发布时间:2023-06-02 23:06:18 | 金稻田高考网
高考540分-550分能报的数据科学与大数据技术大学有:天津职业技术师范大学,最低录取分数是549分、太原师范学院,最低录取分数是548分、长春师范大学,最低录取分数是545分、厦门大学嘉庚学院,最低录取分数是543分、齐齐哈尔大学,最低录取分数是540分。
高考540分-550分能报的数据科学与大数据技术大学包括无锡学院、西安文理学院、重庆三学院、温州理工学院、黑龙江科技大学等等。金稻田高考网
学校名称 | 科目 | 专业名称 | 最低分 |
无锡学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 550 |
天津职业技术师范大学 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 549 |
太原师范学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 548 |
西安文理学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 548 |
长春师范大学 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 545 |
重庆三学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 545 |
衡州学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 543 |
厦门大学嘉庚学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 543 |
温州理工学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 543 |
黑龙江科技大学 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 542 |
齐齐哈尔大学 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 540 |
宜春学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 540 |
怀化学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 538 |
上饶师范学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 537 |
萍乡学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 536 |
淮南师范学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 535 |
河北环境工程学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 535 |
集美大学诚毅学院 | 物 | 数据科学与大数据技术 | 532 |
注:以上数据科学与大数据技术大学分数线为2022年数据,仅供参考,具体以官方公布为准。以上学校为部分学校,想要查看数据科学与大数据技术全部大学分数线请下载蝶变志愿APP查看。
数据科学与大数据技术专业毕业生可予以做产品经理。负责大数据平台产品的设计工作,主导数据产品的功能规划、体验设计,与研发、数据分析、算法团队紧密合作,挖掘数据价值,形成数据产品,包括部分数据可视化的产品设计等。
数据科学与大数据技术专业学生毕业生还能在政府机构、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。
温馨提示:想要知道自己高考能上什么大学,在下方“测一测我能上的大学”里输入分数、省份、文理科,即可了解稳、冲、保能上哪些大学。数据来源于各省教育考试机构公布的官方数据,而非某些产品的大数据采集数据,数据来源准确。
大数据这些年非常火爆,很多人选择报考大数据的相关专业。那么,数据科学与大数据技术专业学什么课程呢?下面我整理了一些相关信息,供大家参考!
1.属于交叉学科: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、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
2.基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
大数据被誉为“21世纪的新石油”,是国家战略性资产,是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新,竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年,大数据已渗透到社会方方面面。
人工智能是势不可挡的发展趋势,大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
1、当下企业用人现象:一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科,走的是“复合型”培养路线,行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中,如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些,直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。
2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时,大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后,所学恐怕落后于行业发展。
3、大数据人才的典型胜任特征:善于做需求分析、写代码;善于与人沟通,喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案,有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。
4、不同办学层次的院校开设此专业,培养模式会有差异。例如,高职类院校学生由于数学基础相对薄弱,会跟多偏向于工具的使用,如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学,在研究生段则会专攻某一技术领域,比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。
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