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數(shu)(shu)(shu)(shu)據科(ke)學(xue)與大(da)數(shu)(shu)(shu)(shu)據技術專(zhuan)業是一門致力于研(yan)究和(he)(he)(he)應用(yong)數(shu)(shu)(shu)(shu)據分(fen)析(xi)、數(shu)(shu)(shu)(shu)據挖(wa)掘及數(shu)(shu)(shu)(shu)據管理(li)的(de)(de)學(xue)科(ke)。隨著(zhu)信(xin)息技術的(de)(de)快速(su)發(fa)(fa)展和(he)(he)(he)數(shu)(shu)(shu)(shu)據量(liang)的(de)(de)激增，各(ge)行(xing)業對(dui)數(shu)(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)利用(yong)愈(yu)發(fa)(fa)重要(yao)，數(shu)(shu)(shu)(shu)據科(ke)學(xue)已成(cheng)為(wei)推動(dong)決策、優化(hua)業務和(he)(he)(he)提(ti)升競爭力的(de)(de)關(guan)鍵(jian)工具(ju)。該專(zhuan)業旨在培養(yang)具(ju)備數(shu)(shu)(shu)(shu)據分(fen)析(xi)能力、編程(cheng)技能和(he)(he)(he)統計知識的(de)(de)專(zhuan)業人才，使其能夠(gou)有效處理(li)、分(fen)析(xi)和(he)(he)(he)解讀(du)大(da)規模數(shu)(shu)(shu)(shu)據，推動(dong)數(shu)(shu)(shu)(shu)據驅動(dong)的(de)(de)決策制定。

數據科學與大數據技(ji)術專業的課程內(nei)容豐富，涵(han)蓋(gai)基(ji)礎(chu)理論和(he)實踐技(ji)能，主要包括以下幾個方面：

數據科學導論：學(xue)習數(shu)據科學(xue)的(de)(de)基本概念(nian)、發展歷程及其在各行業中的(de)(de)應(ying)用，了解數(shu)據科學(xue)家的(de)(de)角色與職責。

統計學：掌(zhang)握統計(ji)學(xue)的基本(ben)理(li)論與(yu)方法，學(xue)習(xi)如何(he)利用統計(ji)工具進(jin)行數據分析(xi)與(yu)推斷。

編程基礎：學習Python、R等(deng)編程語(yu)言，掌握數(shu)(shu)據處理(li)、分析和可視化的基本技能(neng)，具(ju)備編寫數(shu)(shu)據處理(li)腳本的能(neng)力(li)。

數據挖掘：研究數(shu)據(ju)挖掘(jue)的基(ji)本原理(li)與技術，學習如(ru)何從大規模數(shu)據(ju)中提取有價(jia)值的信息，應用(yong)機器學習算法進行預測分析。

數據庫管理：了解關系型數據庫與非關系型數據庫的基本(ben)原理(li)，學習SQL語言，掌(zhang)握數據存儲、管理(li)與查(cha)詢的方法。

大數據技術：學習大(da)數(shu)(shu)據處(chu)理框架（如(ru)Hadoop、Spark等），掌(zhang)握大(da)數(shu)(shu)據環境(jing)下的數(shu)(shu)據存儲、處(chu)理與分析技能(neng)。

數據可視化：學習(xi)數(shu)據(ju)可視化的基本(ben)原則與工具，掌握如何將數(shu)據(ju)轉化為易于理解的圖形和圖表(biao)，以(yi)支持決策。

數據科學與大數據技術專業(ye)的畢業(ye)生(sheng)在就(jiu)業(ye)市場上前景廣闊，主要可在以下(xia)領域找(zhao)到(dao)工作(zuo)：

數據分析師：在(zai)各類企業中負(fu)責數據(ju)收集、處理(li)和分(fen)析(xi)，為管理(li)層提供數據(ju)驅動的決策支持。

數據科學家：利用機(ji)器學習(xi)和數(shu)據(ju)挖掘技(ji)術(shu)，從復雜(za)的數(shu)據(ju)集中提取信息，推動業務創新(xin)與改進。

大數據工程師：在技術(shu)公司中(zhong)負責大(da)數據平臺的(de)搭(da)建與(yu)維護，優化(hua)數據處理流程，確保數據的(de)高效(xiao)存儲與(yu)管理。

商業智能分析師：利用數據(ju)分析(xi)工具，幫助企(qi)業(ye)理解市(shi)場趨勢與客戶需求，制(zhi)定營銷策略(lve)。

研究員：在科研機構或高校從事(shi)數據科學相關的研究與教學，推動數據科學的理論(lun)與實(shi)踐發展。