對外經貿大學在職研究生大數據專業:權威師資
對外經濟貿易大學擁有一批在國內外具有重要影響的著名學者和學術帶頭人。現有教授423名,其中13人為國務院學位委員會學科評議組成員,93人為享受政府特殊津貼的專家。在教育部10個全國高校文科教育指導委員會中,有6個委員會的副主任教授出任,居全國高校第一位。
大部分授課名師直接參與國家經濟、金融、法律、組織人事機構等政府相關決策部門的政策制定。能為人大上海研究生班學員提供具有前瞻性的理論與實踐指導。
對外經濟貿易大學在職研究生大數據專業:超級社群體驗
課余可以參加專業沙龍、名家講座或文體俱樂部活動,融入人大全球校友網絡,匯聚高端人脈資源。交不在多,識一人可勝百人,交不論久,得一日可逾千古。
大數據在職研究生有一月聯考和同等學力申碩兩種報考形式,報考形式不同,考試難度各不相同,通過率也是不一樣的。
大部分大數據在職研究生都是以同等學力申碩的方式進行招生的。這種方式可以免試入學,只要是大專以上的學歷就可以報考課程學習。但是想要申碩需要具備本科學士學位并且滿三年工作經驗的人是可以報考的。
大數據在職研究生同等學力申碩考試就考英語和專業綜合兩門,滿分100通過60分算合格。考試有四次考試機會,補考的機會比較多。同等學力申碩考試難度較小,通過率一般在65%左右,通過率還是蠻高的。
而報考一月聯考的報考條件也是很嚴格的,需要大專學歷的學員滿足五年的工作經驗,如果是有本科的學士學位需要滿足三年的工作經驗才可以報考。考試難度非常大,一般就在35%左右,通過率非常低。
報考學員要做好四大準備
①職業規劃準備
首先要做好職業規劃。需要根據本科專業、目前所從事的職業與職位、興趣愛好、職業發展目標等因素,進行綜合考慮是否攻讀碩士學位;
②方式選擇的準備
攻讀碩士學位有不同的方式,各種方式有各自的優勢與不足,在職人士要挖掘自身的實際情況和深造要求做出選擇;
③專業方向選擇的準備
專業方向選擇包括學校選擇和專業選擇兩部分。在職人士可通過各招生院校的網站了解相關學校及專業信息;并根據自身知識基礎和能力水平報考合適的學校及專業。本文摘自:買粉絲://uibe.eour.買粉絲/
因為這個專業差距大,所以需求量很大。大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟和商業發展的核心。
在剛剛結束2019年高考中,可能有很多同學考上了一個新專業“數據科學與大數據技術”,因為這個專業在最近兩年一直這么紅。所以很多高校都逐漸開設了這個專業。
但是,雖然很多同學都選擇了這個專業,但可能對這個專業不是很了解。也有一些學生和家長單純認為這個專業這么火,不能差,那就選吧!所以,下面給大家詳細介紹一下這個專業,包括:人工智能有關。
從010年到1010年,該專業以大數據三大基礎支撐學科為依托,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交叉學科。
通過前面介紹,相信你已經看到這個專業比較專業背景詳細介紹、開設院校情況、就業情況,因為它涉及到很多知識領域,比如數學背景、人工智能技術、機器學習、可視化技術、信號處理、概率模型理論技術、不確定性建模等等。
所以這個專業背景與人工智能和大數據發展息息相關。人工智能早已為人所知,發展迅速,應用廣泛。
這里簡單介紹一下大數據關鍵背景,讓大家有個直觀認識,不要只停留在“大數據”這個詞上。大數據分析為核心軸線,以統計學、計算機科學和數學為“大數據”是指數據集大小通常超出常用軟件工具獲取、有效性、管理和處理可接受范圍能力,也就是說我們通常使用數據庫分析工具無從下手。我們只能依靠全新分析和處理方法。
2006年,全球數據量為180EB,2011年,全球數據量為1.8 ZB。到2020年,總數據量將增加44倍,達到35.2 ZB(1 ZB=10億TB)。我們電腦硬盤一般是500G,大只有1 T,能存儲多少數據,但是10億TB無法想象,這個數據量太驚人了。由于人工智能和大數據推進,很多大學從2016年開始開設這個專業。我們來看看哪些大學。
首先,專業背景詳細介紹通過專業定位可以發現,數據科學與大數據技術專業是一個軟硬件結合,以計算技術為基礎,以數據科學與大數據技術為特色寬口徑專業。,因為這個專業興起是基于計算機技術和人工智能快速發展以及海量大數據產生,需求突然增加導致了非常大人才缺口。所以很多高校一有機會就開設了這個專業。
可以看出,2016年之前,開設該專業機構數量為0、 2016年之后,開設該專業機構數量呈爆炸式增長。2018年從2016年35個增加到283個,2019年基本翻倍,直接增加到479個。在上述學校中,國內最早(2016年2月)開設數據科學與大數據技術專業學校只有三所,復雜。這些學校基礎扎實。所以專業實力比較強。
其他數據科學做好學校是理工科基礎好,比如人大、電子科技大學、北京郵政、北京信息科技大學、北京師范大學、中國師范大學、上海財經、同濟大學、南開大學等等。
通過以上分析,我們發現這個專業是一個新興專業。
因此,在北京大學、中南大學和對外經貿大學,由于新專業,甚至學生培養方向和模式都處于探索階段,這也是一種風險。畢竟大家都是“小白鼠”。
