大数据技术专业学什么?大数据技术专业的就业前景。大数据与人工智能不但是社会发展急需的新兴专业方向,同时也将渗透并影响着其他许多传统学科和专业的发展。腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》,数据显示,中国592家公司中约有4万位员工,而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万。
大数据专业学什么?
1.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)。
2.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。
大数据技术专业的就业前景
首先,从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,所以对于当前大数据相关专业的大学生来说,如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道,应该考虑读一下研究生。
读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发,在5G通信的推动下,未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖,这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外,由于人工智能平台的陆续推出,对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说,大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高,职业生命周期也会更长,而且未来也可以获得更多的发展机会,也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
对于当前在读的本科生来说,如果不想读研,那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力:
第一:提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响,尤其在当前大数据落地应用的初期,很多应用级岗位还没有得到释放,不少技术团队比较注重学生程序设计能力,所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。
第二:掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密,未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位,掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率,同时也会拓展自身的技术边界。
第三:重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代,所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累,尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上,大数据和云计算本身就是平台,所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。
数据科学与大数据技术可从事的岗位有:
分析类:分析工程师、算法工程师;
研发类:架构工程师、开发工程师、运维工程师;
管理类:产品经理、运营经理。
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