大数据专业需要数学功底吗？

本专业培养热爱社会主义祖国、拥护党的基本路线，具有必备的大数据技术专业基本理论知识和专门知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能，适应大数据技术专业生产、建设、管理、服务第一线需要的德、智、体、美、技全面发展的高等应用型专门人才。

慧科集团与高校联合培养，整合企业与高校最优资源，注重培养学生的理论学习能力和技术实践能力。通过提供丰富的课程体系和实践项目，使学生具备扎实的数据统计、数据仓库与商务智能技术，掌握数据挖掘与数据分析的基本理论、基本技能及综合应用方法，掌握较强的基于大数据平台的分析技术，能轻松胜任基于企业级的大数据分析与应用项目。

课程设置分为公共基础课程和专业（技能）课程两大类，结合我校实际，将公共基础课程和专业（技能）课程两大类分为公共必修课程、专业必修课、公共选修课程和专业选修课四个组成部分。

公共必修课为全校所有专业必须开设的公共基础课程，含思想道德修养和法律基础、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、军事理论与训练、劳动教育、大学生心理健康教育、大学美育、大学体育、就业创业类课程、信息技术等课程，详见表3。

综合实践课程是指人才培养方案中规定的、集中在一段时间进行的计入学分的专业性实践教学活动，主要包括认知实习、课程设计、课程实训、社会实践、专业专项实训、跟岗实习、顶岗实习等。

表3 公共必修课程概述

思想道德修养和法律基础	通过学习，使学生学会运用马克思主义的立场、观点和方法，解决有关人生、理想、道德、法律等方面的理论问题和实际问题，确立远大的生活目标，培养高尚的思想道德情操, 增强社会主义法制观念和法律意识。	授课学时：周2学时，共32学时授课形式：线下考试形式：考查
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论	通过学习，使学生了解中国化的马克思主义基本知识，掌握“十九大”最新理论成果，了解国家大政方针、焦点时政问题的理论知识等。	毛泽东思想及其历史地位；社会主义建设道路初步探索的理论成果； “三个代表”重要思想；习近平新时代中国特色社会主义思想及其历史地位；坚持和发展中国特色社会主义的总任务； “五位一体”总体布局； “四个全面”战略布局；全面推进国防和军队现代化；	授课学时：周2学时，共36学时
通过学习，使学生增强国防观念和国家安全意识，强化爱国主义、集体主义观念，加强组织纪律性，弘扬爱国主义精神、传承红色基因、提高学生综合国防素质。	军事高技术；信息化战争；
通过学习，使学生掌握微积分基本概念和基本理论，具有一定的逻辑思维能力和抽象思维能力和辩证思维能力，独立思考和用数学知识和方法解决实际问题的能力。	向量代数与空间解析几何；二重积分与曲线积分；级数。	开课学期：第1-2学期授课学时：周4学时，共136学时
通过学习，使学生掌握两项以上健身运动的基本方法和技能；能科学地进行体育锻炼，提高自己的运动能力；掌握常见运动创伤的处置方法。	运动项目的技术、战术理论和知识；运动健身的基本原理与锻炼方法；运动损伤的预防与处理；健康的基本概念及相关知识。	开课学期：第1-4学期授课学时：周2学时，共140学时
通过学习，使学生了解英语的重要性，掌握英语语言基础知识，具有较强的英语阅读能力和一定的翻译和写作能力，使学生打下坚实的语言基础，掌握良好的语言学习方法。	开课学期：第1-2学期授课学时：周4学时，共136学时
通过学习，培养大学生职业生涯发展的自主意识，树立正确的就业观，促使大学生理性规划自身未来的发展，并努力在学习过程中自觉提高就业能力和生涯管理能力。	职业生涯规划的基本理论与应用；职业生涯规划的制定与管理	授课学时：周1学时，共16学时
通过学习，使学生掌握开展创业活动所需要的基本知识，具备创业意识，树立科学的创业观，具有基本的创业素质和能力。	创业、创业精神；创业者与创业团队；创业机会；创业资源；创业计划书和新创企业管理；创业的法律法规和相关政策	授课学时：周2学时，共36学时
通过学习，使学生掌握与就业相关的基本理论知识，培养其具备较强的就业能力,具有良好的就业素质。为其即将到来的就业季做准备，为人生职业发展奠定良好基础。	授课学时：周1学时，共18学时
通过学习,使学生树立现代的健康观念，提高健康知识水平，增强自我保健能力和对社会健康的责任感，预防生理疾病、促进健康，形成有益于个人、集体和社会的健康行为和生活习惯，降低常见病的发率；提高大学生预防疾病的能力和基本医疗救护知识，以适应社会发展需要。提高学生的综合素质。	常见病多发病诊治及预防；毒品危害、艾滋病预防；	授课学时：周2学时，共32学时
通过学习，使学生掌握马克思主义，毛泽东思想，中国特色社会主义理论体系等基本理论知识。具有爱党、爱国、爱校、爱岗等基本素质。	国内国际重大热点事件；习近平新时代中国特色社会主义思想	开课学期：第1-5学期
通过学习，使学生了解学校规章制度，理解专业人才培养模式和课程设置，掌握本专业特定的学习方法，具备自我管理的能力，具有吃苦耐劳、奋力拼搏的素质。
通过学习，让学生具备能够鉴赏一些简单的美术作品的能力；运用自己的视觉感知、过去已经有的生活经验和文化知识对美术作品进行感受、体验、联想、分析和判断，获得审美享受，并理解美术作品与美术现象的活动。通过学习，让学生具有体验美、发现美、鉴赏美、创造美的能力，具有分辨真善美的能力，以此达到丰富学生的美术知识，提高学生的美学素质和修养，让学生树立正确的人生观和价
通过学习，使学生了解微型计算机的基础知识、系统的组成和、功能，以及安全使用计算机的基本知识和方法；了解操作系统的基本功能、作用和使用；理解办公自动化的内涵和意义，认识 Office 办公软件的基本特点和使用方法；具有一定的系统安全基本知识；具备网络基础知识。	Windows 操作系统的功能和使用； Word 的功能和使用； Excel 的功能和使用；计算机硬件知识及初步的系统维护；	授课学时：周4学时，共64学时
表4 专业基础课程概述

