“大数据”时代,如何选择专业?
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“大数据”时代,如何选择专业?

2019-09-16...

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随着大数据时代的来临,越来越多的学校围绕“数据“”这个词语开设了相关课程。从事大数据相关工作不仅薪资高,就业前景也是一片光明。那么同学们在选择专业过程中,如何判别自己是否将来能从事大数据相关工作,下面为大家进行一点科普!

只要有数据的地方就需要数据分析,各行各业都需要数据分析,比如零售业(各大百货)都有数据分析部门。 金融服务业,咨询行业(Consulting)每年都要招聘大量的数据分析师。 目前国内IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等众多行业包括BAT3巨头都在招聘商业分析师, 要求既有商业知识又具备数理分析能力、计算机能力的高复合型人才。

 计算机科学

主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。 毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能,掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识,熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术,具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力,具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作,大数据系统集成与管理维护等各方面工作,亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。

推荐学校 :

多伦多大学,滑铁卢大学,UBC

多伦多大学

专业: Management Analytics

课程方向: 课程包含数据分析,预测分析模型工具; 概率模型和规范分析工具等。 8-9月先进行数据分析工具,计算机SAS, SQL, R, Python等基础课程的学习; 9月至次年4月2个terms学习8门核心课程并穿插mini课堂; 学生可以使用多大数据lab并需要短暂的参与实习项目。

麦吉尔大学

专业: Management in Analytics

课程方向: 核心课程21学分,选修15学分,项目9学分; 课程涉及(市场,消费,定价,电商,健康,供应链,金融)方面的数据分析; 以及计算机方面的课程。 

UBC

专业: BUSINESS ANALYTICS

课程方向: analytics spectrum, ata management

西安大略大学

专业: Data Analytics

课程方向: 课程开设在计算机学院。 课程侧重于数据模型,数据库设计,编程等, 同时也会兼顾商业数据管理等。

数据分析这是一个正处于上升阶段的朝阳行业,目前既熟悉行业又精通数据分析的人才匮乏。 麦肯锡全球研究院的研究预测在未来6年,同时具备通过分析大数据并为企业作出有效决策的数据的管理人员和分析师也有150万人的缺口。 目前大数据人才供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。 在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

就业方向:

大数据分析业务顾问、 大数据分析架构师、 大数据工程师 、 大数据解决方案架构师、 大数据分析师、 分析助理、 商业智能和分析顾问、 指标和分析专家 

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