大數據專業學什么：入學之前你需要了解什么？

大數據的興起為數據科學職業和學位帶來了更多的需求。如果你正在考慮主修大數據與數據科學，請先了解一下你需要知道的內容。

作為大數據分析專業的學生，你將學習如何可靠地收集和管理數據，并最終利用這些數據做出明智的決策。這個學位課程是一個跨學科的學習領域，融合了計算機科學、統計學、數學、商業和社會科學。在學習期間，你可能會與團隊或獨立工作，分析數據并解決復雜的問題。

準備攻讀大學生相關專業學位，請先了解一下你將要學習的課程類型以及畢業后可能獲得的職業選擇。

數據科學專業的學生學習什么？

作為大數據專業的學生，你將學習計算機科學、數學和大數據等多個學科的課程。你也可能從學習圖形設計、公共演講和講故事中獲益。通過這些課程的學習，你將掌握收集、整理和可視化數據以及生成算法和識別趨勢所需的知識和技能。

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作為數據科學專業的學生，你可能會看到以下課程，具體課程可能會因你選擇的學校而有所不同：

• 數據課程：、數據科學基礎、數據挖掘、數據挖掘算法分析

• 數學課程：微積分、線性代數、離散數學、概率論和統計學

• 計算機科學課程：數據結構、操作系統、編程語言、人工智能

• 大數據技術基礎：Hadoop、Spark、Hive 大數據概論

• 分布式存儲系統：分布式文件系統（如 HDFS） 分布式數據庫（如 HBase、Cassandra 等）

數據科學專業學生培養的必備技能

作為數據科學專業的學生，要想在職業生涯中取得成功，你需要掌握多種技能。分析數據是開始學習這一領域的絕佳起點。以下是你在數據科學課程中可以學習的更多技能，這些技能將在你未來的數據職業生涯中發揮作用：

• 技術技能：人工智能、大數據、數據可視化、數據處理、數據挖掘和DevOps
• 職場技能：批判性思維、數據解讀、研究、溝通、協作、演示和項目管理。
• 數學技能：算法、機器學習模型和統計學
• 編程技能：編程語言（C、Python、Java、Perl、SQL）以及Hadoop、Spark、Hive。

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數據科學專業的畢業生能夠負責任地收集、管理和使用數據，以發現新的想法、做出決策、進行批判性思考并有效溝通。

5個數據科學領域的熱門職業

通過獲得數據科學學位，你可以在工程、統計學和商業等多個領域找到多樣化的職業機會。組織機構希望利用數據來降低運營成本、改善決策、提升員工技能、開發新產品和服務等。作為一名數據科學家，你將通過收集、解釋和以清晰簡潔的方式呈現大數據，參與到這一過程中，并將這些信息提供給利益相關者和決策者。

以下是大數據行業中5個熱門職業：

1. 大數據分析師

數據架構師承擔著許多職責，包括創建數據庫、為多個平臺設計應用程序以及確保數據解決方案符合預期的性能要求。

2. 機器學習工程師

機器學習工程師在幕后構建機器學習系統。作為其中一員，你將創建數據管道、實施軟件解決方案，并運行測試以監控計算機化系統和應用程序。

3. 數據科學家

作為數據科學家，你將為企業和組織收集、整理和組織大量數據。你可以為全球性大公司、小型企業以及其他類型的公司工作。

4. 數據工程師

注冊數據工程學位，可以在組織內擔任多種角色。你將負責批量和實時數據處理，然后將你的發現與主管和其他管理、營銷和工程團隊成員分享。你的其他職責可能包括構建和維護數據管道，以便將信息提供給需要的其他員工。

5. 統計師

如果你的分析能力決定了你的性格和個性，那么主修統計學。作為一名統計師，你將通過收集、分析和解釋數據來發現數據集中的趨勢和關系，幫助組織在各個部門做出正確的決策。除了每天運用你強大的數學技能外，你還將設計數據收集和與公司利益相關者分享細節的過程