【温馨提示】本文共有5387个字，预计阅读完需要14分钟，请仔细阅读哦！

---

这些专业的数字化人才最吃香！你的专业上榜了吗？,下面一起来看看本站小编安逸凤玲给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

数据科学专业学什么好1

大家好，随着近几年的一些变动，今天我想和大家聊聊这几年风很大的“数字化人才问题”。

如今，人人都在谈数字化，数字化、智能化也成为了工业4.0时代制造业竞争的新赛道，据中国信息通信研究院发布的《数字经济就业影响研究报告》显示，中国数字化人才缺口已接近1100万，伴随着全行业智能化的快速推进，缺口会持续加大。

那什么样的数字化人才是各大企业的香饽饽呢？今天我就带大家来看一下~快来对号入座吧！

选对专业你就成功了一半

《2022中国智能制造技术人才洞察》显示，目前中国具备数字技术与生产制造跨领域知识储备的人才较为匮乏，将成为制约行业向工业4.0发展的“卡脖子”问题。那么缺口最大的都是哪些岗位？

根据报告来看，软件工程师从岗位数量到人才数量来看需求都是最多的！除此之外，算法工程师、解决方案架构师、系统工程师也是行业内的TOP5常见职业！

立志走上这条职业之路的同学们请注意啦！这些职位通常都需要计算机、电气、机械、通信等相关专业的学生。这些专业的同学们，你懂的!

哪些领域更需要数字人才

那在具体的行业端，什么样的专业领域是数字人才的发展方向呢？在当下，以人工智能、大数据、云计算为代表的数字智能技术与传统产业不断融合，已催生出了多种落地方式，我为同学们介绍三种，帮助大家进一步了解当今各行业的数字化转型趋势。

1.智慧城市治理

首先是智慧城市治理。随着城市化进程不断加快，涌现出了交通拥堵、就医困难、客流大等问题，影响了人们的生活。为了更好维持城市运转，智慧城市的概念应运而生，这也是国家“十四五规划”中明确提出的方向，各地也在纷纷出台政策推动转型。

而在智慧城市建设中，最缺乏的还是人才。毕业于物联网、大数据技术与应用、电子信息等相关专业的同学可以考虑深入学习该领域的知识与技术，未来往这一方向深入发展哦！

图源：pexels

2.生产数字化

除了城市的数字化发展，制造业也是我国经济的中流砥柱。但在行业竞争日趋激烈的今天，企业为了更进一步降低成本、提升效率，也纷纷融入数字化大潮中，推动着生产各领域的转型。什么样的科技人才在其中能扮演重要作用呢？

通过各报告统计，智能制造领域急需以下专业人才：它们分别是软件工程师、解决方案架构师、数据工程师等尖端人才，如果你毕业于电气、电子和通信工程及机械工程，那欢迎你进入智能制造企业，为国民生产的数字化转型添砖加瓦！

3.工业元宇宙

数字智能技术与传统产业的结合还催生出了工业元宇宙的兴起。该产业链条长，能拉动包括光学仪器、自动控制系统、数字孪生系统等相关产业，工信部曾多次发文支持其实践与发展。微软、英伟达等各知名外企“大厂”也纷纷布局，期望能抓住新机遇。

除此之外，一些老牌工业制造企业也积极投身工业元宇宙的队列中，例如西门子就发布了开放式数字商业平台西门子Xcelerator，集成了精心设计的物联网软硬件组合，旨在为不同规模的企业的数字化转型之路，提供更容易、快速且利于规模化的解决方案。

图源：西门子官网

从西门子的工业互联网案例来看，此类实践往往需要具备计算机学科背景的人才，掌握数字孪生、机器学习、嵌入式系统等相关技能。

通过对以上三种数字化转型方式的介绍，相信同学们应该也感受到了国家、企业对数字化人才的求贤若渴了吧！如果毕业于相关专业，我感觉你们的前路简直一片敞亮！

什么样的企业值得你选择

虽然未来大有可为，但这也要建立在正确选择的基础上。合适的工作环境能帮助人才释放影响力，可持续、健康地成长，反之则不利于人才的良性发展，大家在找工作的时候千万要擦亮眼睛！

