大数据产业专业排名院校 大数据专业的发展前景怎么样?

数据科学与大数据技术考研方向？数据科学与大数据技术考研科目？数据科学与大数据技术考研难吗？数据科学与大数据技术考研容易吗？详情见下文：

数据科学与大数据技术考研方向
数据科学与大数据技术专业考研可以考本专业(数据科学与大数据技术专业)、智能科学与技术专业、国际经济与贸易专业等。数据科学与大数据技术专业培养具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。
数据科学与大数据技术是研究和分析数据，从海量数据中提炼出有效信息的一门科学，伴随着大数据产业的蓬勃发展而受到越来越多的关注。
数据科学与大数据技术专业以数学、统计学和计算机科学与技术以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集和处理、数据建模与计算、数据分析与统计学推断等为主要研究内容，并能够将数据科学专业的知识和方法应用于测绘、遥感、生物学、医学、经济学等其他学科中。
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前景很不错。一方面国家大力支持大数据行业的发展，已经上升为国际战略的今天，大数据人才正在拥有更多的发展机会。另一方面许多的领域都是缺乏这方面的人才，腾讯阿里等互联网大厂都是高薪招聘相关人才。

大数据的择业岗位有：

1、大数据开发方向; 所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;

3、大数据运维和云计算方向;对应岗位：大数据运维工程师。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

大数据技术加速应用落地，呈现出十大爆发点

人工智能的崛起，加速了大数据技术的应用落地。国内大数据企业年营业额4000万人民币以上的已经超过40%，这意味着，这些企业已经度过生存期，开始进入应用落地和品牌推广阶段，那么大数据产业十大爆发点会在哪呢?

大数据行业市场规模分析预测

从2011年开始，大数据行业开始进入发展快车道。据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2016年中国大数据行业市场规模148.9亿元，截止到2017年也将保持较高增长，市场规模达到约207.4
亿元，未来两年也将保持35%以上的市场增长率。预计2018年国大数据行业市场规模将达283.7亿元。总体来看，我国大数据行业市场规模量级为百亿级，远未达到一个时代的行业所具备的市场价值空间。

2011-2019年中国大数据行业市场规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

大数据产业十大爆发点分析

1、工业企业上云引爆工业APP市场。2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。

未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地*对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。

2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域

2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。

未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地*对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。

3、智能投顾开辟金融市场新蓝海

新兴的智能投顾公司在国外发展迅速，主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前，国内的一些公司也推出了类似的产品(如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等)，但整体而言仍然处在非常早期的阶段。

国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化，改变财富管理市场格局，开辟中国金融市场新蓝海，未来市场发展潜力巨大。

4、网络营销向线下渗透，场景营销成破局利器

营销大数据的本质是，通过把握企业或个人的特征，挖掘识别其需求，并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户，并从中收取费用，最终达成三赢的效果。在用户注意力资源开发已经饱和的现状下，传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销，提供了破局制胜的突破口。线下场景数据由于自带精准性的特征，当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。

5、“数据铁笼”开启政务监管新市场

“数据铁笼”通过应用大数据分析方法，对行政权力的运行开展全面而高效的监督。数据铁笼的建设，首要的是树立开放共享的思想理念，规范权力体系。在此基础上，搭建融合跨界的大数据平台，通过大数据融合分析，支撑权力运行流程的再造和优化，实现精准有效的权利监管。典型的数据铁笼细分应用场景包括：酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。

6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场

人工智能+健康医疗大数据：健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

物联网+健康医疗大数据：物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象(如医生、护士、病人、设备、物资和药物等)的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。在医疗物联网领域的两个重点应用：医疗服务，主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设;成本控制，以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。

区块链+健康医疗大数据：区块链技术是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录，因此又称为分布式账本技术。首先，各类互联医疗设备和数据安全的需要，使得区块链技术及相关安全基础设施，成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其次，区块链能够统一不同的数据集，打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”，为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。

7、大数据思维开启态势感知市场

当下，面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险，仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求，而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素，动态展示网络安全现状，并适时地给出预测和预警提示，得到了市场的广泛关注。

大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点，为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术，通过对海量数据的分析和挖掘，态势感知可以对网络安全状态进行评估，感知网络异常事件和漏洞，并进行整体安全态势预测。

8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道

当前，各地*在大力发展大数据产业时，都格外重视“大数据交易中心“建设，加速推动数据资源开放共享。考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级*手里，*数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而，由于数据商品价值的特殊性(易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性)，数据交易的建设和运营面临一些现实困境。未来，随着线上交易机制的完善，确权、安全和定价等问题的解决，将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道，海量的线下数据合作将逐步向线上迁移，加速数据的流通和应用，拓展企业间数据合作的新渠道。

9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图

数据开放推动社会治理的变革，实现了治理主体从一元化向多元化转变，治理模式从*管理走向市场化的多元合作模式。共享经济通过数据开放共享和平台建设，推动了社会治理的变革，促成了治理系统向法治、协商和自治的转变，有效弥补了*监管的短板，开放了数据红利，激活了市场创新，提供了更加便捷的生活方式。

目前，我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速，渗透领域日渐拓展，但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。

2016年以来，共享经济的市场竞争格局逐渐清晰，逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。一方面，共享企业持续洗牌，以共享单车市场为例，处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭，而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显;另一方面，共享经济正逐步走向生态化，诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或*的消息，加速了跨界的数据集聚。

10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口

大数据人才需要具有跨领域的知识架构，既需要懂IT技术和统计知识，又要懂实际的应用场景业务。预计，2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口，仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。在此背景下，在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径，其灵活高效的资源配置能力，可以有效应对市场的动态变化。

而在各类在线职业培训课程中，以考证类培训最受欢迎，主要是考证类课程的授课目的明确，课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。大数据产业是万物互联、人工智能、智慧城市等新概念产业的支撑性基础，是数字经济发展的重要环节。目前，该产业已经由初级发展阶段逐步转向成熟期，传统的软件信息部门正在形成新势力，瞄准细分领域的创企们亦在迭代强化，抓紧战队。

大数据管理与应用考研院校排名：

2023中国大学大数据管理与应用专业排名(研究型)

1、北京大学大数据管理与应用 A++

2、西安交通大学大数据管理与应用 A+

2、吉林大学大数据管理与应用 A+

2、哈尔滨工业大学大数据管理与应用 A+

大数据管理与应用专业就业前景怎么样

从近两年大数据管理与应用方向的就业情况来看，大数据管理与应用专业领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据管理与应用开始全面落地应用的必然结果。

随着国家逐渐的重视大数据，*逐步扶持大数据专业，大数据管理与应用在企业中快速发展。未来五年内，中国需要200万数据人才，但目前只有约50万人。企业基于大数据计算分析存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，从而我国需要更多的大数据管理与应用人才。

大数据管理与应用专业毕业生主要考取公务员、选调生和大学生村官等；在*机关和事业单位从事信息政策制定等工作；在大中型银行、国企、互联网、商贸、软件和工业企业等从事大数据管理、大数据分析和应用等核心业务的管理和开发工作。