数据科学与大数据技术专业毕业论文

软件编程交通，医疗，房地产等等，都可以写

[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊：《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要：随着大数据时代的到来，信息技术蓬勃发展，国家大力推进大数据产业的发展，鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下，许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状，探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题，同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设链接：-journal-cn_detail_thesis/html---------------------------------------------------------------------------------------------------[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊：《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要：该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构，最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值关键词：数据科学；大数据技术；课程体系链接：-journal-cn_science-education-article-collects_thesis/html---------------------------------------------------------------------------------------------------[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊：《长春大学学报（自然科学版）》 | 2021 年第 001 期摘要：近些年各种信息数据呈爆炸式增长，在这种背景下，国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件，每年多个高校的大数据相关专业获批数据量的增长对数据处理的要求越来越高，各行业涉及信息数据的范围越来越广，对大数据专业人才的需求越来越多为了应对社会需求，如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育，尤其在当前注重实践操作的背景下，如何制定适合的实验实践教学方案，更好满足社会需求关键词：数据科学；大数据；实践教学链接：-journal-cn_journal-changchun-university_thesis/html

与大数据有关的当然可以做。

数据科学与大数据技术专业论文

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

大数据需要学习的东西：数据分析技能：数据清洗建立数学模型运用合适的统计方法来分析数据开发运用机器学习算法检验模型的正确与否实现数据可视化编程技能：精通一种或多种数据分析工具（R/Matlab/SPSS/SAS）精通一种或多种面向对象编程语言（Python、C++、Java、C#、Perl等）其他IT公司经常需要的技能（熟悉HTML/CSS，互联网公司可能会要求）数据管理技能（尤其是针对大规模数据）：Hadoop（尤其是Hive/HBase、HDFS和MapReduce）SQLNoSL其他IT公司常用的数据管理技能商业知识：熟悉瀑布模型和敏捷模型等软件开发模式理解公司运作规则对于产业所属领域有所了解其他公司常用商业技巧交流技巧（软实力）：做演讲和PPT演示来展示产品撰写报告懂得倾听重点信息能够将用户的需求转换为实际产品其他公司常用交流交往技能如果你真的有意往这方面发展，可以先关注下数据的发展动态。ITjob官网有相关的文章和帖子，大学论坛和博客也有大牛在讨论。大数据在未来的发展前景肯定是毋庸置疑的。环境肯定不用说了，你可以去看看师资力量。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

数据科学与大数据技术专业都学些什么?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人才需求情况怎样?根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。数据科学与大数据技术专业报考建议：1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

数据科学与大数据技术毕业论文

与大数据有关的当然可以做。

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，就业方面，毕业生能在政府企业机构等从事大数据管理等工作。

大数据薪资高于传统IT技术岗位，主要是因为大数据人才缺口大当前，大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下，占总人数的6%；1万元-2万元占比为64%；2万以上占比为77%。大数据人才的渠道来源分为4个大类，分别是校招、社招、内部培养和推荐、培训机构招聘。下面我从以下几个方面分析以下数据科学与大数据技术专业的就业前景。首先，从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看，大数据领域的发展前景都是非常广阔的，大数据本身也会开辟出一个巨大的价值空间，从而创造出新的产业生态，这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。从技术发展趋势来看，当前随着诸多企业纷纷实现业务上云，下一步必然会基于云计算平台来完成数据的整合和价值化，而这就需要借助于大数据技术来实现。从这个角度来看，未来不仅IT互联网行业需要大数据人才，产业领域也需要大量的大数据专业人才，而且人才类型的需求也非常多元化，无论是研究生、本科生还是专科生，都能够找到适合自己的岗位。从行业发展趋势来看，当前正处在产业结构升级的重要时期，而工业互联网正在成为传统企业发展的新动能，这就会促使更多的企业基于互联网来完成企业的创新发展。工业互联网时代是平台化时代，云计算、大数据、人工智能等技术平台将逐渐开始落地应用，所以行业发展趋势也会促进大数据的发展和应用。从社会发展趋势来看，随着5G通信的落地应用，未来整个社会将逐渐进入到一个数字化、智能化的时代，此时数据的价值将进一步得到提升，而数据价值化将主要依赖于大数据技术来完成，所以大数据技术的发展和应用也是一个社会发展的必然结果。最后，大数据技术本身是一个庞大的技术体系，不同知识结构的人都可以立足于自身的实际需求，来选择学习大数据的切入点，所以即使是非计算机专业的人，也可以学习大数据，而且学习大数据相关技术也是一个大的发展趋势。

