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近年来，随着数据产业的快速发展，数据逐渐成为新的生产要素。对大数据相关人才的需求迅速增加，这也使得大数据类专业成为了热门的选择。本文将探讨数据科学与大数据技术和大数据管理与应用这两个专业之间的区别。

虽然数据科学与大数据技术和大数据管理与应用都与大数据密切相关，但它们在培养方向和就业方向上存在一些差异。“数据科学与大数据技术”专业着重于数据科学的基础理论和技术应用，属于计算机类专业，毕业生通常获得理学或工学学位。相比之下，“大数据管理与应用”专业则更关注如何利用大数据进行管理和应用，属于管理学类专业，毕业生通常获得管理学学位。下面以哈尔滨工业大学的培养方案为例，具体介绍这两个专业。

数据科学与大数据技术专业

数据科学与大数据技术专业是教育部为了响应《促进大数据发展行动纲要》而新设立的专业之一。这个专业主要研究对象是大数据，其目标是从数据中提取知识和智慧。它以数学、统计学、计算机科学、可视化及专业知识为基础，涵盖数据采集、预处理、管理及计算等内容。

培养目标： 该专业旨在培养学生掌握数据科学中的数学和统计学理论，熟练掌握大数据采集、清洗、存储、处理与分析的技术，并具备一定的数据挖掘和分析能力。毕业生应能综合运用大数据计算和管理的基础理论，解决与大数据计算相关的复杂工程技术问题。此外，他们还应了解大数据领域的前沿需求，具备大数据获取、建模、管理、分析挖掘与应用的理论知识和工程能力。

培养规格： 本专业学制四年，授予工学学位。学生主要学习数据科学与大数据技术的基本理论和方法，接受应用数学、概率论、统计学、科学计算、程序设计、数据挖掘和统计应用软件等方面的基本训练，具备较高的科学素养和较强的创新能力，能够独立解决与大数据相关的实际问题。

主干学科： 计算机科学与技术

核心课程： 1. 数学模块：包括数学分析、高等代数与几何、实分析、复变函数与积分变换、离散数学、微分方程、数值计算原理、计算几何与图像处理等。 2. 统计学模块：包括概率论、统计学、统计计算、应用随机过程、多元统计分析与软件、统计机器学习概论、回归分析等。 3. 计算机模块：包括高级语言程序设计、数据结构、大数据计算基础、大数据分析、随机算法、数据挖掘等。

大数据管理与应用专业

大数据管理与应用专业旨在让学生在跨学科的学习中掌握自然科学、计算机科学和管理科学的基础知识，综合运用经济管理理论和商务智能技术，对商务数据进行分析，辅助产品设计和开发、商业决策和管理。该专业致力于培养具备全面知识、能力、素质，系统掌握经济管理基本理论、方法和技能，具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。

培养目标： 该专业旨在培养学生掌握自然科学、计算机科学和管理科学的基础知识，综合运用经济管理理论和商务智能技术，对商务数据进行分析，辅助产品设计和开发、商业决策和管理。

主干学科： 管理科学与工程

核心课程： 1. 专业基础课：包括商务数据分析、算法与数据结构、Python 程序设计、金融工程学、数据管理、多元统计与 R 建模、人工智能与机器学习、大数据互联网金融等。 2. 专业核心课：包括大数据基础设施、网络社会媒体营销分析、大数据计量经济分析、大数据智能分析理论与方法、时间序列分析等。

培养规格： 本专业学制四年，授予管理学学位。学生将从哈尔滨工业大学的培养方案中，了解到两个专业在课程设置上的差异。数据科学与大数据技术专业更注重数学、计算机、数据分析和机器学习等方面的知识，而大数据管理与应用专业则更注重数据管理、数据治理、业务分析和数据应用等方面的知识。

就业方向

数据科学与大数据技术专业的毕业生适合从事数据科学家、数据分析师、数据工程师等技术性角色。他们在计算机和互联网领域以及大数据相关产业中，可以从事数据的科学研究、大数据相关的工程应用开发、技术管理和咨询工作，如大数据系统架构师、大数据系统分析师、算法工程师、运维工程师等。

大数据管理与应用专业的毕业生更适合从事数据管理员、数据经理、数据专员等管理性角色。这些职位主要集中在商务数据管理、商业决策和管理等领域。

总的来说，数据科学与大数据技术和大数据管理与应用都是热门专业，但在专业设置和就业方向上存在差异。考生可以根据自己的兴趣和职业规划做出合适的选择。