以下是醉学网为大家整理的部分大学数据科学与大数据技术专业选科要求，供大家参考。如有变动，以学校最新公布的选科要求为准。说明：以下选科要求供2024年及以后高考考生参考，如有变动，以各大学或各省市考试院公布的信息为准。
山西财经大学南校区拥有较为丰富的学科专业，涵盖了经济学、管理学、理学、工学、文学和艺术学等学科门类。经济学院下设经济学、能源经济、资源与环境经济学等专业，培养具备经济理论知识和实践能力的高素质人才。统计学院则设有经济统计学、统计学、应用统计学等专业，注重统计理论和数据分析能力的培养。
招生院校大概270多所，例如四川大学、东北大学扩展资料0714统计学，考试科目是：政治、英语专业课一（数学类的）、专业课二（数学类的）。招生院校大概110多所，例如兰州财经大学、北京理工大学0775计算机科学与技术，考试科目是：政治、英语专业课一（数学类的）、专业课二（数学类或计算机）。
课程体系 《C/C++程序设计》、《数理统计学》、《运筹学》、《描述统计》、《抽样调查原理》、《多元统计分析》、《应用随机过程》、《复变与积分变换》 部分高校按以下专业方向培养：大数据、金融统计、生物统计学、风险管理与精算。
1、大数据专业属于计算机相关专业，还需要进行计算机编程语言的学习，大数据学习的内容相当的复杂，学习难度也非常高。
2、专科大数据专业的学习难度确实不小。这一课程融合了广泛的知识领域，其中包括会计学的专业知识，以及计算机科学的相关内容。大数据技术，本质上属于计算机科学范畴，而计算机科学是大学众多专业中被认为最为复杂和具有挑战性的之一。因此，对于学生来说，掌握这些知识可能需要付出更多的努力。
3、综上所述，尽管大数据专业的学习难度较大，但其在就业前景上的优势是显而易见的。因此，选择大数据专业并不应该后悔，而应该积极面对学习挑战，努力提升自己的专业技能，以在未来的职业生涯中取得更好的发展。
4、总体而言，数据科学与大数据技术专业的学习难度确实较大，因为它不仅要求学生掌握广泛的知识，还需要具备较强的实践能力。而会计专业虽然在数学方面也有一定要求，但其学习内容更加偏向于实际操作和应用，因此整体难度相对较低。
1、其次，计算机科学也是大数据专业的核心课程之一。学生需要掌握计算机基本原理、数据结构、操作系统、计算机网络等计算机基础知识。此外，还需要学习编程语言和开发工具，如Python、Java等，以便进行大规模数据处理和应用程序开发。最后，大数据处理和分析技术是大数据专业的重点。
2、大数据专业主要学习数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面的知识和技能。在数据采集方面，大数据专业会学习如何从各种来源获取数据，包括社交媒体、日志文件、数据库等。学生需要掌握数据抓取、网络爬虫等技术，以实现对大量数据的自动化采集。数据存储是大数据专业的重要课程之一。
3、程序设计导论与实践：掌握至少一门编程语言是大数据专业的基石。例如Java和Python，它们的应用广泛，掌握这些语言意味着更多的就业机会。 离散数学、概率与统计、算法分析与设计：这些课程帮助学生学习如何分析和解决复杂的数据问题，为日后的研究工作奠定坚实基础。
4、大数据专业主要研究大数据的采集与管理，旨在帮助企业理解和应用大数据技术。课程设置涵盖了数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘三大层面，通过学习如何实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、搭建和基准测试分布式Hadoop集群与Hbase集群，以及部署Hive并实现数据操作等，学生将掌握解决实际问题的方法。
5、大数据专业深入学习数据处理、分析和管理，课程全面覆盖基础到高级技能。数据结构与算法：掌握高效数据组织与算法设计。数据库系统原理：理解数据库设计、管理与查询。统计学基础：学习数据分析工具，提取信息与洞察。概率论与数理统计：深化随机现象理解，建模与预测。
6、大数据专业主要学习数据处理、大数据分析、机器学习等相关领域的知识。数据处理 在大数据专业中，数据处理是核心课程之一。学生需要掌握数据清洗、数据整合和数据仓库等技术，以便有效地管理和处理海量数据。数据清洗涉及数据去重、缺失值处理、异常值检测等内容，确保数据的准确性和一致性。
1、在进行拉脱法测定水表面张力系数的实验中，我们首先利用最小二分法计算出B的值。接着，将得到的B值代入公式△U/B，以计算出f的值。随后，将f值代入公式△U/[B*π（外径+内径）]，最终得出表面张力系数α的值。这一过程需要精确的数据处理和计算，以确保实验结果的准确性。
2、在大学物理试验中，处理数据的技巧至关重要。其中，分组求差法，亦即逐差法，是常用的数据处理方式之一。此方法主要步骤包括：首先，将数据集对称地分为两组，接着用第二组数据减去第一组中相同位置的数据，最后，将所有差值相加，然后除以每组数据数量的平方。
3、大学物理试验中分组求差法，也就是逐差法处理数据，需要将数据对称的分成两组，用第二组数据减去第一组相同位置的数据，将几组差值相加，再除以每组数据数目的平方即可。逐差法是为提高实验数据的利用率，减小了随机误差的影响，另外也可减小了实验中仪器误差分量，因此是一种常用的数据处理方法。
4、实验数据的处理方法是物理实验中不可或缺的一环。实验结果的表示，首先取决于实验的物理模式，通过被测量之间的相互关系，选择适当的表示方法。最常见的是图形表示法和方程表示法。图形表示法通过函数图形直观地展示实验结果，具有明显的直观性。
5、平均值法：取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。通常在同样的测量条件下，对于某一物理量进行多次测量的结果不会完全一样，用多次测量的算术平均值作为测量结果，是真实值的最好近似。
此外，Android技术的学习，让学员能够开发移动应用，适应科技发展的趋势。信息处理技术课程则提升学生处理大数据的能力。高级编程技术，如JAVA高级程序设计，对提升编程能力至关重要。大数据可视化、云计算概论等课程，则扩展了学生对大数据处理与管理的视野。
计算机应用专业课程广泛，涵盖基础知识到深入专业领域。核心课程包括计算机基础，数据结构与算法，计算机组成原理，操作系统，数据库管理系统，计算机网络，软件工程，数据库设计与开发，计算机图形学，计算机视觉，人工智能，信息安全，以及嵌入式系统。
大数据专业主要学习内容大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
大数据技术与应用学的是什么 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，主修的课程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。
计算机应用技术专业核心课程 Vf数据库应用 主要讲授数据库的基本原理，数据库系统的组成；关系型数据库的特点、基本运算、数据组成；以Visual Foxpro为实例，学习数据库的设计和开发，掌握数据库的应用。
