빅 데이터 전공에는 어떤 코스가 있나요?
데이터 과학 및 빅 데이터 기술 전공은 기초 지식, 이론 및 기술 연구를 통해 과학, 통계, 컴퓨터 및 기타 분야의 기본 지식을 습득하고 데이터 모델링, 효율적인 분석 및 처리, 통계적 추론의 기본 이론, 기본 방법 및 기본 기술을 습득합니다. 좋은 외국어 능력을 가지고 덕, 지혜, 체, 미, 노가 전면적으로 발전하는 기술형, 복합형 인재를 양성하다.
데이터 과학 및 빅 데이터 기술의 주요 과정은 수학 분석, 고급 대수학, 일반 물리 수학 및 정보 과학 소개, 데이터 구조, 데이터 과학 소개, 프로그래밍 소개, 프로그래밍 실습, 이산 수학, 확률 통계, 알고리즘 분석 및 설계, 데이터 컴퓨팅 인텔리전스, 데이터베이스 시스템 소개, 컴퓨터 시스템 기초, 병렬 아키텍처 및 프로그래밍, 구조화되지 않은 빅 데이터입니다
상식
상식에는 인문 사회과학, 수학, 자연과학이 포함된다. 인문 사회과학 지식에는 경제, 환경, 법률, 윤리 등의 기본 내용이 포함된다. 수학과 자연과학 지식에는 고등공학 수학, 확률론과 수리통계, 이산구조, 역학, 전자기학, 광학, 근대물리학이 포함된다.
학과 기초
학과 기초 지식은 학생의 컴퓨팅 사고, 프로그램 설계 및 구현, 알고리즘 분석 및 설계, 시스템 능력 등 전문적인 기초 능력을 배양하여 실제 문제를 해결합니다. 제안된 교육 내용은 프로그래밍, 데이터 구조, 컴퓨터 운영 체제, 컴퓨터 네트워크 및 정보 관리 (핵심 개념, 기본 원칙, 관련 기본 기술 및 방법 포함) 와 같은 지식 영역의 핵심 내용을 다룹니다. 학생들이 학과 발전의 역사와 현재 상황을 이해할 수 있도록 합니다.
전문지식
과정은 해당 지식 영역의 핵심 내용을 다루고 복잡한 시스템에 배운 지식을 적용할 수 있는 능력을 길러야 하며, 컴퓨팅 원리에 따라 시스템을 설계, 구현, 배포, 운영 또는 유지 관리할 수 있어야 합니다. 수학 분석, 고급 대수학, 일반 물리 수학 및 정보 과학 소개, 데이터 구조, 데이터 과학 소개, 프로그래밍 소개, 프로그래밍 실습 필수 과목: 이산 수학, 확률 통계, 알고리즘 분석 및 설계, 데이터 컴퓨팅 인텔리전스, 데이터베이스 시스템 소개, 컴퓨터 시스템 기초, 병렬 아키텍처 및 프로그래밍, 구조화되지 않은 대형 데이터 분석
빅데이터의 취업 전망은 어떻습니까?
빅 데이터 업계의 취업 전망은 매우 좋다. 큰 데이터를 공부한 후 R&D 엔지니어, 제품 관리자, 인적 자원, 마케팅, 데이터 분석 등 많은 일을 할 수 있습니다. 이들은 많은 인터넷 회사들이 필요로 하는 일자리들이다. R&D 엔지니어에 대한 수요도 크고 데이터 분석도 적다.
빅데이터 인재의 취업 전망도 급여 수준이 높다는 것을 보여준다. 빅 데이터는 현재 고임금 산업 중 하나이다. 현재 빅데이터 인재는 이미 시장에서 희소한 자원이 되어 발전 전망이 양호하고 급여 수준이 부단히 상승하고 있다.