本篇文章给大家谈谈我儿子在江西财经大学读数据科学与大数据专业，不知道前景如何，以及为什么不建议考大数据专业对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 我儿子在江西财经大学读数据科学与大数据专业，不知道前景如何
2. 数字媒体与技术专业、大数据运用专业以及计算机技术专业，哪个发展前景更好
3. 零基础学大数据能学会吗
4. 统计学大类分为：统计学、应用统计学、大数据技术。选择哪个学科好

我儿子在江西财经大学读数据科学与大数据专业，不知道前景如何

我就是读计算机专业的，出来工作已经10年，一直从事软件设计相关工作。不要听那些老师的，他们根本不了解社会上的行情，所以这个问题我可以跟你说说。

你儿子这个专业也是属于计算机类，具体就是计算机大专业下的一个子专业，你问前景，这个不好说，要看你儿子学得怎么样，若学到东西了，那么出了社会就有机会做一个苦力，也就是现在说的码农。若没学到东西，恭喜，你儿子将有机会往其他方面发展。说这样说就是告诉你，不要局限于一个专业，更重要的是培养他的视野、格局。拿我来说，大学时大把人学习没我好，专业没我精，但我现在比他们都惨，原因就是我稍微学到了一点点东西，干了软件。

总结就是，自己是否有前景，专业起不了决定作用，有太多太多比专业重要的多东西，值得去思考和关注。至于我严肃的回答你的话，那么就是前景不好，因为若做这行，大概率就是一个科技企业的打工仔，至于有多少科技含量我这里就不说，若想做高级打工，则可以读硕读博，到时去做做研究也不是不可能。既然学了，就认真学吧。

数字媒体与技术专业、大数据运用专业以及计算机技术专业，哪个发展前景更好

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就个人观点而言这3个专业和以后互联网+的时代都有密切关系，但是以后人们主要的重点因该会侧重于大数据方面，从计算机发展至今，大数据的数量日益剧增，虽然计算机是基础，但是以后随着数据的不断增长，大数据运用专业会渗入各行各业，每个行业都要有大数据的支持，所以个人观点认为大数据运用专业发展前景更好，也希望能看到更多观点，大家互相沟通交流

零基础学大数据能学会吗

大数据分析是大数据技术的重要环节，也是目前数据价值化的重要实现方式之一，所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。

数据分析的方式通常有两种，一种是统计分析，另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法，通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式，需要具备扎实的数学基础。当然，随着目前统计工具的普及化，一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度，对于数学基础比较薄弱的人来说，只要经过一个系统的学习过程，往往也能够熟练地进行统计分析。

机器学习是另一种比较常见的数据分析方式，机器学习的目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。机器学习的步骤分为数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用，可以说机器学习的重点在算法设计上。从这个角度来看，机器学习也需要具备扎实的数学基础。通常来说，机器学习分为两个阶段，分别是学习阶段和识别阶段，学习阶段需要掌握数据之间的联系，而识别阶段则是对未知数据的鉴别（分类等）。

随着大数据的落地应用，在大数据领域进行数据分析的难度也在逐渐下降，比如BI工具就能够明显降低数据分析的门槛。BI工具通常需要学习一些数据库方面的知识，而数据库知识的难度相对来说并不大，这在一定程度上促进了BI工具的使用。

目前，场景数据分析是一个数据分析的重点和热点，场景数据分析的商业应用价值还是比较高的。另外，场景数据分析对于行业知识有一定的要求。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

统计学大类分为：统计学、应用统计学、大数据技术。选择哪个学科好

统计学就是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计学应用广泛，在社会科学、数理科学方法都需要，尤其随着计算机信息技术的发展，有更多的信息涌现，有了计算机后也更容易统计分析。原先统计学是二级学科，在经济学和数学下面，在2011年，国务院学位办把统计学提升到一级学科，就是和数学、经济学并列，能授予理学和经济学两种学位。

以在第四轮学科质量评估中获A+的人大为例。人大的统计学则是一个完整的统计学院，包括了普通的统计学、应用统计学、经济统计学和数据科学与大数据技术。

统计学具体的课程是数学分析、高等代数、概率论、数理统计、实变函数、随机过程、抽样技术、回归分析、非参数统计、实验设计、统计计算、时间序列分析、多元统计分析、统计软件。

应用统计学专业培养能够熟练应用统计方法从事风险管理与精算工作的专门人才，需要统计学和保险学两方面的知识。核心课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、微观经济学、宏观经济学、随机过程、金融数学、精算模型、寿险精算、投资学、衍生金融市场基础、回归分析、时间序列分析、统计软件、金融学、精算管理。

经济统计学专业培养能够熟练应用统计方法分析经济社会问题的专门人才，需要计算机、金融和统计学方面的知识。核心课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、微观经济学、宏观经济学、会计学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样技术、计量经济学、国民经济核算、统计软件、金融学。

数据科学与大数据技术专业培养能应对大数据挑战的数据科学人才，意味着对计算机知识要求，尤其数据库知识更高。在人大由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合培养，这是一个交叉学科。核心课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、实变函数、数据科学导论、随机过程、数据结构、并行计算与软件设计、机器学习、最优化方法、统计计算、回归分析。

在我看来，在人大的4个专业区别都不是很大，也许在第一次就业时会有些门槛，但工作后区别不大，因为搞统计的人上手计算机非常快，金融学更是容易。相对而言，大数据技术的统计学用途更广泛些，更时髦些，可以选。

但要注意的是，这是在人大，很多学校的统计学不是经济学系开的，而是数学系开的，例如，北大的统计学在数学系。这个授予的学位会不一样，可能对找工作会有些影响。而且数学系和经济学系开设，课程好坏有细微差别，数学系的在数学这块强，经济这块弱，而经济学系则相反。学生选择学校时，要注意这点区别。

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