数据科学与大数据技术的研究对象是大数据，基于数学统计、机器学习、计算机技术为理论基础，研究数据的采集、清洗、存储、分析、可视化等活动的技术与方法，是面临新挑战、新思维和新方法的理论、方法、模型、技术等一整套知识体系。

      数据科学与大数据技术专业是一门交叉学科，不同于传统的统计学也不同于计算机科学，它更不是两者的简单结合，而是一门在统计学、数学、计算机科学和机器学习的基础上的一门学科。

本专业依托于计算机科学与技术、软件工程和数学等相关专业，充分利用计算机科学与技术和软件工程一级硕士点以及“计算机技术与资源信息工程”博士点高层次人才培养经验，开展专业人才培养。校区拥有优秀教学团队和相关教学实验室，并与克拉玛依市云计算产业园、华为等公司建立实习实践基地。校区具有强大的学科及科研支撑，包括“石油数据挖掘北京市重点实验室”“油气数据工程实验室”“油气大数据综合实验室”等科研实验室，可为学生提升自我和科学探索提供优质的教学和科研平台。

数据科学与大数据技术专业本科核心课程有：数据结构与算法、操作系统原理、数据库系统原理、计算机网络原理、软件工程、数据科学导论、数据统计与分析、大数据技术原理、数据挖掘技术与应用、分布式系统、人工智能基础、Hadoop大数据分析、计算机视觉、自然语言处理、并行程序设计、数据可视化与应用、媒体数据管理等。

数据科学与大数据技术专业是一门在统计学、数学、计算机科学和机器学习的基础上的交叉学科，也是大数据时代继续发展的一门新兴热门专业。根据已有的专业调查数据，目前数据科学与大数据技术专业的前景非常广阔，虽然该专业的设立时间比较短，但是在第一批本科生大面积就业之后，该专业就成为了继计算机科学与技术专业、软件工程专业之后，第三个就业表现突出的计算机相关专业之一，而且从大的行业发展趋势和人才需求趋势来看，未来大数据专业的就业潜力还是非常大的。从就业的角度来说，当前选择大数据专业可以看成是一个“进可攻退可守”的选择，“进”可以往人工智能相关方向发展，“退”可以从事传统的信息类岗位，包括开发岗、算法岗、运维岗等等，所以大数据专业的就业能力是比较强的。

     数据科学与大数据技术的研究方向有以下几个：

    （1）人工智能方向。人工智能主要研究如何用人工的方法去模拟和实现人类智能，其研究基础是知识表示和推理、人工神经网络等。人工智能包含了机器学习和深度学习，是目前较为热门的研究领域。

     （2）大数据技术方向。以Hadoop 生态圈工具为主的一系列对数据的收集、存储、分析和计算，强调对此类工具的熟练掌握和使用，能够熟悉相关工具的编程语言，如分布式文件系统 HDFS、分布式计算 MapReduce、资源调度 Yarn的使用和编程，强调学生的动手能力及工具的使用。

     （3）理论基础研究方向，专注于数据科学与大数据的理论基础，如统计学、计算机基础、离散数学和概率论等，统计学是数据科学早期的数据分析工具，它是数据科学的理论基础而非核心内容。

     （4）数据获取与数据预处理方向。专注于数据的采集和爬取，并对数据进行预处理，针对错误数据、无关数据、数据类型等进行处理。

     （5）数据存储与管理方向。专注于数据的分布式存储，研究其存储结构，存储工具的使用等，如 NoSQL 数据库的运用。

     （6）数据分析、计算与可视化方向。使用 R 或 Python 语言进行数据分析，基于Tableau、D3.js和Echarts等工具对数据进行可视化和可视分析，采用 Hadoop和Spark 等平台进行分布式计算和数据处理，专注于对数据的分析、分布式计算和对获取的数据进行可视化。

     本专业的毕业生可从事大数据领域的工程设计、科学研究、国际合作、科技开发、系统运维和管理工作，主要面向企事业单位信息中心、各类数据信息公司、计算机类公司，也可在计算机科学与技术和电子信息类其他专业领域继续深造。

     目前，本专业已有两届毕业生。根据已经掌握的数据统计，2021年至2024年，专业内已有30人成功保送研究生，保研去向包括中国科学院大学、北京交通大学、北京理工大学、厦门大学、山东大学、吉林大学等国内双一流高校的计算机相关学科。2023年毕业生就业率高达91.30%。考研去向包括中国海洋大学、中国石油大学（北京）、西北大学等国内双一流高校。就业方面，学生已陆续签约比亚迪股份有限公司、招商银行股份有限公司、酒泉钢铁集团有限责任公司、广东电网有限责任公司、中国石油新疆油田分公司、中国移动通信集团新疆有限公司等国内知名企业。

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