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数据科学与大数据技术：未来的关键技能

数据科学与大数据技术是一门融合了多个学科知识的专业，涵盖了数学、统计学和计算机科学等领域。它不仅需要掌握面向大数据应用的基础理论和技术，还需要具备数据建模、高效分析和处理的能力，以及统计学推断的基本方法和技能。此外，还要能够理解和应用自然科学和社会科学中的大数据，具备较强的外语运用能力，从而胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的工作。

2015年，教育部正式公布了新增的“数据科学与大数据技术”专业。截至2016年3月，《高校本科专业备案和审批结果》显示，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学三所高校成为首批开设该专业的高校。随后的2017年，又有32所高校获批开设这一专业。这些专业一般学制为四年，大多数情况下被归类为工学。

数据科学与大数据技术是一个高度交叉的专业，难以完全归属于某一单一学科。因此，不同学校根据自身的特色和优势，可能会将其设立在信息学院、计算机学院、统计学院或经管学院。例如，北京大学将该专业设在理学院，授予理学学位；而大多数学校则将其设在工学计算机门类下，授予工学学位。

随着互联网的普及，中国网民数量已经超过7亿，大数据的应用已经渗透到生活的各个角落。例如，电商平台会根据用户的购买记录和偏好推荐相应的商品；手机定位数据和交通数据可以用于城市规划；用户的搜索习惯甚至与股市走势有着密切联系。

对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授解释道：“大数据不仅仅指数据量大，更重要的是数据的来源多样、格式复杂且体量庞大。数据分析虽然并非新事物，但大数据的特殊之处在于其数据量、多样性及价值远超传统数据。通过对这些海量信息进行采集、存储、分析、整合和控制，我们能够获得真正的大数据。”

大数据具有两大显著特征：一是社会信息量的快速增长，二是个人获取信息的速度也在加快。从科技发展的角度看，大数据是数据化趋势下的必然产物。如今，无论是购物推荐还是视频推荐，大数据的应用已经无处不在。

数据科学与大数据技术的核心课程包括数据科学导论、数学分析、概率与统计、高等代数、数据结构及算法、数据挖掘与机器学习、数据存储、大数据架构与模式、数据通信与网络以及人工智能概论等。

当前社会已经进入了大数据时代，这是科技发展的必然结果。互联网的不断进步催生了新技术，并推动了大数据时代的到来。国家政策的支持也极大地促进了大数据产业的发展，例如集成电路和微电子等热门专业的兴起。

对于有意攻读数据科学与大数据技术专业的学生而言，可以从学校的传统优势领域和行业背景出发，选择最适合自己的学校。例如，复旦大学的大数据技术本科专业设在大数据学院，北京大学则将其设在数学学院，偏重数学内容；对外经济贸易大学则将其设在信息学院，强调经济和金融相关的知识。

大数据领域的就业方向主要包括大数据系统研发、大数据应用开发和大数据分析。具体岗位如大数据分析师和大数据工程师。大数据分析师主要负责利用统计分析方法对大量数据进行分析，侧重于数据应用和统计层面的内容；而大数据工程师则侧重于技术开发，围绕大数据平台系统进行研发工作。

在武汉地区，大数据相关岗位的需求也非常旺盛。对于即将毕业的学生而言，大数据专业因其广阔的前景和较高的起薪而备受青睐。不过，想要在这个领域取得成功，必须具备扎实的技术基础，并通过不断的学习和实践提升自己的能力。

总之，数据科学与大数据技术作为一门前沿且实用的专业，正逐渐成为社会和经济发展的关键驱动力。