呼伦贝尔学院的数学统计〈大数据)专业好吗？(呼伦贝尔学院和赤峰学院哪个数学专业较好？)

呼伦贝尔学院和赤峰学院哪个数学专业较好？

楼上说的对喔，我就是呼大的，它和赤峰学院确实是专科起点的，以前我们报的时候就是民大比那两个好，现在也是，而且我就是通辽人，当年就是因为想离家远些才选的呼大，后来才后悔的，你还是选民大吧，另外就是呼伦贝尔冬天太冷，我们上学那会能达到-45度呢，通辽就没那么冷了

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。

该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。

扩展资料

数据科学分为三大类，即：数据分析、数据挖掘和大数据。数据分析主要偏重业务，即利用一些数据分析和统计工具，如Excel、Spass、SAS、SQL等，进行数据分析和展现，以辅助公司的某项业务决策。

数据挖掘比数据分析更侧重于建模能力一些，一般是给定一些数据和某个问题，让你运用某些机器学习算法从中建立出模型，再通过这个模型去对某些东西进行预测。所以，机器学习算法可以说是数据挖掘中的核心。

与大数据关系比较密切的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现和大数据教育等，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所面对的工作场景也有较大的区别。大数据平台开发属于研发级岗位，需要从业者具有较强的研发能力。

统计学其实是一门非常精深又与时俱进的专业，其覆盖面之广联系之宽文科无有能出其右者。

哈哈先吹个牛B，妹妹如果录取的是财经院校的统计学专业，我比较了解跟你解释一下。

统计学包含了数据的搜集、整理以及分析解释方法，比如问卷的设计，比如指标的设计，比如市场数据的预测等等，适用于国民经济核算，证券分析等，我的一大帮子同学除一部分转成其他行业的，大部分集中在政府部门（国统省统）以及各类大小证券公司。

这个专业学的东西够广够深，对数学要求较高，毕业后比较受欢迎，但也面临着就业面不够宽的尴尬，但只要你学好了去考研（文科）的话也很轻松，因为数学好嘛。

就我自己感觉，统计学没白学，感觉相比什么金融学工商管理XX的都有用，但也要付出很大努力，而且有些东西太难有些屠龙之技的尴尬，建议学妹慎重对待。

本人现在某省统计局工作。

大数据时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。日前，在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。

1. “大数据”专业学什么？

方向一：数据挖掘、数据分析&机器学习方向

方向二：大数据运维&云计算方向

方向三：Hadoop大数据开发方向

精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

2. “大数据”专业毕业以后干什么？

事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

①目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。

②该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：

一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；

二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；

三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

3. 大数据人才缺口达150万

各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。

全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000！

尽管目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位，或者仅接受过简单的训练，但是在互联网时代，每天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越来越复杂，很多大公司已经在寻求拥有更高学历的高手来补充自己的实力。