接下来，我就带大家看看什么样的企业能最大限度发挥你的价值吧！

1.好平台能为实力加成

古人有句老话：酒香不怕巷子深。但在信息量爆棚的现代社会里，除了才能，还需要良好的平台为你的实力加成。正如“千里马”需要伯乐，人才也同样需要企业的助推。

那什么样的企业才能够帮助人才真正发挥并不断精进实力呢？

首先，看行业影响力。企业的核心产品、生产模式是顺应时代浪潮还是在市场内已经缺乏一定竞争力？例如选择工业制造等传统行业，就可以看看这个企业有没有积极谋求向智能制造转型。

其次，看创新能力。在这个科技腾飞的时代，新技术与产品不断迭代，唯有不断创新才能让企业与人才站稳脚跟。企业有没有推出引领行业的创新产品？在如今全行业数字化的情况下，企业的工厂是仍旧维持传统的人工测试、分拣，还是如西门子南京SNC工厂一样，从建设期到投产期都采用了数字孪生技术提高工厂的生产效率、灵活性乃至绩效？

图源：西门子官网

最后，看企业的价值观有没有面向未来。人类还有许多未探索的地方，天空、海洋、甚至地心…这家公司是否有更广远的目标，是否能帮助你在“明日世界”实现更大的人生价值？这些都是在选择企业时可以关注与考量的因素。

2.人才培养体系助你可持续发展

除了工作层面的价值实现，好的企业更能不断促进员工个人能力的成长。

健全的人才培养体系、各项内部培训、成长计划对于职场来说都是“加分利器”，同学们浏览相关招聘网站时，可以对企业的各项人才发展计划，如管培生计划、是否有内部分享平台、培训投入等多加关注！

同时，一些企业在校招时就会有针对定向人才的多元计划，如西门子在中国就陆续推出了针对博士生的“西有π计划” “艾闻达数字化培训生”“智·先锋培训生”等六大校招项目，选择适合自己赛道的项目更有利于自己的可持续成长喔！

图源：西门子招聘官网

3.包容多元的企业文化

对于当代年轻人来说，包容多元的企业文化也是重中之重！人才的培养十分不易，除了完备的人才发展体系外，留住员工的也一定离不开独特、多元、开放、包容的企业文化。

我之前在一个访谈中看到一句话，一位在西门子工作了十年的女性员工说道：“这十年的职场经历告诉我，只要你不给自己设限，所有这些刻板印象并不会给你造成真正的障碍。”

毕竟很多时候，性别、年龄、肤色或健康状况并不能限制我们的能力，只要找对了适合自己的平台，人人都有成就自我的机会！

当然啦，每个人的想法都不尽相同，不知道除了这些，同学们会选择具有哪些特质的公司呢？

结语

总之，希望所有的数字化人才都能选择一份“看到未来”的工作，盼望大有作为的你，赶紧加入他们，和他们一起共创“明日世界”吧！

数据科学专业学什么好2

密歇根大学的应用数据科学硕士学位介绍

向美国排名第一的公立研究型大学学习，加入下一代数据科学家行列。

密歇根大学信息学院的应用数据科学硕士 (MADS) 学位旨在帮助有抱负的数据科学家通过实践项目学习和应用技能。 您将学习如何使用数据来改善结果并实现雄心勃勃的目标。

MADS 课程通过掌握机器学习和自然语言处理等核心数据科学概念，帮助您成为该领域的领导者。 通过深入研究隐私、数据伦理和有说服力的沟通等关键主题，您将为在当今的组织中取得成功做好准备。 在构建展示您技能的工作组合时，您还将使用来自顶级公司的真实数据集。 了解可帮助组织克服数据过载并做出明智决策的系统和技术。

无论您是想为数据知情的解决方案制定更好的问题陈述、构建预测模型，还是在仪表板中可视化数据，这个硕士课程都会教授您在不断变化的领域取得成功所需的技能。

当您获得 MADS 学位时，您将能够：

• 使用数据来改善结果并实现雄心勃勃的目标。
• 掌握核心数据科学概念，如机器学习和自然语言处理。
• 了解隐私、数据道德和有说服力的沟通等关键主题。
• 构建预测模型并在仪表板中可视化数据。
• 为数据知情解决方案制定更好的问题陈述。

密歇根大学的应用数据科学硕士学位的课程介绍

参加密歇根大学信息学院应用数据科学硕士（MADS）课程的学生将学习应用数据科学所有基本科目的课程，重点是端到端方法。MADS计划将计算与理论和应用相交，确保学生将他们的数据科学学习付诸实践。

课程涵盖：

• 大数据的计算方法
• 探索和交流数据
• 使用各种方法可视化数据
• 分析技术（机器学习、网络分析、自然语言处理、实验和因果推理）
• 上下文中的数据科学应用（搜索和推荐系统、社交媒体分析、学习分析）
• 3个投资组合建设重大项目

