首页>>互联网>>大数据->高考填报志愿大数据专业选哪个?

高考填报志愿大数据专业选哪个?

时间:2023-12-18 本站 点击:0

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关高考填报志愿大数据专业选哪个的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

高考填志愿:数据科学与大数据技术专业怎么样?

专业还是不错,但这个专业对数学与物理的功底要求不是一般的高。

物理必须非常好,数学是计算,物理是思维与想象的严密。如果高中数学、物理不好,还是谨慎报考。否则进去后,听不懂,作业做不了,最后挂课很多,毕业证都没了。因此,高中数学不好,物理不好的,一定要小心报考。

另外,从对数学和物理的要求这么高看,相对而言,高等级的学校(如985、211或双一流)开设的会得心应手,而一些低端的学校,可能差一些;尤其是民办(独立)学院,可能师资都成问题。

介绍:

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。

例如:今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容,淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐,电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。

数据科学与大数据技术专业学什么

在高考填报志愿选择专业时,很多考生对数据科学与大数据技术专业学什么的问题很好奇。下面是由我为大家整理的“数据科学与大数据技术专业学什么 就业方向有哪些”。

数据科学与大数据技术专业学什么本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括:掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能,受到系统的科学研究训练,具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力,掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法,具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。

主要课程:C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计,大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。

课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术,具体课程包括:大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。

数据科学与大数据技术专业就业方向有哪些大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求,主要来说的话,当下,大数据方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。

大数据开发工程师主要是基于大数据服务平台,很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。

毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作,亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作,也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造,政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

高考志愿里最热门的专业有哪些?

又快到了一年的高考季,很多家长对高考志愿都很感兴趣,分享近些年来非常热门的大学专业,各位家长和同学在高考填写志愿时可以进行参考。

百度2021高考热搜大数据

HOP   人工智能

人工智能

人工智能是一个以计算机科学为基础,由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

就业方向

实际应用:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,专家系统,智能控制,机器人学等,目前国内也高度重视这方面领域的发展,人工智能工程技术人员人才不多,国内的供求比例为一比十供求比例严重失调,随着人工智能企业的增多,人工智能人才的紧缺程度加剧,就业前景很好。

推荐院校

哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、西安交通大学、同济大学、南京大学、西安电子科技大学、上海交通大学、浙江大学等。

HOP   计算机科学与技术

计算机科学与技术

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,主要研究计算机的设计与制造,包含计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法,进行计算机系统和软件的开发与维护、硬件的组装等。

就业方向

毕业生就业面宽、就业前景可观,能够在网络通信类科研院所、政府机构、银行、电力企业、计算机网络公司、通信公司等各类企事业单位从事计算机网络的科学研究、系统设计、系统防护、系统管理与维护和应用计算机科学与技术学科的系统开发、设计和系统集成等工作。

推荐院校

清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、国防科技大学等。

TOP   临床医学

临床医学

临床医学主要研究基础医学、临床医学、手术学等方面的基础知识和技能,进行人类疾病的诊断、治疗、预防等。例如:骨折、心脏病等疾病的诊断,肿瘤的放射治疗等。

就业方向

该专业是医学类专业中最吃香的专业之一,毕业后主要在医疗卫生单位、医学科研部门等从事治疗、研究、教学方面的工作。医疗机构:临床诊断、手术治疗、临床治疗、病理化验。

推荐院校

北京大学、复旦大学、中山大学、浙江大学、北京协和医学院、上海交通大学、四川大学等。

HOP   物联网工程

物联网工程

物联网是一个涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识交叉学科。

就业方向

作为国家倡导的新兴战略性产业,物联网备受各界重视,并成为就业前景广阔的热门领域。学生毕业后主要就业于与物联网相关的企业、行业,从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器等,也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。

推荐院校

西安交通大学、哈尔滨工业大学、电子科技大学、吉林大学、西北工业大学等。

HOP   数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术

大数据技术以互联网+和大数据时代为背景,主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。具体研究领域包括商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。

