一、大数据是文科还是理科？

大数据既可以涉及文科领域，也可以涉及理科领域。大数据是一种跨学科的领域，它结合了计算机科学、统计学、数学、经济学、社会学以及其他领域的知识和技术。

在文科领域，大数据可以被用于分析社会经济现象、人类行为、舆论动态等方面。通过收集和分析大规模的文本数据、社交媒体数据、调查数据等，可以揭示人类社会中的趋势、模式和关联，进而帮助决策者做出更准确的决策。

在理科领域，大数据可以被应用于生物学、医学、天文学、气象学等领域的研究中。科学家可以利用大规模的实验数据、遥感数据、观测数据等进行数据分析和模型构建，从而深入研究自然界的规律和过程。

因此，大数据不局限于某个具体的学科，而是在各个学科中发挥着重要的作用。它提供了一种强大的工具和方法，帮助人们更好地理解和应用各种类型的数据，无论是在文科领域还是理科领域。

二、大数据专业要学那些技术，大数据专业毕业后可以干什么？

大数据专业需要学习的技术包括：Linux系统、Java语言、数据结构、大数据导论、数据库基础、Python语言、数据采集、Hadoop运维、Spark数据分析、数据可视化等课程。 

大数据专业毕业后可以从事的工作包括：大数据维护、研发、架构工程师方向，如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；大数据挖掘、分析方向，如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。 

三、大数据领域十大必读书籍？

1. 《数据挖掘：实用机器大数据分析技术》是大数据领域的经典之作，系统讲解机器学习、数据挖掘以及统计分析等的实用技术。2. 《Spark快速大数据分析》详细介绍了Spark的编程模型、核心技术以及优化调优等内容，是快速入门Spark的良心之选。3. 《大数据面面观》从历史、概念、技术和应用等多个层面深入介绍了大数据的全貌，理论与实践并重，适合初学者阅读。4. 《Hadoop权威指南》详细介绍了大数据处理框架Hadoop的实现原理和应用场景，是入门Hadoop的首选。5. 《基于大数据的机器学习》涵盖机器学习基础、评估指标、常用算法等内容，全面介绍面向大数据的机器学习方法。6. 《Python数据科学手册》介绍了基于Python进行数据分析的方法和工具，内容丰富，适合学习Python的数据科学工作者。7. 《数据挖掘导论》系统讲解数据挖掘中的概念、技术和应用，深入浅出，适合入门学习数据挖掘的初学者。8. 《深度学习》是深度学习领域的经典之作，详细介绍了深度学习的理论、算法、工具和应用等。9. 《R语言实战》介绍了基于R语言进行数据分析的方法和工具，手把手教学，适合学习R语言的数据分析师。10. 《数据可视化之美》详细介绍了数据可视化的概念、原理、技术和应用，提供了实用的数据可视化工具和技巧。

四、大数据专业课程有哪些？

大数据相关专业包括：

1. 大数据技术专业：包括Python程序设计、数据分析基础、Linux操作系统等。

2. 数据科学与大数据技术专业：包括大数据概论、数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习等。

3. 大数据与审计专业：学习统计学、数学、计算机、生物、医学、环境科学、经济学、社会学。

五、大数据管理类专业好不好？

大数据管理与应用这个专业挺好的。

值得大家考虑。 本专业主要是以互联网和大数据为背景,主要研究大数据分析理论和方法,在经济管理中的应用,以及大数据管理与治理的方法。 大数据管理与应用课程包括,数学分析,高等代数,普通物理数学以信息科学概论,数据结论,数学科学导论,程序设计导论,程序设计实践,离散数学概论与统计,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,算法导论,,经济管理。等等方面开展课程,从我以上列出的课程就不难发现这门专业的课程是繁多的。 但也不难知道这个专业是当前比较热门的一个专业。 

六、大数据导论是水课吗？

导论不一定是水课，取决于学校对该课程重视情况和授课老师的水平，没有任何一门课是无用的水课。最关键是学生要重视他，才能学到真知识。

七、湖南科技大学的大数据专业怎么样？

很好

该专业是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、操作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。