数据科学与大数据技术专业主要学什么数据科学与大数据技术是一门融合计算机科学、统计学、数学和领域聪明的交叉学科，旨在培养能够处理海量数据、挖掘信息价格、支持决策分析的专业人才。该专业涉及的数据类型多样，涵盖结构化与非结构化数据，其进修内容广泛且操作性强。
下面内容是对该专业核心课程与技能的划重点：
一、专业核心课程
| 课程名称 | 简要说明 |
| 数据结构与算法 | 进修基本的数据结构（如数组、链表、树、图）及常用算法，为大数据处理打下基础。 |
| 计算机组成原理 | 了解计算机硬件体系的职业原理，包括CPU、内存、存储等组成部分。 |
| 操作体系原理 | 进修操作体系的基本功能与管理机制，为分布式体系领会奠定基础。 |
| 数据库体系 | 掌握关系型与非关系型数据库的设计、管理和优化技巧。 |
| 大数据技术基础 | 进修Hadoop、Spark等大数据平台的基本概念与使用技巧。 |
| Python编程语言 | Python是数据科学领域最常用的编程语言其中一个，掌握其语法与库的使用至关重要。 |
| 统计学与概率论 | 为数据分析提供学说支撑，包括描述性统计、推断统计、回归分析等。 |
| 机器进修 | 进修常见算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）及其在实际中的应用。 |
| 数据可视化 | 使用工具（如Matplotlib、Tableau）将数据以图表形式展示，便于领会和交流。 |
| 数据清洗与预处理 | 进修怎样处理缺失值、异常值、重复数据等难题，提升数据质量。 |
二、专业技能要求
| 技能类别 | 具体内容 |
| 编程能力 | 熟练掌握Python、Java、Scala等编程语言，具备良好的代码编写习性。 |
| 数据处理能力 | 能够使用SQL、Pandas等工具进行数据清洗、转换与整合。 |
| 分析与建模能力 | 能运用统计技巧或机器进修模型对数据进行分析与预测。 |
| 工具使用能力 | 熟悉Hadoop、Spark、Flink等大数据处理工具，以及主流数据可视化工具。 |
| 项目实战能力 | 通过实际项目锻炼从数据采集到分析落地的全流程操作能力。 |
| 领域聪明 | 结合金融、医疗、电商等具体行业背景，提升数据分析的实际应用价格。 |
三、就业路线与进步路线
-就业路线：数据分析师、数据工程师、算法工程师、大数据开发工程师、数据产品经理等。
-进步路线：可继续深造攻读硕士或博士学位，也可进入互联网、金融、政府机构、科研单位等领域从事数据相关职业。
拓展资料
数据科学与大数据技术专业不仅注重学说聪明的积累，更强调操作能力的培养。学生需要掌握多门基础课程，并熟练使用多种工具与技术，才能在日益增长的数据驱动行业中脱颖而出。随着人工智能和数字化转型的推进，该专业的就业前景广阔，进步前景良好。
