解 读 人：杨洋，2019级数据科学与大数据技术专业

毕业去向：推免上海大学电子信息专业

学习情况介绍：

1、你理解的本专业是一个什么样的专业？

这个专业涵盖了数据科学和大数据技术领域所需的知识和技能，旨在培养学生在处理和分析大规模数据集时所需的专业能力。

在这个专业中，学生通常会学习统计学、机器学习、数据挖掘、数据可视化、数据处理和分布式计算等方面的知识。学生将学习如何使用编程语言（如Python、R、Java等）来处理和分析数据，掌握常用的数据科学工具和技术（如SQL、Hadoop、Spark等），并了解如何运用这些技术来发现数据中的模式、进行预测分析和解决实际问题。

这个专业的毕业生通常有机会在各种行业中就业，包括科技公司、金融机构、医疗保健、零售和制造业等。他们可以担任数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、业务分析师等职位，利用数据科学和大数据技术为组织提供洞察和决策支持。

2、本专业的学习难度如何？有哪些课程需要特别注意？有什么学习经验分享？

"数据科学与大数据技术"专业可能具有一定的挑战性，因为它涉及到多个学科领域的知识和技能。

扎实数学基础：数据科学和大数据技术通常需要一定的数学基础，特别是统计学、线性代数和微积分等。这些数学概念和技巧是理解和应用数据科学方法和算法的基础。

学习编程语言：学习数据科学与大数据技术通常需要掌握一种或多种编程语言，如Python、R、Java等。这些编程语言在数据处理、分析和建模方面广泛使用。

多做实践项目：数据科学与大数据技术既涉及理论知识，也需要实际应用。处理和分析大规模数据集可能会带来一定的复杂性和挑战。学生需要学习如何使用适当的工具和技术来有效地处理和分析大数据，并从中提取有意义的信息。

深入理解算法和模型：数据科学和大数据技术涉及多种算法和模型，如回归分析、决策树、聚类、神经网络等。花时间深入理解这些算法和模型的原理，熟悉它们的优缺点以及适用场景。

3、该专业的实习实训怎么组织的？对专业技能的培养如何？

我们班级是统一在重庆大数据谷实习，部分实训内容为Web开发。虽然Web开发本身可能更倾向于软件工程和前端开发方向，但在数据科学领域，具备Web开发技能可以为数据可视化、数据产品的展示和交互提供支持，同时也能提高数据科学家的沟通和展示能力。通过实训Web开发，你可以学习并应用相关技术，将数据科学和大数据技术与Web开发结合起来，提高数据展示和交互的能力，从而更好地支持数据科学的实践和应用。如构建一个数据展示平台、开发一个数据分析仪表盘等，将理论知识转化为实际应用。实践项目将帮助你更好地理解数据科学和大数据技术在Web开发中的应用，并提升解决问题和团队合作的能力。

4、该专业的第二课堂有些什么活动？怎么参与？

实践项目和竞赛：学生可以参与各种实践项目和数据科学竞赛，例如数据分析类竞赛、机器学习类竞赛等。这些活动可以提供实际问题的解决机会，培养数据科学和大数据技术的实践能力。这些活动可以在Kaggle或者biendata等平台参与。

外部实习和交流项目：可以通过参加外部实习或交流项目，获得与本专业相关的实践经验。这些机会可以帮助了解行业实践和应用，并建立与专业人士和组织的联系。

学术会议和企业合作：可以时常关注本专业相关的学术会议报名参与。此外，与企业的合作项目也可能提供实际案例和数据资源，可参与研究和实践。

5、学校的软硬件条件怎么样？周边配套情况如何？

学习：我们学校拥有强大的师资力量，老师们知识渊博且平易近人，学校教师与企业工程师紧密合作。学校里配备了大量机房供学生学习，可以在机房完成绝大部分的课程。其次，在数院中，我所加入的“智慧金融与大数据分析重庆重点实验室”中，配备了NvidiaA100显卡等硬件设备供大数据计算使用。

生活：我们的宿舍条件舒适优越。宿舍采用上床下桌的设计，拥有独立的卫浴设施，有空调，为我们提供了宜居的环境。有3个食堂价格实惠，并且学校环境优美，和熙街、U城相邻，日常生活学习娱乐等设施完备。学校临近2个地铁站，交通便利便于出行。

6、其他的推荐理由还有哪些？

未来就业前景广阔：数据科学和大数据技术是当今和未来的热门领域，对应的就业机会和需求不断增长。随着企业和组织对大数据的需求不断增加，数据科学家和大数据专业人员将变得越发重要。这一领域提供了丰富的职业机会和多样化的就业路径，包括数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、数据科学顾问等。

跨学科性质："数据科学与大数据技术"专业涵盖了多个学科领域，如数学、统计学、计算机科学等。通过学习这个专业，你将获得跨学科的知识和技能，能够综合运用各个领域的方法和工具来解决现实世界的问题。这种综合能力将使你在工作中更加全面和有竞争力。

特别提醒：以上仅为该生个人理解和认识，仅供参考！