通过学习，让学生掌握计算机的组装和基本设置方法，了解计算机工作原理、计算机硬件各个组成部分的功能，各组成部件的性能指标等，并掌握常见故障的诊断和排除方法。	CPU、内存、主板、硬盘等其它部件的构成和维护方法； 3.计算机组装、系统调试和常见故障排除等内容。	授课学时：周2学时，共32学时
通过本课程的学习，学生能够了解 Java 语言特征、常见的 Java 类库以及面向对象程序设计思想，学会利用 Java 语言编写面向网络应用的简单程序。	Java开发入门，Java语言相关特性；2，Java编程基础，包括Java语言基本语法、常量和变量的定义、常见运算符的使用、选择结构语句的概念及其使用、循环构语句的概念及其使用、方法的概念、数组的相关操作。3.面向对象的知识，包括面向对象的封装、继承、多态和抽象等。	授课学时：周4学时，共72学时
《Java程序设计开发》是面向计算机相关专业的一门专业基础课，涉及Java语言中面向对象编程、多线程处理、网络通信等内容，通过本课程的学习，学生能够了解常见的 Java 类库以及面向对象程序设计思想，学会利用 Java 语言编写面向网络应用的简单程序。	Random类的定义及常见操作；2.集合，List集合、Set集合、Map集合的使用，集合遍历的方法的使用。3. GUI（图形用户接口），GUI开发的相关原理和布局管理器，GUI中的事件处理，Swing常用组件的使用，JavaFX图形用户工具的概念、配置和基本使用。6多线程，线程的概念、创建、调度以及多线程同步。7网络编程的相关知识	授课学时：周4学时，共72学时
通过学习，使学生掌握 python 基本语法、字符串、列表、元组、字典、文件的读写、函数与模块等基础知识，掌握 python基本语法、流程控制、函数、模块、面向对象、文件操作、异常处理等技能，具备 Python编程能力。	1.开发环境搭建和配置； 2.python基本数据类型与表达式、程序结构、基本流程控制、序列字典集合等特征数据类型； 4.python中函数的定义和应用； 8.Python标准库、第三方库的应用	授课学时：周4学时，共72学时
通过本门课程的学习，使学生掌握网络相关基础知识、OSI参考模型和TCP/IP参考模型的体系结构、各层主要功能与实现过程、各层常见设备和主要协议、网络安全基础知识，能独立处理生活学习中遇到的网络问题。	1.计算机网络基础知识 7.会话层、表示层、应用层	授课学时：周2学时，共36学时
通过本课程的学习，学生可以学会分析研究计算机加功的数据结构的特性，以便为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构、存储结构及其相应的运算，并初步掌握算法的时间分析和空间分析的技术。	数据结构的基本概念和术语；线性表、栈和队列的定义及其相应的算法；掌握字符串与数组的概念；掌握树和二叉树的定义，性质与算法；掌握图和表的概念及其求法；	授课学时：周4学时，共72学时
通过本课程的学习，掌握JavaScript的基本语法及常用的内置函数；掌握事件以及事件触发机制；掌握文档对象的常用属性和方法；掌握Javascript的基本流程控制；cookie对象的使用方法；dom的概念和使用。	变量和常量、数据类型及转换、运算符和表达式、函数、分支结构、循环结构数组的创建和使用；常用数组操作、二维数组、String字符串、正则表达式、常用对象的操作（Math、Date、Number、Boolean）；常用函数的使用方法；	授课学时：周4学时，共72学时
