數據科學與大數據技術專業就業方向：畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。

一、就業方向

分析類崗位

分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智能方向，根據人工智能產品需求完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。

研發類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據采集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。

開發工程師。基于hadoop、spark等構建數據分析臺，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。

運維工程師。負責大數據基礎臺的運維,保障臺的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

管理類崗位

產品經理。負責大數據臺產品的設計工作，主導數據產品的功能規劃、體驗設計，與研發、數據分析、算法團隊緊密合作，挖掘數據價值，形成數據產品，包括部分數據可視化的產品設計等。

運營經理。根據業務特點，結合業務發展需求，設立數據監控模型,搭建數據分析架構，理解業務方向和戰略，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議。

二、數據科學與大數據技術專業介紹

數據科學與大數據技術專業以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據采集、分析、處理軟件,學習數學建模軟件及計算機編程語言等,知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

不同院校開設此專業,培養模式會有差異。有些會更多偏向于工具的使用,如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;有些會傾向于大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學,在研究生段則會專攻某一技術領域,比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智能等。

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