数据科学:智能时代的新语言
专业定位:多学科融合的知识体系
课程体系:全链条能力培养
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统计学习:回归分析、假设检验等统计推断方法 -
机器学习:从基础算法到深度学习的理论推导 -
数据库管理:SQL与NoSQL数据库的优化操作
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编程实践:Python、R等语言的数据处理库应用 -
大数据平台:Hadoop、Spark等分布式计算框架 -
数据可视化:Tableau、D3.js等工具的交互设计
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自然语言处理:文本挖掘与情感分析技术 -
推荐系统:协同过滤与深度推荐算法实践 -
时间序列分析:预测模型在金融、气象领域的应用
职业前景:跨界发展可能性
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科技行业:算法工程师、数据产品经理 -
传统企业:零售业需求预测师、制造业质量分析师 -
公共部门:政策数据分析师、城市智慧交通规划师 -
研究机构:生物信息研究员、社会科学数据