通过学习本门课程，使学生了解 python web开发的几种基本框架，掌握python基础语法、Django框架基础、模型与数据库、视图、模板、路由配置等基础知识，尽快的掌握python web编程方法，具备	web环境搭建；2.python基础语法；3.企业门户网站框架设计；4.开发科研基地模块；5.开发公司简介模块；6.开发产品中心模块；7.开发新闻动态模块；8.开发人才招聘模块；9.开发服务支持模块；10.开发首页模块；11.基于Windows的项目部署	授课学时：周4学时，共72学时
通过学习，使学生一方面建立正确的数学观念、强化数学意识、提高数学应用能力。另一方面，本课程可培养学生运用所学知识及计算机技术去分析实践项目，以提高学生的数学素养、文化素养、科学素养。	基本初等模型；统计模型，回归分析模型；计量模型；时间序列；机器学习模型；复杂网络；神经网络；SVM以及建模竞赛案例分析。	授课学时：周4学时，共72学时
以经典案例为引导，帮助学生理解大数据的定义、特征、来源，了解大数据的行业应用、关键技术、云计算与大数据的关系、云计算相关概念等知识，使学生初步理解和掌握大数据的基本概念，并初步使学生对大数据课程体系及未来发展有较为清晰的认识。为后续的大数据专业基础课程和专业核心课程提供必要的先修知识。	1.大数据的发展及其现状； 2.云计算与大数据的关系； 3.云服务提供商及其产品； 4.大数据的相关概念； 5.理解大数据的核心技术； 6.理解云计算的相关概念。 7.具备能够阅读大数据相关 8.能够对大数据的专业名词 9.能够对大数据课程体系及未来发展有较为清晰的认识。	课程性质：专业基础课程
主要涵盖HTML语言的语法规则及文字、链接、列表、表格、表单、图像、多媒体等标签的使用，CSS文字、背景、盒模型、浮动、定位等样式的设置，JavaScript脚本编程语言，HTML5、CSS3等Web前端领域的前沿技术。使学生了解Web前端开发的基本概念，理解HTML、CSS、JS语言在Web前端开发中所处的地位和作用，掌握HTML、CSS、JS语言的基本语法，能够结合三者的相关技术制作出网页，同时对Web前端开发中的前沿技术有一个清晰的认识。	1.Web前端开发的基本语言在Web前端开发中 4.掌握常用Web前端开 6.掌握CSS常用样式属性； 8.掌握DOM技术，能够完成网页的动态效果	课程性质：专业基础课程
通过学习使学生具有Hadoop 平台框架知识，了解 Hadoop 平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，具有 Hadoop 生态圈常用组件的功能、作用、使用等知识，掌握 Hadoop 平台的搭建和使用，具备简单问题调试能力，掌握Hadoop 常用组件的安装、配置、使用，具备各组件操作能力，具备将所学知识应用于实际项目中的能力，具备一定解决问题的能力，具备良好工作态度和习惯，具有较强团队意识和协作能力，具有较强学习能力和主动性。	大数据技术概述， Hadoop 概述 HDFS 相关知识、安装配置和操作装配置和操作6.hbase相关知识、安装配置和操作 7.hive 相关知识、安装配置和操作相关知识、安装配置和操作 11.spark相关知识、安装配置和操作	课程性质：专业基础课程
