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大数据时代学什么专业-大数据应该学什么专业

学什么 1年前(06-28) 322

文章阐述了关于大数据时代学什么专业，以及大数据应该学什么专业的信息，欢迎批评指正。

文章信息一览：

大数据涉及的专业有数据科学、数据分析、数据工程、人工智能、云计算、数据隐私和安全、商业分析、数据可视化、数据治理。数据科学：数据科学是研究如何从大数据中提取有用信息和洞察的学科，结合了统计学、机器学习、数据挖掘和可视化等领域的知识。

大数据主要包括的专业有大数据技术专业、数据科学与大数据技术专业、大数据与审计专业。大数据技术专业 2018年，利用大数据技术打造指引行业发展的风向标，成为天津平行进口汽车行业向智能经济发展迈出的重要一步。天津市商务局机电产业处处长李建介绍了天津自贸试验区平行进口汽车大数据平台的进展情况及相关工作。

（图片来源网络，侵删）

数据科学和数据分析专业：大数据时代，数据科学和数据分析专业的需求正在迅速增长。无论是企业还是***，都需要专业的数据科学家和分析师来帮助他们理解和利用大量的数据。可再生能源和绿色能源专业：随着全球气候变化问题的日益严重，可再生能源和绿色能源专业的需求正在迅速增长。

计算机科学与技术、信息与通信工程、统计学、数学、电子工程、物理学、数据库管理、人工智能、机器学习、云计算、数据科学等等。大数据专业具有以下几个特点学科交叉性强：大数据专业是多个学科交叉的产物，涉及计算机科学、数据科学、数学、统计学、工程学等多个领域的知识。

1、金融学：金融行业一直是许多人追求的职业领域之一。金融学专业涵盖了投资、风险管理、财务分析等内容，为学生提供了进入银行、保险、投资和企业财务等领域的机会。医学/护理：医疗行业一直都是稳定且有需求的领域。

（图片来源网络，侵删）

2、人工智能与机器学习：随着人工智能的不断发展与广泛应用，从算法开发、数据分析、模型训练到智能硬件方面，相关专业人才将备受青睐。生物技术与生物医学：随着全球对新药和疫苗的需求日益增加，生物技术和生物医学领域的就业前景十分广阔。分子生物学、生物信息学、基因编辑等方向将成为研究热点。

3、人工智能工程师，人工智能是未来的趋势，人工智能工程师可以通过设计、开发和维护智能系统，为企业提供创新性的解决方案。在人工智能领域，深度学习、机器学习和自然语言处理等技能是必备的。医疗健康管理师，随着医疗健康产业的不断发展，医疗健康管理师的需求量也在逐渐增加。

人工智能与机器学习：随着人工智能技术的不断发展，对于人工智能算法、机器学习和深度学习等领域的专业人才需求将持续增长。人工智能在各个行业中都有广泛应用，如自动驾驶、智能机器人、语音识别和自然语言处理等。数据科学与大数据分析：随着大数据时代的到来，数据科学家和大数据分析师的需求日益增长。

计算机科学与人工智能：计算机科学和人工智能领域的需求持续增长。这个专业涵盖了计算机科学、数据科学、机器学习等领域，为学生提供了丰富的就业机会和发展前景。数据科学与分析：随着大数据时代的到来，数据科学和分析专业变得越来越重要。

网络安全与信息技术：随着全球互联网的普及，网络安全问题日益严重。网络安全与信息技术专业将为企业和***提供保护网络数据安全的专业人才。数字创意与虚拟现实：数字内容产业的蓬勃发展，以及虚拟现实技术在游戏、教育、医疗等领域的应用，这一领域对创意型人才的需求将不断攀升。

人工智能和机器学习：随着人工智能技术的快速发展，对于具备相关技能的人才需求越来越大。健康医疗：随着人口老龄化和健康意识的提高，健康医疗领域的需求也在不断增加。环境保护和可持续发展：对于环境保护和可持续发展的重视，将带来一系列相关领域的工作机会。

金融学：金融行业一直是许多人追求的职业领域之一。金融学专业涵盖了投资、风险管理、财务分析等内容，为学生提供了进入银行、保险、投资和企业财务等领域的机会。医学/护理：医疗行业一直都是稳定且有需求的领域。

金融科技专业：金融科技是金融和科技的结合，这个领域的专业人才可以帮助人们开发和应用更加先进的金融技术和产品。服务设计专业：随着服务行业的快速发展，服务设计专业的需求也在不断增长。这个领域的专业人才可以帮助企业和机构设计和优化他们的服务流程，提高服务质量和效率。

数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科对应岗位：大数据运维工程师精通任何方向之一者，均会前（钱）途无量。

该方向有数据科学与大数据技术、计算机科学与技术。数据科学与大数据技术：这个方向专注于大数据的存储、处理、分析和挖掘技术，以及数据科学的理论和方法。计算机科学与技术：涉及计算机系统设计、软件开发、网络技术、人工智能、机器学习等。

大数据方面的就业的方向主要分为三个：数据分析类。系统研发类。应用开发类。他们可以胜任的岗位有大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师、大数据运维工程师等。大数据方向的就业选择性是非常多的。

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