数据科学和大数据技术专业呢？学习的主要内容是什么，毕业后的就业方向是什么，就业前景如何？以下小系列将对其进行分析，仅供参考。
数据科学与大数据技术专业课程
数据科学与大数据必修基础课程包括大数据概论（人工智能）、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学与统计课程（高等数学、线性代数、概率论和数理统计）、大数据应用开发语言、，Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算。选修课程包括数据可视化技术、商业智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。在实际应用课程、海量数据预处理实践、海量数据挖掘与可视化实践等方面。
数据科学和大数据技术的就业方向
分析职位
分析工程师。利用统计模型、数据挖掘、机器学习等方法进行数据清理、数据分析，构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
算法工程师。在大数据方面，与专业工程师合作，从系统应用的角度，运用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；在人工智能方向，根据人工智能产品的要求，完成技术方案设计、算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
研发岗位
建筑工程师。负责Hadoop集群架构的设计、开发、建设、管理、运维、优化，从数据采集到数据处理，从数据清洗到数据提取，从数据统计到数据分析，实现大数据在整个产业线上的应用分析与设计。
开发工程师。搭建基于Hadoop和spark的数据分析平台，设计开发分布式计算服务，负责机器学习和深度学习的开发。
操作和维护工程师。负责大数据基础平台的运维工作，确保平台的稳定性和可用性，参与大数据自动运维、监控和故障处理工具的设计。
数据科学和大数据技术的就业前景
大数据技术与应用或相关专业就业前景广阔。近年来，互联网产业发展迅速，移动互联网、电子商务、物联网和社交媒体的快速发展促使我们迅速进入大数据时代。到目前为止，人们日常生活中的数据量已经从TB（1024gb=1TB）跃升到Pb（1024tb=1PB）、EB（1024pb=1eb）甚至ZB（1024eb=1zb）。数据将逐渐成为重要的生产要素。人们对海量数据的使用将预示着新一轮生产力增长和消费者剩余的到来。在大数据时代，专业的大数据人才将成为人才市场的“肉土豆”。
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