Linux操作系统及网络运维	主要内容为操作系统的基本概念、原理、基本方法等知识和操作系统实战技能。通过对操作系统原理篇的学习，使学生掌握操作系统的基本概念、原理和基本方法，能够在Linux操作系统上方便的操作文件目录，管理文件、配置环境等，掌握操作系统的开发模式、开发方法和操作系统的分析、设计能力，了解操作系统的发展方向，培养学生观察问题、分析问题、解决问题和实际动手能力，为学生以后参与系统软件分析和开发奠定基础。	通信消息队列与共享内存
依托MySql数据库技术的启蒙教育，初步培养学生建立关系数据模型，解决软件开发中对所需数据的增、删、改、查的能力。使学生理解和掌握SQL语言的基础语法，理解和掌握关系数据库的基本概念、基本方法和基本技巧。熟悉运用MySQL数据库技术给出简单问题的解决方案，并初步建立学生的关系数据库思维模式。	2.数据库和表的基本操作 7.DBA命令和数据库设计的三范式 8.数据存储过程及触发器 10.员工管理系统的实现
使学生了解网络数据获取的基本方式、基本要求和技术要点、掌握Web信息爬取、内容解析、数据存储的基本技能、理解“网站是数据源接口”这一理念。使用Python语言构建网络爬虫程序，收集网络数据的基本过程和关键技术；使学生能够根据实际情况，逐步形成发现问题、分析问题、解决问题的能力，建立网络是数据API的思想，能够自主设计程序实现数据采集。	1.理解网络数据采集的基本概念、基本原理和基本方法； 2.理解网络爬取相关的Web技术组成； 3.掌握Web页面爬取的基本过程； 4.掌握构建健壮Python爬虫程序的基本架构，能够借助各种程序工具实现页面信息爬取； 5.掌握解析页面内容的方法，并能够结合实际情况选择、运用相关技术构建内容提取程序； 6.掌握Web身份认证技术，并能够设计程序完成自动身份认证； 7.掌握爬取动态网站、富互联网应用网站的信息爬取方法，能够构建程序实现基本信息获取； 8. 掌握Scrapy爬虫框架，能够借助这一框架设计健壮、高效的网络爬虫工具； 9.掌握分布式数据收集系统的基本架构，能够利用Scrapy-redis等工具，设计分布式爬虫系统。
数据分析的生命周期、数据分析常用的方法、数据分析问题定义和场景建模的方法、数据分析项目实施流程和方法，通过理论与实践结合的方法，教会同学们能够辨别现实生产环境中的数据分析场景在数据分析的生命周期中所处的阶段，能够使用数据分析的方法、工具等对生产环境或商业环境中遇到的具体问题进行问题定义、场景建模，能够实施数据分析项目解决用户的问题。	1.能够准确描述数据分 2.能够分组模拟数据分 3.能够正确描述数据预 4.能够对几种常见数据 5.能够清晰地描述数据分析项目实施的完整流程、数据分析项目结果交付要点、案例应用和部署方法，能够完成每个案例的实践演练。
涵盖数据仓库的基本概念、数据仓库系统设计、数据ETL、报表与即席查询、OLAP多维分析、数据挖掘、元数据管理、Hive数据仓库等内容。以企业数据仓库产品为平台，讲解电信套餐数据分析、企业关键绩效指标分析、电商销售数据多维分析、基于聚类算法的客户细分、网站访问日志分析等实验。使学生了解数据仓库的基本概念，理解数据仓库在企业数据管理中所起的作用，掌握数据仓库体系架构的设计以及数据存储、数据处理、数据分析的方法，使学生能够将所学技术有效运用于数据集市及数据仓库解决方案中，并对大数据技术体系、大数据管理方法及未来发展方向有清晰的认识。	1.了解数据仓库的基本 2.了解常见的数据仓库 3.理解数据仓库与数据库 4.掌握数据仓库体系架构 5.掌握数据仓库数据ETL 6.掌握基于数据仓库的即席查询与OLAP多维分析 7.掌握基于数据仓库的数 8.掌握元数据管理技术并能利用元数据解决数据仓库中的常见问题；
