成电互联网技术导论论文

1. 数据科学与大数据技术专业怎么样？

数据科学与大数据技术专业怎么样？

首先，说明大数据科学与技术属于交叉学科，划分在计算机类专业里；

其次，该专业方向肯定很好，社会需求量也大，报考热度也高；

但是，作为交叉学科，学的内容就多，继续升学肯定是必须的；

然后，看一下开设这个专业的学校，把它下设在哪个学院，如果是数学学院下面，就更重视数学基础，如果设在计算机院下面，就偏向于编程和数据结构方向；

最后选择的时候，选择数学和计算机类专业比较好的学校。

“我们正处于大数据时代”，时代发展的今天，数据与我们日常生活紧密联系，它将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。

而专业的开设一定与时代分不开，比如空间网络安全、人工智能和咱们现在说的大数据等专业的新开，或是一些高校撤销的专业，社会工作、编辑出版学等。

此专业是2015年教育部公布的新增专业，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。

2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。

2017年，32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。

该专业学制为四年，大部分为工学里面的计算机类。

存在一定问题，数据的真伪，数学模型的正确与否，人为因素直接影响数据分析结果！大数据统计分析需要六确定，数据来源确定，统计分析方法确定，数据分析密闭与确定，数据不间断分析密闭与确定，数据检测与监测系统确定，数据报表系统确定，且无人为调整！

大数据存在人为风险！存在数据来源不准确风险，存在数学模型错误风险！

首先，大学本科建立数据科学和大数据专业要慎重，不易太热。

总体而言，感觉大学设置本科教育的 “数据科学与大数据” 专业是不合理的，重复过去几十年来中国教育界一直存在的赶 “热点” 老问题。外语热、经贸热、金融热、计算机热、石油热、地信遥感热 …

一般说来，数据科学是针对理、工、农、生物（医、药）、经济等本科专业的“优秀毕业生” 而设置的研究生、博士生专业。而这些本科毕业生入数据科学研究生博士生的条件是：大学期间的数学、计算机、英语课程要与其专业一样好，甚至更好 …

本科直接培育出来的数据科学毕业生一般会缺乏相应行业知识和实践，工作中非常挑战。大多数情况，也是无法精确理解和进行可靠的行业数据建模、处理、解释、决策 …

如果过度培育数据科学本科毕业生，将无法帮助他们就业，也将造成***和人才浪费。

道理非常简单。

在数字化技术转型和第四次工业革命时期，业界对数据分析技能要求可以说无处不在，这无疑要求工程师、经济师等等都掌握数据分析技能。

一个例子作为参考。当研究一些经济学家演讲文章时你就会常常诧异，他们的成果怎么这么不靠谱、不可信呢？许多时候他们会解释说，数据不全或者无法得到需要的数据。实际上，这是问题的一部分，不是全部。

在经济学研究中，宏观经济学和微观经济学使用的数据分析方法是不一样的。换言之，即使不能访问所有微观经济数据（实际上是不可能、也不必要），并不完全影响对宏观经济的分析判断。但前提条件是要对政治经济学、地缘政治经济环境以及数据科学的深刻理解且使用方法恰当。

相反，国民经济各行业和企业对 “专责” 数据分析师的需求可能并不是人们想象中那么多、那么火。因为，一旦行业和工艺过程中相应的数据 “建模” 成功[_a***_]后，数据分析流程中许多具体工作逐步将由IoT （物联网）和AI（人工智能）自动完成，包括数据***集、入库、处理、分析、可视化、决策。比如，目前常用的企业BI可视化工具 “商业智能仪表板” (geospatial business intelligence dashboards) 就是一例。因此，依靠计算机应用程序、以人工交互操作为特征的传统数据分析技术将逐渐减少 …

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