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数据科学与大数据技术研究生 随着大数据和云计算技术的发展，数据库管理技术和数据分析技术有着越来越重要的地位，其中数据科学和大数据技术已成为当今世界的核心能力之一，成为重要的行业发展所需。由此，数据科学与大数据技术研究生项目开始被越来越多的高等院校和机构采用，以满足市场对大数据技术研究人员的需求。 数据科学是面向解决具有复杂性的跨学科问题而设计的。数据科学将传统的电脑科学（算法，数据库，数据挖掘，计算机视觉等）与社会科学（社会心理学，行为学，统计学等）和经济科学（计量经济学，数理经济学，商业分析等）结合在一起，以帮助人们理解大数据以及应用于实际业务中的方法和模型。 大数据技术是一种基于大数据分析方法来改进机器学习，数据挖掘，计算机视觉，机器建模等技术的综合应用，用于提高大数据的分析能力和相关的应用。它不仅可以用来决策分析，还可以用来提高智能机器的计算性能，增强业务模型和管理体系，提高业务智能效率，以及改善用户体验。 数据科学与大数据技术研究生项目主要聚焦于具有大数据/云计算/机器学习/数据挖掘/统计分析等背景的学生。计划学习时间一般为2~3年，学生将学习数据建模，分析和可视化技术，以及机器学习，深度学习，数据挖掘，流程挖掘，计算机视觉，自然语言处理，资源调度，大规模多媒体数据检索，机器人技术，数据库，云计算等。 此外，学生还将学习业务分析，管理分析，社会网络分析，医学 - 1 - 信息系统，金融科技，财务报表分析，市场营销分析，供应链分析等。通过数据科学与大数据技术项目的学习，学生将能够掌握用于数据分析和可视化的现代技术，并能够将这些技术应用于企业和社会的实际项目中。 在学习完数据科学与大数据技术研究生项目后，学生可以在企业、研究机构和政府部门中从事职业，例如大数据分析师，数据库管理员，数据挖掘师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等。此外，研究生还可以在高校担任教师，组织或参与数据库，大数据和机器学习的科研项目，以及数据科学家，数据分析师，数据架构师等职位。 因此，数据科学与大数据技术研究生项目日益受到重视，不仅可以帮助学生提高数据分析能力，而且还可以为企业提供专业的数据分析人才，为政府的政策制定提供支持，以及为社会提供技术服务。 - 2 - 本文来源：https://www.dywdw.cn/bcad6634c9aedd3383c4bb4cf7ec4afe04a1b1d3.html
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2023-02-10