依托scala语言进行大数据应用开发的核心教育，培养学生大数据应用开发能力，了解其特点及使用场景，掌握一定的大数据系统架构能力，并能自行开展大数据应用开发。使学生初步掌握目前流行的大数据主流技术，理解和掌握大数据实时计算技术的核心概念、方法和技巧。熟悉给出不同场景的实时计算解决方案，并初步建立学生的实时计算思维模式。	依赖、Stage划分算法	课程性质：专业核心课程
BI与数据可视化应用实践	涵盖数据BI及可视化的起源、定义、设计方法、应用领域引入，然后结合生产环境中的真实案例及最便捷的BI可视化工具Tableau，讲解各类基本统计图、特殊图、动态图等可视化模型的应用选型和实践操作方法，并将数据科学家所需的数据思维、可视化思维贯穿其中，使学生能够独立完成所有企业日常办公所需的BI及可视化展示操作，能够独立完成中、小数据规模企业数据项目的BI及可视化方案设计等重要工作。	1.了解BI及数据可视化的 2.具备数据思维、可视化 3.掌握各类基本统计图、 4.能够进行可视化隐喻设 5.能够独立完成所有企业 6.能够独立完成中、小数据规模企业数据项目的BI及可视化方案设计等重要工作；	课程性质：专业核心课程
以经典案例为引导，帮助学生理解大数据的定义、特征、来源，了解大数据的行业应用、关键技术、云计算与大数据的关系、云计算相关概念等知识，使学生初步理解和掌握大数据的基本概念，并基于阿里云平台掌握阿里云大数据处理框架，能够进行基本的数据操作，并且根据实际的项目需求，选定合适的操作工具，实现数据指标，驱动企业决策，对大数据未来发展有较为清晰的认识。	1.了解大数据场景及发展需求 2. 了解MaxCompute的概念、场景、架构及计费 9.掌握DataIDE数据开发、运维等 10.掌握机器学习平台的使用
通过不断理论加实践持续更新迭代的教学内容让学生获得最实用的创新创业工具与职业素养的提升，学习过程中提供成体系的体验管理师与管理规范，充分调动学生学习积极性，学员将从实际操作的层面上，掌握精益创业思维的核心思想与相关工具，提升师生产品化能力和商业思考能力，实现创就结合、专创融合。	3.核心价值分析与MVP
基于从用户产生、点击、购买、支付、售后等用户购物全流程行为信息流中，构建出系统的电子商务数据分析指标体系。使学生理解和掌握阿里云大数据分析工具DataWorks，熟练使用其数据开发、数据管理、运维管理、项目管理等核心模块，理解和掌握阿里云大数据开发的基本概念、基本方法和基本技巧，掌握淘宝业务线数据分析常见指标实现。包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力，通过数据治理更好的管理信息流、物流和资金流，进而由数据驱动决策，使得电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。	1.了解淘宝电商类业务指标体系架构，培养基本的数据分析思维； 2.了解阿里云大数据相 3.理解阿里云大数据项 6.理解和运用模块化的初步培养计算思维能力； 7.培养学生编写和调试
课程以真实企业项目为引导，在带领学生巩固基础知识的同时，强化所学知识点与技能点，让学生充分把握交通大数据应用领域、发展趋势、挑战、热点。重点讲解数据仓库的基础知识和工具，研究数据挖掘的任务及其挑战，给出经典的数据挖掘算法，介绍数据挖掘的产品，剖析交通大数据挖掘的案例，探索大数据的管理和应用问题。	7.交通大数据案例剖析

