华东师范大学数据科学与大数据技术本科四年的课程涵盖了广泛的数据科学和大数据技术领域的知识。大一课程：基础课程：学生将接触到高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学基础课程，这些课程为后续的专业学习提供坚实的数学基础。
数据科学与大数据技术专业四年专业课及重要知识点如下：大一：基础入门核心课程：《高等数学》《线性代数》：为算法建模提供数学基础（如导数用于优化模型、矩阵运算用于数据降维）。《概率论与数理统计》：掌握概率分布、期望、方差等概念，支撑数据分析理论。
数据科学与大数据技术专业，计算机类本科，四年修业，理学或工学学位。掌握数学、统计、计算机知识，数据建模、分析、处理，推断能力。适用于自然、社会科学领域大数据分析，外语运用，研究、技术型人才。
目前，众多知名高校均开设了数据科学与大数据技术专业，如北京大学、复旦大学、中国人民大学、中南大学、华东师范大学、电子科技大学、北京邮电大学等。这些高校在大数据领域拥有雄厚的师资力量和科研实力，能够为学生提供优质的教育资源和良好的学习环境。
数据科学与大数据技术专业学哪些课程 属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
数据科学与大数据技术专业作为一门本科教育，归属于计算机类学科，旨在通过四年的学习，使学生获得理学或工学学士学位。此专业的教育目标是培养德才兼备的人才，他们不仅具备扎实的数据科学基础知识，还能熟练应用数学、统计学和计算机科学相关理论和技术。
1、我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《LINUX操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。
2、该专业主要研究计算机科学加持下的大数据技术，主要涉及三个方面：数据管理、软件开发、数据挖掘与分析，例如：新媒体平台定向推流、交通路况实时分析等应用场景。
3、数学与统计学基础核心课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、离散数学、随机过程。作用：为数据建模、机器学习算法提供数学支撑，例如概率统计用于数据分布分析，线性代数优化算法效率。典型案例：中国人民大学开设《数据计算智能》，结合统计理论实现智能决策。
4、大数据分析技术 机器学习：监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类、降维）算法实现。深度学习：神经网络（CNN、RNN）在图像识别、自然语言处理中的应用。学习建议：结合Scikit-learn、tensorflow/PyTorch框架，通过Kaggle竞赛等项目提升实战能力。
5、大数据专业主要学习以下内容：基础课程 计算机基础与编程 C语言/Java语言/python编程：掌握计算机编程基础，能够编写基础程序，Python在数据科学和大数据领域中尤为重要。数据结构与算法：学习常用的数据结构（链表、栈、队列、树、图等）以及常见的算法（排序、查找、递归等），为数据处理和优化提供基础。
6、大数据技术学习的主要专业课程包括以下几类： 计算机科学与技术基础课程：计算机组成原理：了解计算机硬件的基本构成和工作原理。操作系统：学习操作系统的原理、设计和管理方法。数据结构：掌握基本的数据组织、存储和管理方法。算法分析：研究算法的性能分析和优化方法。
大数据分析技术 机器学习：监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类、降维）算法实现。深度学习：神经网络（CNN、RNN）在图像识别、自然语言处理中的应用。学习建议：结合Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch框架，通过Kaggle竞赛等项目提升实战能力。
数学与统计学基础核心课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、离散数学、随机过程。作用：为数据建模、机器学习算法提供数学支撑，例如概率统计用于数据分布分析，线性代数优化算法效率。典型案例：中国人民大学开设《数据计算智能》，结合统计理论实现智能决策。
数据科学与大数据技术专业主要学习数学、统计学及大数据相关理论与技术课程。以下是该专业的主要课程内容：数学基础课程 数学分析：学习实数理论、极限理论、微积分学等，为后续课程提供坚实的数学基础。解析几何：研究空间图形的性质及其度量，培养空间想象和逻辑推理能力。