就业方向

就业前景广阔,主要有三大就业方向:大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。企业提供的大数据岗位按照工作内容要求,可分为四类:初级分析类,包括业务数据分析师等。挖掘算法类,包括数据挖掘工程师、机器学习工程师等。开发运维类,包括大数据开发工程师、大数据架构工程师等。产品运营类,包括数据经营经理、数据项目经理等。

推荐院校

西安交通大学、哈尔滨工业大学、合肥工业大学、北京科技大学、河海大学。

HOP   机器人工程

机器人工程

机器人工程主要研究工业机器人的结构、设计、应用等方面的基本知识和技术,进行机器人工作站的设计、装调与改造等,以提高工业生产的效率。例如:工业生产线使用的机器人的设计研发,激光加工机器人的装调等。

就业方向

就业方向有两类:机器人类企业:机器人设计、装配、调试、改造、技术开发、机器人自动化生产线的设计、应用开发、程序设计、运行管理;工业类企业:自动控制、设备运行、自动化生产。

推荐院校

东南大学、浙江大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、东北大学。

HOP   能源与环境系统工程

能源与环境系统工程

能源与环境系统工程主要研究能源的转换和利用及环境保护等基本知识和技能,包括一次能源转化为二次能源的过程、人工环境和制冷空调的技术问题、风能等新能源的开发利用等,力求实现能源利用高效、清洁的目的。例如:煤炭燃烧产生蒸汽能推动发电机的过程,社区绿化、供水、供暖的技术问题,风能、核能发电等。

就业方向

主要在工业类企业,从事热力工程、煤化工程、火力工程、暖通工程、排水工程、电力工程、工程设计、技术支持、设备制造、设备检修、生产管理等工作。

推荐院校

浙江大学、山东大学、北京大学、南京师范大学、东华大学。

HOP   航空航天工程

航空航天工程

航空航天工程主要研究航空电子系统、飞行器的设计、制造等方面的基本知识和技能,涉及数学、物理、计算机、材料学等多个领域,进行飞行器总体、结构与系统的分析设计等。例如:火箭、载人飞船等飞行器的设计制造,飞机各种电子设备的研发生产等。

就业方向

航空航天类企业:工程设计、产品研发、技术开发、生产制造、性能测试、维修养护、航空航天管理。

推荐院校

北京航空航天大学、西北工业大学、上海交通大学、清华大学、哈尔滨工业大学。

高考在即,希望都能考出好成绩,选一个自己感兴趣的专业!

以后想从事大数据行业 高考该填什么志愿

高考结束之后的放松,查询成绩的紧张,报考志愿的纠结。这应该是每一个参加高考的学生的直观感受,也是我们人生中的重大改观。高考是一场公平的竞争,这句话说的一点毛病都没有,没有伞的孩子只能拼命奔跑!大数据的前景相信很多人都已经了解,想从事大数据行业,高考该填什么志愿呢?大数据行业有没有性别歧视呢?女生适不适合学习大数据呢?

很多学生都会了解到的专业应该有:计算机科学与技术,信息与计算科学,信息管理与信息管理系统等跟大数据有关的计算机专业。其实如果以后真的想从事大数据,可以直接选择 数据科学和大数据技术专业,现在很多院校都开设了这个专业,但从事大数据一定要好好学习数学和英语,不单单是大数据技术,很多计算机专业都是需要数学和英语基础的!

在这可以多说一句,现在没有女生学什么或者男生应该从事什么,相对于大数据而言,或者任何一门计算机技术,都是技术为主,谁掌握了先进的技术,谁就是王者!

大数据作为当前科技的新宠儿,大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势,数据是资源也是战略资源,大数据技术就是从数量庞大、结构复杂,迅速获得有价值信息的能力,它已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点。

中国互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)均耗费巨资投入大数据发展,纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等,提供大数据专业服务,一批大数据专业分析公司也应运而生。各家公司都在搭建大数据开发平台,或者已经在生产环境实践大数据,有些公司已经做了足够的了解,开发准备就绪。

2020年高考志愿填报,有哪些热门专业可以选?

