数据科学与大数据技术专业评估？

一、数据科学与大数据技术专业评估？

数据科学与大数据技术专业在未来的50年内的相关专业人才都是供不应求的。前相关院校对该专业人才的培养的规模是非常有限的，远远不能适应经济，科技，文化，军事等领域对大数据科学与技术专业人才的需求，因此，这个专业不仅具有广阔的发展前景，而且具有相当优越的待遇。

大数据，主要是因为网络的数据的格式，体量，价值都超出了传统数据的规模，而且对这些海量信息的采集，存储，分析，整合，控制，而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过加工，分类，筛选，归纳，提炼，实现数据的增值，找出相关的规律，更精准的辅助指导相关的决策和发展的规划。

二、数据科学与大数据技术专业代码？

不同的学校可能会有不同的专业代码，以下是一些常见的数据科学与大数据技术专业代码参考：

1. 计算机科学与技术类专业：0809X，如：080902 数据科学与大数据技术专业。

2. 电子信息类专业：0805X，如：080505 物联网技术与应用、080507 大数据应用技术。

3. 工程类专业：0812X，如：081202 大数据科学与工程、081203 数据科学与人工智能、081204 软件工程。

需要注意的是，不同学校具体的专业代码可能会有所不同，以上仅供参考。建议具体查询针对学校的招生计划、招生简章或者咨询学校招生办。

三、数据科学与大数据技术属于什么专业？

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，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。

该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括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、基本方法和基本技能。

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。

四、数据科学与大数据技术专业冷门吗？

1.是热门专业

2.因为2023年数据科学与大数据技术专业仍然是一个热门专业，对于数据科学和大数据技术的需求仍然很高。

同时，随着科技的发展和数据的快速增长，数据科学和大数据技术领域的知识和技能仍然具有很大的发展空间。

3. 学习数据科学与大数据技术专业不仅可以获得专业知识和技能，还可以在未来的就业市场中有更多的机会和竞争力。

此外，数据科学和大数据技术的应用领域广泛，包括金融、医疗、营销等各个行业，因此学习这个专业可以为个人的职业发展打下坚实的基础。

五、数据科学与大数据技术是哪个专业？

数据科学与大数据技术专业属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括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、基本方法和基本技能。

六、数据科学与大数据技术专业难学吗？

数据科学与大数据技术专业难学。

因为这个专业应该是属于计算机领域下面的一个专业的本质的，所以他需要学习的东西跟计算机是有关系的，而计算机是大学里面基本上所有专业里面最难学习的一个专业领域的。学习的课程是非常多的，而且都是一些抽象很难理解的。

七、数据科学与大数据技术专业的月薪？

数学科学与大数据技术现在是当前热门的一个岗位，特别随着信息技术的发展，大数据现在是无缝不在。所以月薪是比较高的，当然了月薪是跟着人的经验，比如说刚毕业的大学生能会相对少一些，刚毕业的，应该也能有个一万多。

八、数据科学与大数据技术专业学科评估？

根据教育部发布的第四轮学科评估结果显示，并无数据科学与大数据技术专业相关评估。

易度将根据与其相近的“计算机科学与技术”学科评估结果，结合排名供大家参考。共有23所院校的“计算机科学与技术”学科荣获A档，其中北京大学、清华大学、浙江大学大学、国防科技大学这4所院校A+、7所院校A、12所院校A-。

九、数据科学与大数据技术专业学什么？

数据科学与大数据技术专业主要学习数理统计、数据库系统、数据挖掘、机器学习、网络安全等方面的知识，还包括大数据可视化、数据仓库管理、数据集成分析等。

这些专业涉及的技术能够帮助企业更好地掌握数据，改善业务，并有助于企业发挥更大的价值。

十、数据科学与大数据技术专业怎么学？

1、主干基础课

公共基础课：包括中国近现代史纲要、思想道德与法治、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、学术英语与科技交流、C++程序设计基础、军事理论、工程制图、微积分、线性代数与解析几何、概率论与数理统计、复变函数、大学物理、大学物理实验、人文科学领域、社会科学领域、科学技术领域等；

专业基础课：工程导论、大数据导论、数据结构、离散数学、高级语言程序设计、计算机网络、计算机安全与数据安全、计算机组成与体系结构、操作系统、数据库系统、计算机与软件工程概论、数据挖掘、算法设计与分析、大数据平台构架与技术、云计算与大数据平台、神经网络与深度学习；

选修课：程序设计课程模块（Python语言程序设计，Java程序设计，并行程序设计与分布式计算）、数据平台课程模块（计算机安全与数据安全，数据挖掘，大数据平台构架与技术）、智能计算课程模块（机器学习，算法设计与分析，人工智能，数值计算原理与方法，自然语言处理，神经网络与深度学习，计算机视觉）、数据应用课程模块（大数据应用案例与实践，IT商业模式与创业，数字孪生技术）。

2、集中实践教学环节

本专业注重实践环节和创新能力培养，突出理论课与实训课相结合的培养特色，强化工程训练，实现国际接轨，造就基础扎实、工程能力强、协作能力好的复合型大数据研究与工程人才。实践教学环节课程主要包括：军事技能、工程导论实践I、数据结构课程实训、大数据导论课程设计、工程创新训练Ⅰ、马克思主义理论与实践、高级语言程序设计实训、机器学习课程设计、数据库课程实训、操作系统课程实训、数据挖掘课程实训、毕业实习、大数据平台构架与技术课程实训、毕业设计等。

3、第二课堂

人文素质教育基本要求：学生在取得专业教学计划规定学分的同时，还应结合自己的兴趣适当参加课外人文素质教育活动，参加活动的学分累计不少于3个学分。其中新增大学体育教学团队开设课外体育课程，高年级本科生必修，72学时，1学分，纳入第二课堂人文素质教育学分。

创新能力培养基本要求：学生在取得本专业教学计划规定学分的同时，还必须参加国家创新创业训练计划、广东省创新创业训练计划、SRP（学生研究计划）、百步梯攀登计划或一定时间的各类课外创新能力培养活动（如学科竞赛、学术讲座等），参加活动的学分累计不少于4个学分。