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大数据专业一定要数学拔尖?这些信息考生了解一下

2019-04-23 12:53   来源: 成都全搜索新闻网   编辑: 申海娟   责任编辑: 马兰

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资料图

成都全搜索新闻网(记者 郭莹)4月23日报道 高考临近,除了紧张备考外,“选专业”也是让众多高三学生纠结不已的问题。今年川内高校一批新增本科专业,其中不乏人工智能、大数据、无人驾驶航空器系统工程等热门选项,预计将成为考生及家长的关注焦点。

据Gartner预测,今年,全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位,未来,大数据人才缺口将超过百万以上,水涨船高,与行业火爆相对应的,是高校对大数据专业人才培养的迫切心理。根据教育部最新公布的2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,2019年,全国有196个学校即将在下半年新学期伊始开设这一专业,其中就包括坐落于成都的三所高校——电子科技大学、西南交通大学以及成都工业学院。

大数据本科专业主要学什么?今后有何前景?哪些学生适合报考?记者分别采访电子科大与西南交大大数据专业相关负责人,一窥这个“爆款”专业的究竟。

哪一类大数据人才最抢手?

数据分析师缺口最大

“从公司战略到产业生态,从学术研究到生产实践,从城镇管理乃至国家治理,大数据已经成为时代变革的力量。”在西南交通大学数学学院教授赵海良眼中,“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新的文化氛围与时代特征愈发鲜明。”

根据人力资源公司Kforce 的调研报告预测,未来,全球大数据相关的八大职业平均年薪将达到11.75万~14.06万美元。另外有资料显示,国内顶尖互联网公司中,一位大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%。

目前,不同学校根据自身对该专业的理解,结合自身的特色和师资力量,对学生侧重的培养方向总体上可以分为三个:一是大数据工程师方向,二是数据分析师方向,三是行业大数据应用工程师方向。赵海良教授透露,大数据专业人才受追捧,但目前国内市场上的相关人才还是以数据工程师居多,大数据分析师缺口很大。“从授位的情况分布可以看出,大多数学校培养目标为数据工程师方向,理论基础扎实,应用技能又过硬的大数据分析人才特别少。”

报考“工学”还是“理学”方向?

两者学习内容有点不一样

实际上,今年已经是大数据本科专业在国内高校落地的第四年,2016年,北京大学、对外经济贸易大学、中南大学首次成功申请到“数据科学与大数据技术”本科新专业。2017年,第二批32所高校获批。2018年,第三批248所高校获批,是过去两次审批通过额度的8倍。

虽然国内高校竞相开设大数据专业,但记者注意到,截止2018年,国内开设数据科学与大数据技术专业这一专业的283所高校中,大部分将这一专业划归工学范畴,学生毕业后取得工学学位,只有1/3的学校将其划归为理学。这一现象在今年有所变化,以西南交大和电子科大为例,都是学校数学学院负责这门专业的开设、教学与建设。

“数据科学与大数据技术”(理学)专业将传统统计学科、大数据以及计算机技术相结合,旨在培养具有优秀的互联网思维、扎实的统计分析与计算机技能的创新复合型精英人才。在强调理论、技术应用基础上,更加注重强调学生的数据建模、数据分析与预测、算法设计与优化、高维数据处理等方面的能力。 ”电子科技大学数学科学学院副院长荆燕飞透露,该专业是以统计学、计算机科学和数据挖掘为基础的学科交叉发展与应用,专业基础课的学习内容涵盖概率论与数理统计、数据库结构与算法、数据挖掘与大数据技术等,还会涉及数据建模、数据分析、数据预测等多个专业核心课程。

“工学专业方向培养的大数据专业学生,更强调计算机基础,对数据存储,数据结构,数据挖掘有更高要求。理学方向更强调数学和统计学基础,对学生在数据建模、分析与预测,算法设计与优化,高维数据处理等方面的能力培养有着更高要求。”荆燕飞透露,2017年,电子科技大学已获批数据科学与大数据技术(工学)专业并已招生,隶属于计算机学院。“今年开设的大数据专业,培养方向为理学方向,我们两个学院大数据专业遥相呼应,相辅相成。另外,我们科大的学生还可以跨学院选修学校开设的课程,从而丰富知识架构体系。”

“交大大数据核心课程中,我们除了保证数学专业最核心的基础课程和必备的统计学基础课程之外,更多的是强调专业理论和计算机技能课程的学习,如数值分析、运筹学、数学建模、数据挖掘、神经网络与深度学习、程序设计与算法语言、数据结构与算法、数据库、Python编程技术和Hadoop大数据开发技术,以及相应的具体大数据技能课程如数据可视化、数据挖掘实用案例分析等等。”

“培养既有深厚的理学基础,又有专业的工学背景的大数据分析人才,对整个行业的发展来说,至关重要。"赵海良教授告诉记者,现在的大数据产业,尤其重视复合型人才。

“这样的人才,我们称之为‘两长人才’。这是什么意思呢?就是我们培养的人才,数学底子要强于工学同学,计算机应用能力要比学纯数学同学更娴熟,这样的能文能武的大数据分析人才,才容易在今后实践中,根据具体分析对象,来研发具有针对性的特别算法。”

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