数据科学与大数据专业学什么？毕业想拿高薪四年可以这么规划

　　对于即将踏入大学校园，选择了数据科学与大数据专业的准大一新生们来说，心中一定充满了对未来学习生活的憧憬与疑惑。这个新兴且热门的专业到底要学哪些核心课程？未来的职业发展方向又在哪里？今天，我们就来一一揭开这些谜团，并且着重强调一个对大家未来职业发展有着重大助力的 ——

　　高等数学：作为大学理工科专业的基础课程，高等数学为后续学习提供了重要的数学工具。它涵盖了极限、导数、积分等知识，是理解机器学习算法中各种公式推导的基础。

　　线性代数：线性代数主要研究向量空间、矩阵等内容。在数据处理中，大量的数据可以用矩阵形式表示，通过线性代数的运算方法，能够对数据进行降维、特征提取等操作。

　　概率论与数理统计：这门课程对于理解数据的不确定性和随机性至关重要。在数据分析中，我们经常需要通过样本数据来推断总体特征，概率论与数理统计提供了相应的理论和方法。

　　Python 语言程序设计：Python 因其简洁的语法和丰富的库，成为数据科学领域最受欢迎的编程语言之一。在专业学习中，学生将学习 Python 的基础语法、数据结构（如列表、字典、元组等）、函数定义与使用等。

　　Java 程序设计基础：Java 具有强大的跨平台性和稳定性，在大数据开发中也有广泛应用。学生将学习 Java 的面向对象编程思想、类和对象的定义与使用、异常处理等知识。

　　算法与数据结构：算法与数据结构是计算机科学的核心课程。学生将学习各种常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及它们的操作方法和时间复杂度分析。

　　大数据技术原理与应用：这门课程主要介绍大数据的基本概念、特征以及相关技术框架。学生将学习 Hadoop 分布式系统基础架构，包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）用于存储大规模数据，MapReduce 编程模型用于分布式计算。

　　应用多元分析：应用多元分析主要研究多个变量之间的相互关系和数据结构。学生将学习多元线性回归、判别分析、聚类分析、主成分分析等方法。在实际的数据分析中，这些方法可用于市场细分、客户分类、产品质量分析等。

　　CDA数据分析师是数据领域认可度最高的证书，与CPA注会、CFA特许金融师齐名。受到了人民日报、经济日报等权威媒体推荐。

　　CDA企业认可度非常高，很多企业招聘时注明CDA数据分析师优先，对找工作非常有帮助。很多银行、金融机构的技术岗会要求必须是CDA数据分析师二级以上的持证人。中国联通、央视广信、德勤、苏宁等企业，把CDA持证人列入优先考虑或者对员工的CDA考试给补贴。

　　提升就业竞争力：在当今数字化时代，数据分析人才供不应求。企业在招聘数据分析师、数据科学家等相关岗位时，越来越看重求职者是否具备专业的认证。拥有 CDA 数据分析师证书，就相当于拥有了一块进入数据分析领域的 “敲门砖”。据相关调查显示，持有 CDA 认证的人员，在就业市场上更具优势，能够获得更多的职业机会和更高的薪资待遇。

　　拓展职业发展空间：随着大数据技术在各个行业的广泛应用，数据分析师的职业发展空间也越来越广阔。拥有 CDA 数据分析师证书，学生不仅可以在互联网、金融、电商等热门行业从事数据分析工作，还可以向数据科学家、数据挖掘工程师、数据产品经理等更高层次的职位发展。同时，CDA 认证在国际上也具有一定的认可度，为学生未来的国际化职业发展提供了可能。

　　在大学期间，合理规划学习时间，认真学习专业核心课程，积极备考 CDA 数据分析师认证，相信你们一定能够在未来的职业道路上取得优异的成绩，成为数据时代的佼佼者！返回搜狐，查看更多