目前這個專業就業率肯定還不錯。因為大數據被譽為“21世紀新石油”,是國家戰略資產,是21世紀“DIA礦”。麥肯錫全球研究所將大數據視為“創新、競爭和生產率下一個前沿”。是不可阻擋發展趨勢,大數據技術是人工智能重要支撐。
大數據科學將成為引領人工智能技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟和商業發展核心。而在首批開設學校中中南大學在18年時候,該專業排在了全國第一。
其次,專業門檻比較高,數據科學和大數據技術人才是高級復合型人才。他和傳統計算機專業不太一樣,單純了解計算機相關知識是不夠,還需要有很多領域知識。所以相關專業畢業生從事相關工作是很有必要。
最后,這個專業差距很大,需求很大。所以就目前情況來看,這個專業就業前景很好。
從可見年限來說,畢業生根本不用擔心就業,當然要學真本事。畢竟這個專業難度系數挺大,對每個人綜合能力要求都比較高。
該專業畢業生,具體的就業方向主要包括以下幾個方面:簡單列舉,可能成也新,敗也新。
最后總結一下,數據科學與大數據技術專業是一個集計算機、數學、統計、人工智能等多學科于一體寬口徑專業。門檻高。隨著大數據爆炸式增長和人工智能快速發展,需要大量大數據分析師從海量數據中獲取有用信息,完成一些解決方案來預測和解決現實中實際問題,前景廣闊。
院校專業:
基本學制:四年 | 招生對象: | 學歷:中專 | 專業代碼:080910T
培養目標
培養目標
專業定義 數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能,從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)出發,對實際問題進行分析和解決。例如:今日頭條通過算法匹配個人更偏愛的信息內容,淘寶根據消費者日常購買行為等數據進行商品推薦,電子地圖根據過往交通情況數據為車輛規劃最優路線等。 課程體系 《數據結構》、《數據庫原理與應用》、《計算機操作系統》、《計算機網絡》、《Java語言程序設計》、《Python語言程序設計》、《大數據算法》、《人工智能》、《數據建模》、《大數據平臺核心技術》。 發展前景 就業方向 IT類企業:大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、算法工程、應用開發。 考研方向 大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類、軟件工程、計算機科學與技術、應用統計學。
職業能力要求
職業能力要求
專業教學主要內容
專業教學主要內容
《數據結構》、《數據庫原理與應用》、《計算機操作系統》、《計算機網絡》、《Java語言程序設計》、《Python語言程序設計》、《大數據算法》、《人工智能》、《數據建模》、《大數據平臺核心技術》
專業(技能)方向
專業(技能)方向
IT類企業:大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、算法工程、應用開發。
職業資格證書舉例
職業資格證書舉例
繼續學習專業舉例
就業方向
就業方向
對應職業(崗位)
對應職業(崗位)
其他信息:越到高考前夕,不少家長和考生都開始迷茫:在蕓蕓眾專業中如何選擇,才能找到好專業?哪些專業又是別人眼中的好專業呢?
好專業之旱澇保收有保障
很多家長都希望自己的孩子找一份錢多事少離家近的工作,但可惜事與愿違,那么穩定就成了很多家長退而求其次的選擇。
像醫學專業、師范專業畢了業后進入醫院、學校等體制內,不僅“一個蘿卜一個坑”,而且社會地位高,受人尊敬,雖然工資有限,卻勝在穩定。
好專業之高薪水高回報
近些年來大數據、人工智能、互聯網、軟件工程等行業正值朝陽,大量高新科技產業重金求才,甚至一些一線城市不惜砸重金進行人才引進。
好專業之技術難度大,不易被替代
不同以往,很多家長都不再讓孩子選擇金融等專業,理由也是千奇百怪,有說學金融太苦太累不如在家炒股,也有人說銀行柜員已經逐漸被機器人取代,這行可替代性太大等等。
其實衡量專業好壞與否,有個重要因素已經被提及,那就是不可替代性,類似酒店服務、文職等工作,永遠比不過每年一茬接一茬的應屆畢業生,甚至某一天,會被機器人取代。
那么哪些專業技術難度大又不可替代呢?
1.創新類:比如設計類、藝術類專業。
2.經驗類:比如醫學、心理學專業。
3.社交類:比如市場營銷專業。
說到底,專業的選擇和興趣息息相關,考生如果選擇了感興趣的專業,哪怕偏冷門,付出的心血也能將學術做到頂尖,在未來就業市場占領一席之地,反之亦然。
專業的選擇對于每位考生及家長來說都十分不易,選擇專業時,不妨對自己的性格和學習特點進行評估,為將來學習的專業及所從事的職業進行整體規劃,對自己進行正確的定位,如果身邊有相應從業人員,可以詢問他們的工作內容和感受等等。世界上沒有滿分職業,更沒有滿分專業,但如果你愿拿出100%的心對待,付出的結果一定會超乎你的期待!
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