以下课程集群和标题突出了引人入胜的数据科学科目的广度和深度。课程涵盖从问题制定到将结果付诸行动的所有内容。

Python是整个课程中使用的主要编程语言。学生将在整个课程的3个顶点项目中应用数据科学技能和知识。

密歇根大学的应用数据科学硕士学位的数据科学的实际应用课程介绍

数据科学的实际应用课程包括以下内容

• 搜索和推荐系统（Search and Recommender Systems）
• 社交媒体分析（Social Media Analytics）
• 学习分析（Learning Analytics）

数据科学的实际应用课程的参考学习书籍

《用于工程问题解决的数据科学基础（Foundations of Data Science for Engineering Problem Solving）》

《用于工程问题解决的数据科学基础​》

本书是一站式商店，提供了必须了解数据科学的基本信息，并且可以在实时业务扩展中实施，以解决各个学科的工程问题。它还将帮助我们使用人工智能算法对工程问题做出未来的预测和决策。机器学习和优化技术为新手用户提供了强大的洞察力。在大数据时代，需要从多学科的角度处理数据科学问题。在现实世界中，数据来自各种用例，并且需要特定于源的数据科学模型。信息来自各种平台、渠道和部门，包括基于网络的媒体、在线商业场所、医疗服务研究和互联网。

为了了解市场趋势，数据科学可以带我们了解各种场景。它需要人工智能和机器学习技术来帮助设计和优化算法。收集数据的大数据建模和可视化技术在数据科学领域发挥着至关重要的作用。本书面向人工智能、机器学习、数据科学和大数据分析等领域的研究人员，寻找商业分析中的新技术以及人工智能在近期业务中的应用。

《数据科学与数据分析：机遇与挑战​（Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges）》

《数据科学与数据分析：机遇与挑战》

数据科学是一个多学科领域，它使用科学方法、流程、算法和系统从结构化（标记）和非结构化（未标记）数据中提取知识和见解。这是人工智能（AI）的未来，也是使事情变得更容易，更高效的未来必需品。简单来说，数据科学就是发现数据或从数据中发现隐藏的模式（例如复杂的行为、趋势和推论）。此外，大数据分析/数据分析是数据科学家在数据科学中使用的分析机制。一些工具，如Hadoop，R等，用于分析大量数据，以预测有价值的信息和决策。请注意，结构化数据可以通过高效（可用）的商业智能工具轻松分析，而大多数数据（到 2020 年占数据的 80%）是非结构化形式，需要高级分析工具。但在分析这些数据时，我们面临着几个问题，例如复杂性、可扩展性、隐私泄露和信任问题。

数据科学帮助我们从非结构化或复杂或大量数据（可用或虚拟存储在云中）中提取有意义的信息或见解。 《数据科学与数据分析：机遇与挑战》涵盖了所有可能的领域、引起严重关注的应用以及这一新兴领域的挑战，并进行了比较分析/分类法。

本书的特色：

• 提供许多有用应用程序存在的数据科学、工具和算法的概念
• 在数据科学和数据分析方面提供许多挑战和机遇，帮助研究人员识别研究差距或问题
• 确定智能时代数据科学的许多领域和用途
• 将数据科学应用于农业、医疗保健、图形挖掘、教育、安全等。

来自工业/商业的院士、数据科学家和股票经纪人会发现这本书对于设计最佳策略以提高公司的生产力很有用。

​《数据科学基础数学：使用基本线性代数、概率和统计控制数据​（Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics）》

《数据科学基础数学：使用基本线性代数、概率和统计控制数据​》

要在数据科学领域取得成功，您需要一定的数学能力。但不仅仅是任何数学。这本常识性指南提供了清晰、简单的英语调查，介绍了数据科学所需的数学知识，包括概率、统计学、假设检验、线性代数、机器学习和微积分。Python 代码的实际示例将帮助您了解数学如何应用于您将要做的工作，从而清楚地了解概念在后台的工作方式，同时将它们连接到机器学习等应用程序。您将获得数据科学必不可少的数学基础，但更重要的是，您将能够使用它来： 识别概率数学的细微差别和陷阱 掌握统计和假设检验（并避免常见的陷阱） 发现概率、统计、微积分和机器学习的实际应用 直观地将线性代数理解为空间的变换， 不仅仅是数字网格被乘以和相加 在 Python 中完全从头开始执行微积分导数和积分，并将所学知识应用于机器学习，包括线性回归、逻辑回归和神经网络等知识；

