烟台南山学院2023年数据计算及应用专业介绍

数据计算及应用

计算先行一步，数据赢得天下

一、大数据的产生

1、大数据的产生

面对信息数据爆炸式的增长，存储设备的性能也必须得到相应的提高。美国科学家戈登·摩尔发现了晶体管增长规律的“摩尔定律”。在摩尔定律的指引下，计算机产业进行周期性的更新换代，主要表现在计算能力和性能的不断提高。智能设备的普及、物联网的广泛应用、存储设备性能的提高、网络带宽的不断增长都是信息科技的进步，它们为大数据的产生提供了储存和流通的物质基础。

2、数据资源化趋势

根据数据产生的来源，大数据可以分为消费大数据和工业大数据。随着“智能制造”的快速普及，工业与互联网深度融合创新，数据计算及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素。

3、热门原因

信息技术高速发展的时代，社会各行业对数据处理人才的需求骤增。按照数据链前端（数据收集、存储、传输、共享）、核心算法与技术（数据建模、统计、计算、分析、挖掘）、数据链末端（数据工程）的逻辑脉络图，计算机科学与技术专业、软件工程专业和近几年设立的“数据科学与大数据技术”专业大多集中在数据链前端和末端。在数据链高速发展的带动下，产生了以数学、统计学和信息科学等多学科交叉融合的用于处理数据链中端的应用理科专业——数据计算及应用。数据计算及应用专业最早开设于2018年，现遍布于全国28所本科院校，山东省3所，我校是目前唯一一所拥有该专业的民办本科院校。

二、专业优势

1、专业解析

“数据计算及应用”专业融合数学、统计学和数据科学等学科的核心课程，适度削减理论课程，加强应用数学和统计学相关的课程教学，重点关注核心算法和技术。强调学生数据建模、数据分析、数据计算能力的训练与培养，注重算法设计与实现，强化学科交叉与工程实践。培养学生具有扎实的数学、统计学和计算机的理论基础，系统地掌握数据计算和数据处理的技术和方法，最终成为理科基础深厚、数据理论完备、操作能力突出的交叉复合型应用理科专业人才。

2、培养目标

1.具有扎实的数学基础和良好的数学素养，搭建起科学、规范的思维框架模式和系统、清晰的逻辑思维方式；

2.掌握统计学的基础理论和核心思想，了解各种统计软件的底层设计和算法理念，形成科学的统计思维方式；

3.掌握信息科学的基础理论知识、基本思维方法和相关语言软件，具有分析和处理大数据的基本能力和科学素养；

4.熟练使用计算机(包括常用语言、工具及一些专用软件)，具备基本的算法设计能力、编程能力及较强的数据处理和分析能力；

5.具有终身学习意识，能运用各种新媒体和自媒体等现代化信息手段获取新技术、新知识，不断提升自身科学水平，了解行业发展方向和趋势。

3、核心课程

数学分析、高等代数、空间解析几何、概率论、数理统计、数学建模、Python程序设计、基于Linux操作系统的C语言开发、离散数学、统计计算、常微分方程、计算方法、数据结构与算法、数据库原理、大数据技术原理与应用、数据采集与处理、数据发掘分析与可视化、大数据综合应用、并行计算、并行数值计算方法、并行计算机体系结构、复变函数与积分变换、运筹学、实变函数与泛函分析等。

四、学科竞赛

1.大学生数学竞赛

大学生数学竞赛是一项面向本科生的全国性高水平学科竞赛，参赛对象为大学本科二年级及二年级以上的在校大学生。通过竞赛为青年学子提供了展示数学基本功和数学思维的机会，为发现和选拔优秀数学人才并进一步促进高等学校数学课程建设的改革和发展积累了素材。竞赛最终目的是：激励大学生学习数学的兴趣；推动高等学校数学课程的改革和建设；提高大学数学课程的教学水平；发现和选拔数学创新人才。

2.全国大学生数学建模竞赛

全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一，该竞赛每年9月举行，竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业，本科组竞赛所有大学生均可参加。

五、就业前景

1.数学建模：针对专业特点教师要善于在教学中把数学的概念法则和解题方法进行模型化，使学生既能掌握数学的基础知识,又能应用数学知识解决生活和生产中出现的问题。可进入数学教学、重大战略需求中的数学问题系统化领域。

2.数据分析师：数据分析师就业前景是光明的，从整个行业来看，数据分析师几乎覆盖了所有的行业，从数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等，无一不渗透着数据分析的内容，也可进入信息传输、软件和信息技术服务、互联网、证券、银行、保险、等行业领域。

3.大数据应用：可以进入大数据局、统计局、税务局等各级国家机关、事业单位，参与大数据基础设施建设、管理政府各级数据资源等领域。

4.高性能计算：如科学计算、金融等，就业前景多样，应用相关研究单位急需这样的人；高性能存储、高性能网络、任务调度、大数据处理和可视化等，可以去像google，阿里巴巴等这样的企业研究院，也可以去相关的科研单位。

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