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随着电子技术和信息科学的发展，每个网民都有机会在社交媒体发出自己的声音，留下海量的信息。人类生产信息的速度可谓风驰电掣，每两年就会增长一倍，近两年产生的数据总量相当于人类有史以来所有数据量的总和。大数据的处理速度快、商业价值高。拥有海量数据的国家或企业如果能合理地解释运用它们，会增强竞争力。

大数据专业就在这样的背景下应运而生，很多学校看到该领域的前景，竞相申请设立数据科学与大数据技术专业。本文将带你深入了解这个专业。

数据科学与大数据技术专业的缘起

该专业是最年轻的本科专业之一，设立至今只有4年，2016年有北京大学、对外经济贸易大学、中南大学3所高校获批。2017年获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到32所。

2018年，该专业呈爆炸式增长。2018年3月21日，教育部公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示，数据科学与大数据技术成为当年申请通过最多的专业之一，248所高校申请获批，占申请高校的1/3。

数据科学与大数据属于哪个学科呢？它的名字及研究内容与计算机科学关系密切，但是在2012年公布的《普通高等学校本科专业目录》中还没有找到它的身影。因此，各校该专业的设置情况差异较大，厦门大学将这个专业设置在经管学院中，中国人民大学和对外经贸大学将其设置在信息学院中，北京邮电大学将其设置在计算机学院中，考生在报考前一定要认真查询。

尽管专业设置有差异，但是各校的培养方向基本一致，都把计算机科学与技术专业理论学习作为基础，然后延伸出大数据采集、存储与管理、分析与应用等大数据技术的核心知识。因此，小编预测该专业大概率被设置在计算机类中。

尽管开设该专业的院校已有两百多所，但不是每一所高校的大数据专业都值得高分报考。在这些院校中某些学校师资薄弱、课程设计不合理，只是在计算机专业的基础上增加几门专业课就草草了事。因此，考生及家长一定要提前了解真实情况，如果凭借高分进入一所实力较弱的学校会得不偿失。

我国数据规模全球领先，大数据专业大有可为

我国的人口和经济规模决定了中国的数据资产规模冠于全球。这在客观上为大数据技术的发展提供了演练场。

大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。中国移动已经成立了大数据苏州研发中心。百度、阿里巴巴、京东等互联网企业依靠自身的数据优势，均已将大数据作为公司的重要战略。《年中国大数据产业市场前景及投资机会研究报告》显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%。

尽管有很多程序员向大数据领域转型，但人才缺口还是无法得到补充。某招聘网站公布的报告显示，2018年求职旺季人才最紧缺的10个岗位中有3个与大数据相关，分别是算法工程师、数据结构工程师和数据开发工程师。

以华北某211高校的专业课程设置为例，向大家介绍课程情况。

高等数学、概率论与数理统计、运筹学或数学建模或矩阵理论

计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统

数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论

1、数据采集与管理模块：多模态信息处理、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用

2、数据分析与计算模块：Python程序语言与R语言、算法设计与分析、并行运算与GPU课程、分布式计算与云计算

3、数据服务与应用模块：服务科学与服务工程概论、数据驱动的管理与决策、数据可视化、Web开发技术

什么样的人适合学该专业

由课程设置可以看出本专业对学生的数学基础有一定要求，通识课部分就设置了三门数学课，学科基础课依然有离散数学，数字逻辑与数学系统。建议想报考的同学提前观看一些入门课程，客观评估自己的数学能力。盲目报考无益于个人发展，会造成挂科过多、学习压力过大、就业困难等不良后果。

