数,后空一格书写标题。第四级以下单独占行的标题顺序采用ABC…和两层,标题均空两格书写序数,后空一格写标题。正文中对总项包括的分项采用⑴、⑵、⑶…单独序号,对分项中的小项采用①、②、③…的序号或数字加半括号,括号后不再加其他标点。  7.注释  毕业设计(论文)中有个别名词或情况需要解释时,可加注说明,注释可用页末注(将注文放在加注页的下端)或篇末注(将全部注文集中在文章末尾),而不可行中注(夹在正文中的注)。注释只限于写在注释符号出现的同页,不得隔页。  8.公式  公式应居中书写,公式的编号用圆括号括起放在公式右边行末,公式和编号之间不加虚线。  9.表格  每个表格应有表序和表题,表序和表题应写在表格上放正中,表序后空一格书写表题。表格允许下页接写,表题可省略,表头应重复写,并在右上方写"续表××"。  10.插图  毕业设计的插图必须精心制作,线条粗细要合适,图面要整洁美观。每幅插图应有图序和图题,图序和图题应放在图位下方居中处。图应在描图纸或在白纸上用墨线绘成,也可以用计算机绘图。  11.参考文献  参考文献一律放在文后,参考文献的书写格式要按国家标准GB7714-87规定。参考文献按文中出现的先后统一用阿拉伯数字进行自然编号,一般序码宜用方括号括起,不用园括号括起。

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数据科学与大数据技术专业“ 前(钱)”途无量,学成之后可以从事的职业有:1、Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛,大数据培训的主体,我们培训的重点对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等。2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大,市面上基本没有培训机构在做,后续有计划加入我们课程体系。对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3、大数据运维&云计算方向市场需求中等,更偏向于Linux云计算学科对应岗位:大数据运维工程师三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上,工作1年月薪可达到 2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

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回答 您好,您的问题我已收到,这边正在为您查询,请稍等片刻,我这边马上回复您~ 您好,很高兴为您解答,学成之后可以从事的职业有:行业以互联网、金融、通信、教育、文化娱乐、电子商务。 该专业是最年轻的本科专业之一,设立至今只有4年,2016年有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。2017年获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到32所。2018年呈爆炸式增长。2018年3月21日,教育部公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示,数据科学与大数据技术成为本次申请通过最多的专业之一,248所高校申请获批,占新增专业申请的高校数的1/3。数据科学与大数据到底属于哪个学科呢?它的名字及研究内容与计算机科学关系密切,但是在2012年公布的《普通高等学校本科专业目录》中还没有找到它的身影。各校的专业设置情况差异较大,厦门大学将这个专业设置在经管学院中,中国人民大学和对外经贸大学将其设置在信息学院中,北京邮电大学将其设置在计算机学院中,考生在报考时一定要具体院校具体查询。 数据科学与大数据技术专业可以从事(1) 大数据分析师运用算法来解决分析问题,并且从事数据挖掘工作。负责业务数据收集整理分析,对多种数据源进行深度挖掘、深度分析和建模;对各类需求数据进行挖掘、统计建模分析,并提交有效的分析报告,为公司运营决策提供数据支持。 (2) 大数据系统研发工程师负责分布式系统中间件的开发和改进、参与大数据平台管控系统的研发工作、包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储等设计问题、根据客户大数据处理应用和服务要求,编写需求分析报告及技术解决方案。 (3) 数据可视化工程师具备良好的沟通能力与团队精神,责任心强,拥有优秀的解决问题的能力。建立企业整体数据可视化方案、提升整个团队的数据可视化能力、增强现有数据产品的可视化展现与分析能力。开发基于数据可视化的全新数据产品,为客户商业生态提供数据服务。 希望以上回答对您有所帮助~ 如果您对我的回答满意的话,麻烦给个赞哦~[开心] 更多5条 

统计学属于理学门类,大类为统计学类。统计学类专业除了统计学,还有应用统计学专业。

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大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、管理学为应用拓展性学科,需要学习的课程有很多。  一是学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才。基础课程: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。  二是必修课: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。  三是选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

该专业主要研究与数字媒体信息的获取、处理、存储、传播、管理、安全、输出等相关的理论、方法、技术与系统,是包括计算机技术、通信技术和信息处理技术等各类信息技术的综合应用技术,其所涉及的关键技术及内容主要包括数字信息的获取与输出技术、数字信息存储技术、数字信息处理技术、数字传播技术、数字信息管理与安全等。核心课程: C语言 、 面向对象程序设计 、 数字媒体技术概论 、 程序设计 、 数据结构 、 计算机图形学 、 数据可视化 、 影视后期 与 特效技术 、 数字图像处理 、 人机交互技术 、 虚拟现实技术 、 人工智能 与 新媒体 、游戏架构与技术基础、移动游戏技术、 Unity 应用开发、数字媒体产业概论、动画设计原理、三维动画技术、 Maya 基础与建模。

统计学是关于数据的方法论学科,提供数据采集、数据处理、数据分析的各种方法;统计学专业旨在培养具备较强的计算机和统计软件的应用能力,具有坚实的数学与外语基础,掌握扎实的经济学基础知识,具有一定的独立观察、分析、研究社会经济问题的能力,能够系统掌握统计学原理和方法,专长于应用统计方法对各种数据进行处理和分析的实用型和通用型人才;毕业生可在银行、证券公司、信托投资公司、保险公司等各种金融机构以及国家部委、企业、咨询公司从事统计分析工作与管理工作。

大数据技术是学数学专业、计算机专业的就业方向。大数据技术里会用到很多学科学习的知识,并不是单一的专业可以学完大数据所需要掌握的技术,所以大数据属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。除此之外,还有一些辅助技能可以通过学习数据采集、分析、处理软件及计算机编程语言等去掌握,目前的大数据专学生主要学习统计学、数学、社会学、经济金融、计算机等课程。专业紧贴市场需求,重点培育两个岗位:大数据应用开发岗、大数据BI岗,其中大数据应用开发岗培养大数据离线分析、实时分析及数据可视化核心能力;大数据库BI岗侧重于与行业企业运行系统、业务模块对接,掌握商业大数据管理。大数据技术就业岗位大数据应用开发工程师、数据ETL技术员、数据可视化工程师、行业BI工程师、数据库管理员(DBA)、数据库程序开发员(Java开发);本专业毕业后半年的平均月薪5500元,最高可达5万元。大数据技术就业方向本专业毕业生主要面向互联网与软件信息、商业服务、医疗、教育、金融、生产制造等行业的大数据应用岗位就业,主要工作岗位:大数据运维工程师、数据分析工程师、数据可视化工程师、大数据运营工程师、大数据技术销售经理等。据统计,初次就业薪资待遇:5000-8000元左右。

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