一、3大数据技术专业发展前景？

发展前景很好，大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展

二、数据技术是什么专业？

数据技术是计算机科学与数学等学科交叉融合的一门专业。其主要涉及到数据的存储、处理、分析和挖掘等方面。该专业的学生需要具备扎实的计算机基础和数学基础，同时还需要掌握各种数据分析和挖掘工具的使用。数据技术在现代社会中越来越受到重视，其应用领域涉及金融、医疗、电商等众多行业，因此也具有很好的就业前景。

三、数据科学与大数据技术专业代码？

不同的学校可能会有不同的专业代码，以下是一些常见的数据科学与大数据技术专业代码参考：

1. 计算机科学与技术类专业：0809X，如：080902 数据科学与大数据技术专业。

2. 电子信息类专业：0805X，如：080505 物联网技术与应用、080507 大数据应用技术。

3. 工程类专业：0812X，如：081202 大数据科学与工程、081203 数据科学与人工智能、081204 软件工程。

需要注意的是，不同学校具体的专业代码可能会有所不同，以上仅供参考。建议具体查询针对学校的招生计划、招生简章或者咨询学校招生办。

四、数据科学与大数据技术专业评估？

数据科学与大数据技术专业在未来的50年内的相关专业人才都是供不应求的。前相关院校对该专业人才的培养的规模是非常有限的，远远不能适应经济，科技，文化，军事等领域对大数据科学与技术专业人才的需求，因此，这个专业不仅具有广阔的发展前景，而且具有相当优越的待遇。

大数据，主要是因为网络的数据的格式，体量，价值都超出了传统数据的规模，而且对这些海量信息的采集，存储，分析，整合，控制，而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过加工，分类，筛选，归纳，提炼，实现数据的增值，找出相关的规律，更精准的辅助指导相关的决策和发展的规划。

五、大数据算技术专业吗？

算。大数据技术专业属于计算机类专业，授予的是理学或工学学士学位，是一门普通高等学校本科专业。该专业是支持对大规模结构化、非结构化数据进行高效处理的技术，包括数据采集与传输、数据存储、资源调度、计算处理、查询与分析等。

六、数据科学与大数据技术专业的月薪？

数学科学与大数据技术现在是当前热门的一个岗位，特别随着信息技术的发展，大数据现在是无缝不在。所以月薪是比较高的，当然了月薪是跟着人的经验，比如说刚毕业的大学生能会相对少一些，刚毕业的，应该也能有个一万多。

七、数据科学与大数据技术专业学科评估？

根据教育部发布的第四轮学科评估结果显示，并无数据科学与大数据技术专业相关评估。

易度将根据与其相近的“计算机科学与技术”学科评估结果，结合排名供大家参考。共有23所院校的“计算机科学与技术”学科荣获A档，其中北京大学、清华大学、浙江大学大学、国防科技大学这4所院校A+、7所院校A、12所院校A-。

八、数据科学与大数据技术专业学什么？

数据科学与大数据技术专业主要学习数理统计、数据库系统、数据挖掘、机器学习、网络安全等方面的知识，还包括大数据可视化、数据仓库管理、数据集成分析等。

这些专业涉及的技术能够帮助企业更好地掌握数据，改善业务，并有助于企业发挥更大的价值。

九、数据科学与大数据技术专业就业难？

就业难。

数据科学与大数据就业方向包括：在IT企业从事大数据系统架构师、大数据系统分析师、hadoop开发工程师等职业；考取软件工程，计算机科学与技术，应用统计学等专业的研究生。

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

十、数据科学与大数据技术专业怎么学？

1、主干基础课

公共基础课：包括中国近现代史纲要、思想道德与法治、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、学术英语与科技交流、C++程序设计基础、军事理论、工程制图、微积分、线性代数与解析几何、概率论与数理统计、复变函数、大学物理、大学物理实验、人文科学领域、社会科学领域、科学技术领域等；

专业基础课：工程导论、大数据导论、数据结构、离散数学、高级语言程序设计、计算机网络、计算机安全与数据安全、计算机组成与体系结构、操作系统、数据库系统、计算机与软件工程概论、数据挖掘、算法设计与分析、大数据平台构架与技术、云计算与大数据平台、神经网络与深度学习；

选修课：程序设计课程模块（Python语言程序设计，Java程序设计，并行程序设计与分布式计算）、数据平台课程模块（计算机安全与数据安全，数据挖掘，大数据平台构架与技术）、智能计算课程模块（机器学习，算法设计与分析，人工智能，数值计算原理与方法，自然语言处理，神经网络与深度学习，计算机视觉）、数据应用课程模块（大数据应用案例与实践，IT商业模式与创业，数字孪生技术）。

2、集中实践教学环节

本专业注重实践环节和创新能力培养，突出理论课与实训课相结合的培养特色，强化工程训练，实现国际接轨，造就基础扎实、工程能力强、协作能力好的复合型大数据研究与工程人才。实践教学环节课程主要包括：军事技能、工程导论实践I、数据结构课程实训、大数据导论课程设计、工程创新训练Ⅰ、马克思主义理论与实践、高级语言程序设计实训、机器学习课程设计、数据库课程实训、操作系统课程实训、数据挖掘课程实训、毕业实习、大数据平台构架与技术课程实训、毕业设计等。

3、第二课堂

人文素质教育基本要求：学生在取得专业教学计划规定学分的同时，还应结合自己的兴趣适当参加课外人文素质教育活动，参加活动的学分累计不少于3个学分。其中新增大学体育教学团队开设课外体育课程，高年级本科生必修，72学时，1学分，纳入第二课堂人文素质教育学分。

创新能力培养基本要求：学生在取得本专业教学计划规定学分的同时，还必须参加国家创新创业训练计划、广东省创新创业训练计划、SRP（学生研究计划）、百步梯攀登计划或一定时间的各类课外创新能力培养活动（如学科竞赛、学术讲座等），参加活动的学分累计不少于4个学分。