大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。有耐心有毅力的学生显然更能坐的住，心浮气躁的学生则需要一番磨练才能成功。

一般情况下，大数据专业无法向学生传授大数据核心技术之外的知识技能，如果学生需要进入全新领域去实习就业，就必须要迅速掌握新领域的相关知识。假如学生到金融行业从事数据挖掘工作，就必须对金融产品及用户有所了解。

毕业生就业主要集中在一线城市，毕业于985院校的毕业生常常被各大企业一抢而空，就业行业以互联网、金融、通信、教育、文化娱乐、电子商务等行业为主。薪资待遇令人羡慕，即使是刚毕业的学生，平均月薪就在之间，工作3-5年比较有经验的人可以拿到的月薪。

主要方向有：计算机科学与技术、计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术、科学与信息技术（清华、北大、复旦、北京航空航天大学等少数学校开设）。

该专业留学首推美国。国外的大学设置了数据科学专业，数据科学就是从数据中提取信息知识，是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。所以，数据科学专业不仅包含了大数据也包含了数据分析。推荐学校有：哥伦比亚大学、加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、卡耐基梅隆大学等。

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日前，百度联合中国教育在线发布《百度热搜·2022高考大数据》，洞察今年高考动向，盘点十年高考变迁，为考生选择院校、专业等提供科学信息参考。

在十大热搜专业中，人工智能连续三年位列榜首，且连续三年蝉联热度增幅最快专业，其他热度较高的专业分别为：机械工程、电气工程及其自动化、大数据技术、食品科学与工程、生物医学工程、机器人工程、健康服务与管理、心理学。

那么，这些广大考生、家长搜索的“热门专业”的就业方向、前景如何？考生们可以报考哪些高校？本期为大家进行详细介绍。

人工智能计算机科学人脸识别语音识别

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。

在大学学习期间，以学习高等数学、线性代数、概率和数理统计、认知心理学、认知机器人、一门计算机语言（Java/C++/Python 之类)和算法为主。

此外，需要广大考生注意的是，学习此专业需要有较好的数学功底，数学能力较差的同学谨慎报考。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有107所院校的人工智能专业上榜。Top 10 院校排名如下：

电器机器人汽车起重机

以有关的自然科学和技术科学为理论基础，结合生产实践中的技术经验，研究和解决在开发、设计、制造、安装、运用和修理各种机械中遇到的实际问题。

例如：家用电器的维修、汽车的改装、智能机器人的研发设计等。

机械工程制图、电工与电子技术应用、机电设备自动检测、机械结构分析、液压系统应用与维护、机械制造技术、数控设备操作与维护等。

国家有关部门、科研院所、高等院校、企业从事各种机电产品及机电自动控制系统及设备的研究、设计、制造。

如：进行工业机器人、微机电系统、智能装置等高新技术产品与系统的设计、制造、开发、试验与研究工作。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有68所院校的机械工程专业上榜。Top 10 院校排名如下：

电网电器单片机自动化

该专业主要研究电力电子技术、自动化控制技术、计算机技术等相关领域的基本知识和技能，进行电力设备的设计制造、自动控制技术的开发、电力系统的维护等工作。

例如：家用冰箱、彩电等电器的生产制造，采用单片机对医用呼吸机、家用电饭煲等实现自动控制，高压电网的维护与管理等。

电气工程、控制科学与工程、计算机科学与技术主要课程：电路理论、信息电子技术、电力电子技术、自动控制原理、微机原理与应用、电气工程基础、电机学等。

此专业一是属于信息产业，信息产业被人们誉为“朝阳产业”，发展快、需要人才多、待遇高，是当今科技发展的趋势所在。二是自动化应用范围广。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有298所院校的电气工程及其自动化专业上榜。Top 10 院校排名如下：

大数据分析算法匹配

它是主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。

例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。

数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计等。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有309所院校的数据科学与大数据技术专业上榜。Top 10 院校排名如下：