毕业生可以在政府机构，企业公司，从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。

数据科学与大数据技术专业导论论文

据2019年3月28日《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，共196所高校获批“数据科学与大数据技术”专业（文章末尾获批高校名单）。加上此前三批高校，我国已有480余所高校成功获批“数据科学与大数据技术”专业。在今年获批的高校中，河南省、山东省、湖北省、陕西省的高校数量领先于其他省份。据调查结果显示，至2025年中国大数据人才缺口将达到 200 万，同时在地域分布极不平衡。主要集中在北京、上海、广州、深圳、杭州、成都等地。针对区域大数据人才发展情况，2019年3月23日，东软集团联合成都师范学院成功举办西南高校数据科学与大数据技术专业建设研讨会。会议邀请了西南地区与全国各地共30所高校的70余名专家学者，以成都师范学院与东软集团的校企合作为基点，构建了西南地区校企合作的沟通桥梁，通过对大数据人才培养的深入探讨以及实验室的现场观摩，为高校大数据专业建设以及人才培养提供了有益的借鉴意义，为区域大数据产业的持续发展提供有力支持。成都师范学院十分重视教育信息化建设、积极关注移动互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在教育教学中的应用和实践，基于其大数据人才培养的特定需求，与东软共建金融数学实验室，利用东软的数据科学平台及丰富的行业大数据经验培养实用型大数据人才。东软集团成都师范学院金融数学实验室课程体验东软集团先行产品研发事业部大数据总监邹存璐介绍到，东软在大数据领域实践多年，已经形成丰富真实的行业案例库。针对高校的人工智能与大数据专业建设，东软构建了先进的数据科学与大数据技术教育实训平台，从企业用人的实际需求进行教学实训设计，通过师资培训、联合教学、联合教材编写等与众多高校形成了大数据和人工智能教学的最佳实践。东软集团先行产品研发事业部大数据产品总监邹存璐延伸阅读东软平台云是东软集团云服务平台。东软平台云通过移动化、社交化、平台化、免维护、免部署、按需使用的云服务方式，创造性地把信息、任务、智慧、决策等工作场景精准、即时、无缝、在线地整合在一起，实现在时间与空间上的深度融合，提供无与伦比的知识工作自动化平台，高效应对数字化时代瞬息万变的市场需求，大幅提高客户在数字化时代的生产效率。东软平台云现有顷刻应用表单制作工具、SNAP企业社交化协作平台、OhwYaa企业知识社区、DataViz可视化数据分析软件、图表秀在线图表制作工具等云服务产品。

数据科学与大数据技术是2016年我国高校设置的本科专业。学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术。该专业从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。数据科学与大数据技术专业前景：数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。同时可以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或出国深造。大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。

数据科学与大数据技术毕业论文题目

基于大数据分析的毕业生择业偏好预测

回答内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

深度嵌入聚类算法研究基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现基于动力学模型的属性网络重叠社团发现基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究公交线路准点预测方法研究基于深度学习的医学图像分割算法研究基于CNN的高速公路流量预测服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现基于CRF的初等数学命名实体识别基于多尺度 CNN的图片语义分割研究基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现表情识别应用系统的设计与实现基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究多源数据库数据采集系统设计与实现基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现矩阵分解中的流形结构学习研究基于无监督的OSN恶意账号检测深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用用户评分的隐式成分信息的研究线性规划求解算法的实现与应用基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现复杂网络关键节点识别算法比较研究基于对抗网络和知识表示的可视问答基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理匿名可信身份共享区块链的设计与实现基于图像的场景分类算法的设计与实现恶意APK静态检测技术研究与实现车辆再识别技术研究