《使用 Java 的数值方法：用于数据科学、分析和工程（Numerical Methods Using Java: For Data Science, Analysis, and Engineering）》

《使用 Java 的数值方法：用于数据科学、分析和工程》

使用 NM Dev 在 Java 中实现数值算法，NM Dev 是一个面向对象的高性能数学编程库。您将看到它如何通过快速组合类来帮助您轻松创建复杂的工程问题的解决方案。

《使用Java的数值方法》涵盖了广泛的主题，包括线性代数，根查找，曲线拟合，微分和积分，求解微分方程，随机数和模拟，一整套无约束和约束的优化算法，统计，回归和时间序列分析的章节。算法背后的数学概念得到了清晰的解释，大量的代码示例和插图甚至可以帮助初学者入门。

通过本书您将学到什么：

• 使用高性能数值库在 Java 中编程
• 学习各种数值计算算法的数学知识
• 将想法和方程式转换为代码
• 将算法和类组合在一起以构建您自己的工程解决方案
• 为工业优化问题构建求解器
• 使用基本和高级统计数据进行数据分析

这本书是为谁写的：程序员、数据科学家和分析师，具有任何语言（尤其是 Java）编程经验。

《PythonPandas初学者：Pandas数据科学家专业​(Python Pandas for Beginners: Pandas Specialization for Data Scientist)》

《PythonPandas初学者：Pandas数据科学家专业》

《Python NumPy & Pandas for Beginners Python Libraries Textbook for Beginners with Codes Folder 》Python 无疑是最通用的编程语言。但是你是否认真地精通Python？如果是，那么你需要成为两个基本Python库——NumPy和Pandas的大师。你根本不能忽视这个事实。在数据科学中，NumPy和Pandas是迄今为止使用最广泛的Python库。这些库的主要特点是强大的数据分析工具和易于使用的结构。Python NumPy & Pandas for Beginners 为您提供了一种快速学习 Python 的动手、简单的方法。这本书令人耳目一新，因为除了阅读之外，还有很多事情要做。您涵盖的每个理论概念后面都有实际示例，从而更容易掌握该概念。

本书的分步布局简化了您的学习。作者不遗余力地确保您学到的东西坚持下去。在 11 章中的每一章的末尾，您都有简短的练习，以测试您对所学理论概念的了解。

本书为您介绍：熊猫的坚实基础。对基础和中级主题的深刻理解。在 Python 中编码的要点。链接到与您学习的主题相关的参考资料。快速访问外部文件以练习和学习熊猫的高级概念。包含书籍中使用的所有数据集的 Resources 文件夹。本书的重点是边做边学 在这本边做边学的书中，你从第一章的 Python 安装开始。然后在第一章的后半部分有一个Python速成课程。在第二章中，你直接跳到NumPy。在本书中，您将使用 Jupyter Notebook 编写代码。您还可以快速访问本书中使用的数据集。

这本书充满了不言自明的脚本、图表和图像。它们经过精心设计，可帮助您轻松理解新概念。因此，即使你精通Python，这本书也是自学的最佳选择。您可以自信地解决新的数据科学问题，并在现实世界中开发可行的解决方案。最后，你可以依靠这种通过做书来学习来更快地实现你的Python职业目标。本书将帮助您快速掌握以下主题：

• 环境设置和 Python 速成课程
• Pandas基础知识
• 操作Pandas数据帧数据分组、聚合和合并
• Pandas用于数据可视化的熊猫
• 使用Pandas处理时间序列数据
• 使用 Jupyter 笔记本

数据科学专业学什么好3

数字时代瞬息万变，层出不穷的数字科技正在快速改变我们的生活。如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。

不管是阿尔法狗战胜人类围棋世界冠军、无人超市开店，还是自动驾驶汽车不断“上路”，人工智能已悄然来到人们身边。什么是人工智能？创新工场董事长兼首席执行官李开复的著作《人工智能》中给予了精辟的陈述——深度学习+大数据=AI（人工智能）。

随着“大数据”的规模和可用性呈指数级增长，数据科学是一个新兴的职业。数据科学家通过查看过去和当前数据，洞察未来趋势。在一个从教育到商业、通信到交通都涉及大规模数据收集和数字化的世界中，数据科学是一项基本技能。

