一、大数据应用是什么专业？

大数据应用是计算机类专业。

专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

二、对数据科学与大数据专业的认识？

数据科学与大数据专业是一门跨学科的学科，涉及计算机科学、数学、统计学、机器学习、人工智能和领域专业知识等多个方面。其主要研究内容是，如何通过开发算法和工具，从海量数据中提取有用的信息和知识，并利用这些信息和知识来做出商业和科学决策。该专业培训学生具备深厚的计算机技术背景，同时也掌握了数据科学和统计建模等基础知识，能够熟练应用大数据处理技术并开展数据分析工作。

该专业的学习和应用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：

1.企业营销和市场分析：通过大数据分析，可以帮助企业了解市场需求和竞争情况，制定市场营销策略。

2.智慧城市：通过对城市各种实时数据的搜集分析，可以提高城市管理效率，改善市民生活体验。

3.医疗保健：通过分析大量的电子病历和医疗保健数据，可以提高病人诊断和治疗效率。

4.金融领域：通过分析客户行为和市场数据等信息，提供更有效的风险管理和金融产品。

在学校中学习大数据和数据科学的专业课程，会注重专业的理论知识掌握和技能实践，为学生提供如何构建数据科学解决方案的有力工具。学生还将了解如何使用数据分析工具和编程语言，考虑数据生产流程中的前期开发环境以及后阶段的数据分析等。该专业将为学生提供更好的机遇，帮助学生接触到新兴的技术和发展趋势，开阔眼界以广泛的视野和实用的技能在职场中脱颖而出。

三、环境科学大数据专业怎么样？

环境大数据工程专业毕业生的就业前景是比较广阔的，可以在环境保护、国土资源、城市规划、交通运输、农业、林业、水利等领域从事环境数据分析、环境信息管理、环境决策支持等方面的工作。同时，也可以在科研机构和高等院校从事环境科学、地理信息科学、计算机科学等教学与科研工作。

总的来说，环境大数据工程专业是一个具有广阔前景的专业，毕业生的就业前景也比较乐观。但需要注意的是，该专业需要具备较强的数学、计算机和统计学等方面的基础知识，同时也需要具备一定的实践能力和创新能力，才能适应未来工作的挑战。

四、数据科学与大数据技术专业怎么学？

1、主干基础课

公共基础课：包括中国近现代史纲要、思想道德与法治、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、学术英语与科技交流、C++程序设计基础、军事理论、工程制图、微积分、线性代数与解析几何、概率论与数理统计、复变函数、大学物理、大学物理实验、人文科学领域、社会科学领域、科学技术领域等；

专业基础课：工程导论、大数据导论、数据结构、离散数学、高级语言程序设计、计算机网络、计算机安全与数据安全、计算机组成与体系结构、操作系统、数据库系统、计算机与软件工程概论、数据挖掘、算法设计与分析、大数据平台构架与技术、云计算与大数据平台、神经网络与深度学习；

选修课：程序设计课程模块（Python语言程序设计，Java程序设计，并行程序设计与分布式计算）、数据平台课程模块（计算机安全与数据安全，数据挖掘，大数据平台构架与技术）、智能计算课程模块（机器学习，算法设计与分析，人工智能，数值计算原理与方法，自然语言处理，神经网络与深度学习，计算机视觉）、数据应用课程模块（大数据应用案例与实践，IT商业模式与创业，数字孪生技术）。

2、集中实践教学环节

本专业注重实践环节和创新能力培养，突出理论课与实训课相结合的培养特色，强化工程训练，实现国际接轨，造就基础扎实、工程能力强、协作能力好的复合型大数据研究与工程人才。实践教学环节课程主要包括：军事技能、工程导论实践I、数据结构课程实训、大数据导论课程设计、工程创新训练Ⅰ、马克思主义理论与实践、高级语言程序设计实训、机器学习课程设计、数据库课程实训、操作系统课程实训、数据挖掘课程实训、毕业实习、大数据平台构架与技术课程实训、毕业设计等。