2020年高考志愿填报,有人工智能、机器人工程、电子商务、物联网工程、大数据技术、网络与新媒体等专业可以选。

热门专业一直都是广大高中生及家长们的追捧对象,但考生们需注意,专业本身并没有冷热之分,所谓“热门专业”和“冷门专业”本身是相对的。选专业宜将眼光放长远,不能只考虑专业的热度,还应该关注就业市场的现状。

选择专业额度其他常识。

在报考专业时可以选真正专业技术要求较高的职业,竞争非常激烈。比如金融,听起来名声很大,赚钱的想象空间更大。的确,随着工业的大发展,人们财富的累积,银行、证券、保险等金融服务确实日益增多。但在金融业,高端的专业水平要求极高,只有少数人能够胜任;低端的服务如银行柜台、保险代理,门槛不高,工作单调,竞争自然很激烈。

这些高端专业,虽然名声很响,充满未来,但赛道很窄,毕业生拥挤。只有少量的专业精英和技术尖子能够胜出。

以上内容参考 百度百科——热门专业

2022年高考志愿最值得报的热门专业有哪些?

2022年的高考分数出来已经有一段时间了,考得好的自然是皆大欢喜,但如果发挥失常,也不必气馁,“大不了重头再来”,要相信自己。

这两天很多地方进行了高考志愿的填报,作为“过来人”,我想和学弟们谈谈我对高考热门专业填报的一个看法。(主要说说有哪些热门专业是值得填报的,给小伙伴们推荐下)

要想知道在2022年有哪些热门专业可以填报,我觉得需要弄清楚三件事:第一是目前有哪些专业就业前景好,就业率高;第二就是目前哪些专业的应届毕业生毕业后的薪水高;第三就是你适合什么样的专业,能够选择的专业有哪些。

咱们先说第一个问题,目前就业率高的专业有哪些?有关的权威部门做过调研,目前就业率高的专业主要包括人工智能专业、软件工程专业、大数据专业、物联网工程专业、口腔医学专业、麻醉学专业、金融学专业、土木工程专业、电气工程及其自动化专业以及小语种专业等。

其实,小伙伴们仔细看这些专业,也能够观察到一些端倪,那就是这些专业都比较“现代化”,运用在新兴行业比较多,而且实用性较强。人工智能是未来发展的一种趋势,而互联网相关专业运用在很多领域,就业率好也是必然。口腔和麻醉是老牌热门专业,一直就没有“掉线”。

接下来我们说说应届生(一般是指本科)起薪很高的专业有哪些。目前起薪最高的专业是计算机类专业,其次是电气类。然后依次金融学专业、自动化专业、电子信息类专业、口腔医学专业、统计学类专业、人工智能专业等。

计算机专业的学生可以说是被各个行业需要,目前处于供不应求的局面,薪水高是必然的。口腔类的我就不说了(拔过牙或者去口腔科看过医生的都知道),金融、电子信息、统计也被广泛运用在前端行业,薪水也低不了。

当然,咱们讨论这些专业起薪的一个前提条件是,这些毕业生都是应届本科毕业生,因为有的专业在深造之后会出现大的“两级反转”,比如医学类、心理学专业等。

通过上述两个讨论之后,我建议值得报考的热门专业有:计算机类专业、电气自动化专业、口腔类医学专业、金融学专业、人工智能化专业、大数据专业以及统计学专业等。

这些建议更多是从广义上来说的,如果具体到每个人那肯定还是需要依据自身的实际情况来。比如,我觉得对女孩子来说可能选择师范类的,出来当个老师也是不错的选择。而且普通本科院校的毕业生也可以选择考公,虽然不能实现富足,但还是比较稳定的。

我在这里还给学弟学妹提个建议,选择专业的时候一定要分清文理科属性和专业的发展方向,同时结合自己实际情况来,一定不要盲目、随意填报专业。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于高考填报志愿大数据专业选哪个的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:/BigData/41174.html