数据分析属于什么专业_大数据专业属于什么类专业

考研笔试复试 2024年02月11日 17:58 99 注定考研上岸

大家好！今天让小编来大家介绍下关于数据分析属于什么专业_大数据专业属于什么类专业的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

文章目录列表:

1.数据分析师需要学什么专业
2.大数据专业属于什么类专业
3.大数据分析师需要学哪个专业
4.大数据属于什么专业？
5.数据分析方面的专业
6.大数据是什么专业

数据分析师需要学什么专业

数据分析师需要学数学，统计，计算机科学专业。根据查询相关公开资料信息显示，数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。

大数据专业属于什么类专业

一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。

数据分析师职位要求：

1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；

2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；

3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；

4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；

5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；

6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。

大数据分析师需要学哪个专业

院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080910T

培养目标

专业定义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。课程体系《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》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。发展前景就业方向 IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。考研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、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学。

职业能力要求

专业教学主要内容

《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》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》

专业（技能）方向

IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

对应职业（岗位）

其他信息：

大数据属于计算机一类的专业类别。大数据指的主要是数据科学与大数据技术，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。数据科学与大数据技术专业授予学位有两类，分别为理学学士和工学学士学位。

补充材料：

数据科学与大数据技术专业的就业方向：

1、从事大数据管理、研究、应用开发方面的工作。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。

2、食品制造、零售电商、医疗制造、交通检验需要数据分析与处理，如提升库存、降低成本、预测需要。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。数据科学与大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科，生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用扩展性学科。

大数据属于什么专业？

大数据分析师需要学：计算机专业。

大数据分析师必须要学的专业为计算机专业，否则是不会给予通过证书的。大数据分析师对应的是CDA二级大数据分析师考试，专注于构建管理数据模型的技术，仔细检查数据，并提供报告和可视化来解释数据隐藏的见解。

数据分析方面的专业

我猜，题主想要问的是：最近几年大火的大数据，如果是想要在大学里学习相关专业，将来从事相关工作，具体有哪些专业是属于对口的吧？就从这个角度来说一说。

一般来说，学校的人才培养和专业设置，相对于市场上相关人才的热门需求是要相对滞后的，比如说国际贸易、物流管理、电子商务这些专业，都是在相关行业蓬勃发展一段时间之后，各高校才逐步设立了相关专业。大数据、人工智能相关领域，也不例外。

因此，目前国内高校里开设了诸如数据科学与大数据技术、大数据采集与管理这样专业的学校还不算特别多，根据教育部2018年公布的较早通过相关专业备案和审批的高校有中国人民大学、中国农业大学、北京师范大学、中国传媒大学、南开大学、同济大学等，若有兴趣可进一步了解。

同时，目前企业里招聘相关领域的人才，一般会从联系比较密切的专业里来寻找对口人才，比如统计学、数学、软件工程、计算机科学等专业。如果想报考的学校暂时没有数据科学与大数据技术相关专业，则可以通过学习临近专业来达到将来从事相关领域工作的目标。

再来说说它有什么优势。一个热门的专业和领域，自然是它代表了未来的某种趋势，就像从好多年前就开始热门的计算机技术相关专业，在互联网、移动互联网快速发展的这些年，市场上对相关人才的需求也大幅度增加，学习热门专业自然就能够更快地找到合适的工作，还能在热门行业和热门岗位上，拿到更高的工资。

这个专业和领域的另外一个优势还在于，它学习和入门的门槛比较高，也就是说，一个人通过本科4年、再加上硕士研究生、博士研究生的系统学习后，基本上就会构建自己专业领域上一定的壁垒，形成自己极具竞争力的专业优势，这样一来，起点高、又有较高的壁垒，在今后的职业道路上也就会有更好更快的发展。

大数据是什么专业

大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。

2、统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学…各种统计学都行。

3、数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。

4、经管类：计量经济学，金融工程，精算甚至财务会计。经管类的优势是业务理解，劣势是编程较弱，可以自学或者辅修。

5、计算机相关的：电子商务，信息管理与信息系统。

本文标签：分析师要学数据专业

数据科学与大数据技术属于什么专业类别

大数据技术是中国普通高等学校专科专业，它属于电子与信息大类李迪计算机类，其修业年限为三年。

这个专业主要是面向互联网与软件信息、商业服务、医疗、教育、金融、生产制造等行业的大数据应用职业群，培养能够从事大数据运维、云平台运维、大数据分析等工作的高素质技术技能型人才。

那么这个专业的课程由什么构成呢？首先是大学的公共课，有思修，毛概，军事理论，大学英语，大学体育等等，其次是专业的核心课程，但是由于大数据技术相关的专业属于交叉学科，所学的内容是很广泛的。

比如《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》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》等。

随着社会的不断发展，大数据逐渐渗透到各行各业，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

该专业的毕业生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等，从事数据采集、管理、分析与挖掘工作。

也可以去专门为行业客户提供大数据服务的专业化公司，比如管理咨询公司，信息咨询公司；还可以去从事大数据技术和产品研发与服务的高科技公司，如百度、阿里、腾讯等。

大数据技术是中国普通高等学校专科专业，它属于电子与信息大类李迪计算机类，其修业年限为三年。

这个专业主要是面向互联网与软件信息等行业的大数据应用职业群，培养能够从事大数据运维、云平台运维、大数据分析等工作的高素质技术技能型人才。

数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师?

数据科学与大数据技术属于计算机专业。

旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

扩展资料

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。

毕业方向

毕业生能在政府机构、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。

参考资料：

百度百科-数据科学与大数据技术专业

数据分析师一般是计算机或者数学相关专业。成为一个合格的大数据分析师应该学习和掌握以下技能：

统计分析：大数定律，抽样推测规律，秩和检验，回归分析，方差分析等；

可视化辅助工具：Excel，PPT，思维导图，Visio；

大数据处理框架：Hadoop，Kaffka，Storm，ELK，Spark；

数据库：SQLite，MySQL，MongoDB，Redis，Cassandra，HBase；

数据仓库/商业智能：SSIS数据仓库，SSAS SSRS，DW；

数据挖掘工具：Matlab，SAS，SPSS；

人工智能：机器学习相关知识；

挖掘算法：数据结构，一致性，常用算法；

编程语言：Python/R，Ruby，Java；

计算机对数据存储和保存了大量数据，包括科学家和工程师也都了丰富的研究和应用尽可能多的提取数量。然而想从大量数据中洞察出真正和有用的，更高价值的数据，都是需要人工干预的。这些人有丰富的行业经验和洞察力，而且对业务有深刻了解，并且能够使用好数据分析的工作，例如Excel，SPSS，Python/R等。这种职位一般存在于高科技公司，例如PayPal和Google，相信以后人工智能、大数据、云计算创业的很多中小型企业，对此职位的需要也会越来越多。

对以上知识进行有重点的学习，解决的方法是让各种技能达标：

初级数据分析师需要快速学习能力80分，数学知识40分，分析工具使用程度70分，编程语言30分，业务理解80分，逻辑思维80分，数据可视化能力40分，协调沟通能力80分。

高级数据分析师要达到快速学习能力80分，数学知识70分，分析工具使用程度90分，编程语言60分，业务理解90分，逻辑思维80分，数据可视化能力90分，协调沟通能力80分。

总之，成为分析师的重要点并非数学知识和编程能力，最重要提是业务理解和协调能力，所以针对不同的行业的分析师，要学习的行业知识也不尽相同，需要对症下药，实施不同学习策划和路径。

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