坎特伯雷大学应用数据科学硕士课程旨在容纳来自不同背景的学生（不仅仅是数学、统计学和计算机科学专业的学生），他们希望增强或建立自己的数据科学能力，并将这些能力与之前学习中的技能和知识相结合。只要您渴望数据并了解此行业；这个学位可以增加你的就业能力和职业前景。

坎特伯雷大学应用数据科学硕士课程核心信息：

英文全称：Master of Applied Data Science

学历等级：NZQA9级硕士

学制：12个月

总学分：180学分

开学时间：2月、7月

学费：$47,700（2023年）

坎特伯雷大学应用数据科学硕士申请要求：

　　1、学术要求：本科学位， 最后2年课程平均分不低于B，即：国内 985 / 211 院校均分不低于75%； 其它院校均分不低于80%

　　2、语言要求：雅思 总分6.5，单科不低于6.0；PTE 总分58， 单项不低于50；CCEL EAP2 B+；NZCEL 5级；或同等其他英语要求

　　3、专业背景要求：取得与数据科学相关学位，如生物科学、计算机科学、数字人文、经济学、环境科学、金融学、地理学、地质学、数学、物理学、心理学

坎特伯雷大学应用数据科学硕士课程结构：

　　MADS专业融合了数学课程（STAT开头），统计学课程（DATA开头），计算机课程（COSC开头），信息系统课程（INFO开头），商科课程（MBIS开头），以及生物学，健康学等课程。

　其中数学，统计学和计算机课程是重中之重，如果不会编程，那么你无法成为一个优秀的data scientist，如果只会编程但是不懂数学和统计学，那么你永远都是一个码农。

　　学习内容主要包括数据库的知识扫盲、数学建模、如何用R以及Python，以及大数据和分布式计算，包括Hadoop和Spark，mapReduce算法如何在大数据framework下实现。

　　需要注意的是，老师会对coding做一定程度的指导，但是更多情况下，需要自己多加练习，以及阅读大量的材料从而提升自己的coding能力。

　　MADS专业的课程一共分为3个部分：

　　背景课程：DATA401 Statistics统计学，COSC480 Computer Programming计算机编程，以及MBIS 623 Data Management数据管理，如果有这些背景课程的学术背景或者工作背景，可酌情考虑不选择背景课程，因人而异；

　　必修课以及部分选修课：

　　DATA 420 Scalable Computing

　　DIGI 405 Texts, Discourses and Data: the Humanities and Data Science

　　STAT 462 Data Mining

　　STAT 448 Big Data

　　项目/实习：DATA 601(45个学分)

　　参与现实生活中的数据科学项目，学习和解决问题。学生可以参与学校导师的项目或者自己可以提供实习的机会的公司。因为基督城只有坎大提供数据科学专业，很多公司需要实习生都会联系学校，所以学校会有不少的实习机会推荐。每年暑假，这个很多学生顺利拿到公司带薪实习。

　　毕业后技能

　　1. 数据科学领域的前沿知识；

　　2. 利用数据解决问题，给出solution的能力；

　　3. 设计、实现数学建模过程；

　　4. 具备编程能力，包括R和Python及其它技术。

　　技能包

　　Python，R， SQL，Database， Spark， Hadoop， MapReduce， Neural Network等等。

　　坎特伯雷大学应用数据科学硕士就业前景：

　　据预测，到21世纪30年代中期，仅在新西兰就将有24%的工作实现自动化，并将带来许多富有开创性的新兴职业选择。

　　为了应对席卷而来的数字化浪潮，新西兰政府在7月份颁布了The Digital Inclusion Blueprint，旨在促进新西兰全社会都能够参与到新西兰的数字建设中去，并且能从新西兰的数字科技发展中获益。

　　这也就意味着在新西兰实行将所有公民纳入数字化未来的指导方针下，对数据挖掘、分析与应用方面的人才需求将不断增长，数据科学专业的毕业生将拥有非常不错的职业前景。以下是相关职业方向：

• 商务分析师
• Business analyst
• 数据分析师
• Data Analyst
• 大数据解决方案架构师
• Big data solutions architect
• 数据工程师，大数据开发人员
• Data engineer, big data developer
• 数据科学家
• Data scientist
• 技术/项目分析师
• Technical / project analyst
• 数据库协调/管理员
• Database coordinator / administrator
• 信息情报顾问
• Intelligence advisor

数据科学与大数据技术（数据科学与大数据技术”专业为啥会这么火）

内容更新时间（UpDate）： 2023年03月19日 星期日