3、第二课堂

人文素质教育基本要求：学生在取得专业教学计划规定学分的同时，还应结合自己的兴趣适当参加课外人文素质教育活动，参加活动的学分累计不少于3个学分。其中新增大学体育教学团队开设课外体育课程，高年级本科生必修，72学时，1学分，纳入第二课堂人文素质教育学分。

创新能力培养基本要求：学生在取得本专业教学计划规定学分的同时，还必须参加国家创新创业训练计划、广东省创新创业训练计划、SRP（学生研究计划）、百步梯攀登计划或一定时间的各类课外创新能力培养活动（如学科竞赛、学术讲座等），参加活动的学分累计不少于4个学分。

五、大数据专业好吗？

作为一名大数据方向的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，选择学习大数据专业是顺应当前大数据时代发展的选择，不仅会有更多的就业机会，在岗位级别和薪资待遇方面也会有一定的优势，而且随着大数据逐渐落地到各个领域，大数据领域的人才需求潜力还是非常大的。从这个角度来看，选择学习大数据专业，未来的就业前景还是比较广阔的。另外，在当前产业互联网发展的大背景下，非大数据专业的学生掌握一定的大数据技术也会打开新的就业渠道。

虽然选择学习大数据的优点比较多，但是目前选择学习大数据专业，也存在三方面问题，其一是大数据专业是典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大学科，所以不仅学习的内容相对较多，学习的难度也比较大，另外学习大数据专业还需要完成大量的实验，这不仅考验学生的学习能力，也考验学生的动手实践能力。

其二是大数据目前正处在落地应用的初期，很多从事大数据岗位的技术人员还需要从事一些传统的业务，比如大数据开发人员目前也需要完成一些传统Web开发任务等等，这对于大数据专业的学生来说，也提出了一定的挑战。

其三是虽然大数据技术体系已经逐渐成熟，但是在大数据技术的落地应用过程中也需要突破一系列壁垒，所以目前在人才需求方面还依然以研究型（创新型）人才为主，因此如果选择大数据专业，在当前的就业背景下，读一下研究生能够明显提升自身的就业竞争力。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

六、大数据专业是做什么的？

大数据专业，全称：数据科学与大数据技术专业简介：本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。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。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的数据价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到实际场景，产生价值，大数据的价值才会体现出来。

七、为什么报考大数据技术专业？

1. 分析大规模数据：大数据技术可以帮助处理和分析大量的数据，让数据分析更全面和准确。

2. 实时处理：大数据技术可以帮助快速处理数据并生成结论，这对企业需要快速反应的业务是非常有帮助的。

3. 可扩展性：大数据技术可以增加存储和处理量，从而更好地适应数据流量的变化。

4. 降低成本：使用大数据技术可以降低数据处理的成本，因为其可扩展性、高效性和自动化等优势。

5. 发现新见解：大数据技术可以通过处理海量数据来发现新的见解，这对于企业的决策会有重大影响。

6. 赋能人工智能：大数据是人工智能的基础，只有拥有大量数据才能让人工智能模型变得更加准确和智能。

7. 辅助决策：大数据技术可以帮助企业做出更明智的决策，因为数据分析可以展示客观的数据，而非主观判断。

八、数据科学与大数据是计算机专业吗？

数据科学与大数据技术不是计算机专业。

计算机是指通过计算机技术实现数据、信息处理的机器或设备。

而数据科学与大数据技术是指利用数学、统计学和计算机技术处理大规模数据并从中提取知识和信息的一门学科，因此并不是计算机的一个子类别。

数据科学与大数据技术是一个跨学科的领域，需要掌握多种技能，如数学、统计学、计算机编程、数据库管理等等。

而对于计算机专业的学生而言，也需要掌握数据科学与大数据技术相关的知识和技能以适应市场需求。