把企业的订单、用户、生产数据整理成报表和模型,
帮企业看清问题、找到增长点。
让大量数据自动清洗、统计、生成报表
用算法从数据里发现规律和趋势
把数据变成决策者看得懂的图表
主流云平台认证课程嵌入教学
数据科学专业的四年,做一件在所有行业都通吃的事:学会把凌乱的数据变成有价值的结论,把结论变成决策者看得懂的东西。人工智能会帮你做更多数据处理,但"问对问题、判断数据对不对、把发现讲清楚"——这是人工智能替不了的部分。
"拿一份真实数据,完成查询、整理、分析和图表展示,能说出'我发现了什么'"
看得见的作品:拿一份真实数据,完成查询、整理、分析和图表展示,能说出"我发现了什么"。
看得见的成长:不只是算数字,而是学会判断数据对不对、结论靠不靠谱。
看得见的企业环境:了解数据分析师(从数据提取洞察)和数据工程师(管数据管道)两条路的区别。
"搭一条能自动跑的数据流程——数据进来,结论出去,不用每次手动操作"
看得见的作品:搭建一条能自动跑的数据处理流程(采集→清洗→存储→展示),能稳定运行,并有数据质量检验机制(脏数据、缺失值、异常值处理)。
看得见的成长:理解数据是怎么被采集、清洗、存储和取用的——这是数据工程的根基。
看得见的企业环境:考取大数据方向认证;参加大数据相关竞赛。
"完成一个从数据采集到业务洞察报告的完整项目,给一个真实的'决策者'用"
看得见的作品:参与一个企业数据项目,把分散的数据接起来,做成领导和业务人员能看懂的报表或看板;也可选数据工程方向,处理大规模数据、设计企业数据仓库结构;用人工智能辅助数据分析并验证结论合理性。
看得见的成长:能把"技术数据"讲成"业务语言";有考研意向的同学同步备考 408。
看得见的企业环境:积累可展示的数据项目作品集;理解企业为什么需要数据报表、数据平台和数据治理。
"参与企业数据平台或经营看板项目,从数据接入到报表上线全流程"
看得见的作品:参与企业数据平台或经营看板项目;能保障数据流程稳定运行。
看得见的就业出口:数据工程师、数据报表 / 商业分析工程师(BI)。能把数据结论讲成业务语言,面试时能展示完整的数据项目。
互联网/金融/电商核心岗位
数据驱动决策,行业需求广泛
把数据结论做成报表、讲成业务语言
考研数据科学与大数据技术、计算机相关方向,国内深造与海外留学双通道。
这些设备就在校内,欢迎到校实地看。
| 学院 | 计算与智能技术学院 |
|---|---|
| 学习形式 | 全日制 |
| 学制 | 4 年 |
| 学费 | 2.48 万元/年 |
| 学位证书 | 数据科学与大数据技术(工学学士) |
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