食品营养发酵加工

它是主要研究化学、生物学、食品工程和食品技术等方面的基本知识和技能，在食品领域内进行食品生产技术管理、产品开发、工程设计、品质控制、科学研究等。

例如：酸奶发酵工艺的设计，罐头类食品的加工、生产，食品营养物质的研究，食品质量的监督和检测等。

有机化学、生物化学、食品化学、微生物学、化工过程与设备和食品技术原理。

1.食品检测，包括食品基本营养成分测定。毕业后具备食品检验员资格，可以到食品企业或政府机关的相关检测部门就业。

2.食品工艺，范围比较广。比如肉制品加工、乳制品加工、软饮料加工、发酵工艺学、果蔬加工与贮藏等等，细分后专业针对性比较强毕业出来可以到相关企业就业。

3.市场营销，从事食品方面的销售工作。

4.其他，比如食品研发、现场质检、食品采购、库房管理等。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有115所院校的食品科学与工程专业上榜。Top 10 院校排名如下：

医学生物核磁共振 X光片

主要研究生命科学、电子技术、计算机技术和信息科学等方面的基本知识和技能，包括生物材料、人工器官、生物医学信号处理方法、医学成像和图像处理方法等。

例如：人工心脏、人工关节等人工器官的研发，脑CT机、核磁共振仪等医疗设备的操纵和维护，B超、核磁共振成像的图像处理等。

主要开设模拟电子技术、数字电子技术、人体解剖学、生理学、基础生物学、生物化学、信号与系统等。

毕业生工作去向主要有以下几个方向：医院，到医院设备科、放射科、信息中心等部门工作，主要从事医疗器械的维护、采购管理工作以及信息管理等；医疗器械企业，到医疗仪器企业做研发、销售、维修。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有68所院校的生物医学工程专业上榜。Top 10 院校排名如下：

法学主要研究法律、法律现象、法律相关问题等方面的基本理论和知识，涉及宪法、刑法、民商法、经济法、诉讼法等，进行诉讼、法务的处理等。

例如：离婚、遗产纠纷等民事诉讼的辩护，谋杀、盗窃等刑事案件的检控，企业合同的拟定、审查、修改，劳务纠纷的协调处理等。

法理学、中国法制史、宪法、行政法与行政诉讼法、民法、商法、知识产权法、经济法、刑法、民事诉讼法、刑事诉讼法、国际法、国际私法、国际经济法。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有314所院校的法学专业上榜。Top 10 院校排名如下：

机器人工业编程自动化

机器人工程主要研究工业机器人的结构、设计、应用等方面的基本知识和技术，进行机器人工作站的设计、装调与改造等，以提高工业生产的效率。

例如：工业生产线使用的机器人的设计研发，自动焊接机器人的制造等。

电工学、机器人机械系统、机器视觉、机器人控制技术、单片机原理及应用、ARM嵌入式开发、人工智能控制等。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有125所院校的机器人工程专业上榜。Top 10 院校排名如下：

主要研究管理学、健康服务、预防医学、人文科学等方面的基本知识和技能，在健康管理公司、体检中心、社区服务机构等进行健康教育、健康咨询、健康指导、健康监测、卫生保健、医疗监督、疾病的预防和控制等。

健康传播，健康状态与风险评估，健康大数据分析，公共营养，健康心理学，职业健康安全管理体系、健康评估（技术）、健康管理、职场压力管理实务等.

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有53所院校的健康服务与管理专业上榜。Top 10 院校排名如下：

心理行为情绪人格分裂

心理学主要研究人类心理现象及其影响下的精神功能和行为活动，涉及知觉、认知、情绪、思维、人格、行为习惯、人际关系、社会关系等许多领域，也与日常生活的许多领域——家庭、教育、健康、社会等发生关联，主要通过观察人类的行为、表情来描述其心理活动。

普通心理学、实验心理学、心理统计、心理测量、生理心理学、人格心理学、社会心理学、认知心理学、发展心理学等。

在2021年软科中国大学专业排名榜单中，共有38所院校的心理学专业上榜。Top 10 院校排名如下：

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