数学与统计学课程：线性代数：学习矩阵和向量的基本运算及其在数据分析中的应用。概率论与数理统计：掌握概率和统计的基本概念、方法和应用。高等数学：为后续的复杂数据分析和建模提供数学基础。多元统计分析：学习多元数据的统计分析和建模方法。
大数据技术专业的学生需要学习的课程内容有面向对象程序设计、hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、web开发、linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等课程。
大数据技术专业主要学习数据处理、分析和管理等相关知识和技能。具体内容包括以下几个方面：核心内容 数据获取、存储、处理、分析和应用：大数据技术专业涵盖了数据的全生命周期管理，从数据的获取到存储、处理、分析和最终应用。
行业应用与实践课程：行业案例分析：通过分析不同行业的大数据应用案例，让学生了解大数据技术在各个领域的应用。项目实践：通过参与实际的大数据项目，如大数据运维、云平台运维、大数据分析等，提升学生的实践能力和职业素养。
数据科学与大数据技术专业主要学习大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术。具体课程包括但不限于以下几类： 数学基础类课程 数学分析：研究函数的极限、导数、积分等概念及其应用的学科。
大数据专业主要学习数据科学的基础理论、编程技能以及数据处理和分析的技术，核心课程包括：数学分析与高等代数：提供必要的数学工具和理论基础，帮助学生理解和解决复杂的数据问题。普通物理数学与信息科学概论：结合物理数学和信息科学的知识，建立数据处理的综合视角。
数据科学与大数据技术专业的主要课程包括数学基础课程、程序设计基础课程、数据结构与算法课程、数据库与数据挖掘课程、大数据技术与分析课程、以及特定领域的数据分析课程等。数学基础课程：高等数学：强化学生的数学基础，为后续的数据分析提供理论支持。
“数据科学与大数据技术”主要学习计算机课程和大数据算法、大数据分析与处理等相关课程。“大数据管理与应用”专业主要学习商业数据分析、数据智能与决策分析、大数据治理与商业模式等应用类型的课程。当然，这两个专业所学课程是有很多交叉的，比如计算机信息技术、大数据分析等课程都是要学的，只是有所侧重而已。第三个区别是学习难度不同。
数据科学与大数据技术涵盖数学统计、计算科学、数据系统、模型分析、行业应用及数据伦理六大核心领域，具体内容如下： 数学与统计基础数学与统计是数据分析的基石，提供理论框架与工具支持。微积分、线性代数、概率论等课程构建数学基础，统计学习理论则延伸至回归分析、假设检验、贝叶斯推断等实用方法。
数据科学与大数据技术专业主要学习数学、统计学及大数据相关理论与技术课程。以下是该专业的主要课程内容：数学基础课程 数学分析：学习实数理论、极限理论、微积分学等，为后续课程提供坚实的数学基础。解析几何：研究空间图形的性质及其度量，培养空间想象和逻辑推理能力。
数据科学与大数据技术专业课程涵盖数学基础、计算机技术、大数据处理与分析三大模块，具体如下：数学与统计基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计，构建数据分析的数学理论框架；离散数学、数学分析，培养逻辑推理与算法设计能力，为后续学习奠定基础。
大数据技术专业根据本科和专科的不同培养方向，课程设置有所差异，但核心均围绕数学、统计学、计算机技术展开。以下是具体学习方向和课程体系的详细说明：本科阶段：数据科学与大数据技术本科专业侧重理论体系构建与技术深度，培养具备数据建模、算法设计、平台开发能力的复合型人才。
学习路线总览大数据技术是编程技巧、数据结构与算法、分析能力、数据库技能、数学、机器学习等多领域技术的组合。实验楼制定的学习路径强调循序渐进，分为免费课程阶段（入门至Hadoop实战）和进阶实战阶段（Spark及综合项目），帮助学习者系统掌握技能并积累项目经验。
大数据专业的就业方向和建议岗位包括大数据开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师和数据架构师。这些岗位需要具备开发、维护、分析、挖掘和规划企业级数据架构的技能。然而，目前的大数据岗位需求较少，许多公司倾向于招聘硕士学历或来自双一流高校的候选人。
