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数据科学专业介绍

原创

发布者：: 陈建成

分类：: 专业介绍

2026-05-31

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数据科学 Data science

一、学科介绍：
数据科学（DataScience）是关于数据的科学，定义为研究探索 Cyberspace 中数据界奥秘的理论、方法和技术。主要有两个内涵：一个是研究数据本身；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法，称为科学研究的数据方法。

二、研究内容：
1.基础理论研究。科学的基础是观察和逻辑推理，同样要研究数据自然界中观察方法，要研究数据推理的理论和方法，包括：数据的存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据百科全书等。
2.实验和逻辑推理方法研究。需要建立数据科学的实验方法，需要建立许多科学假说和理论体系，并通过这些实验方法和理论体系开展数据自然界的探索研究，从而认识数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律，揭示自然界和人类行为现象和规律。
3.领域数据学研究。将数据学的理论和方法应用于许多领域，从而形成专门领域的数据学，例如：脑数据学、行为数据学、生物数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等等。
4.数据资源的开发利用方法和技术研究。数据资源是重要的现代战略资源，其重要程度将越来越凸显，在本世纪有可能超过石油、煤炭、矿产，成为最重要的人类资源之一。这是因为人类的社会、政治和经济都将依赖于数据资源，而石油、煤炭、矿产等资源的勘探、开采、运输、加工、产品销售等等无一不是依赖数据资源的，离开了数据资源，这些工作都将无法开展。

三、数据专业就业三大方向：根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400万，而在 BAT 企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

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一、学科介绍：
数据科学（DataScience）是关于数据的科学，定义为研究探索 Cyberspace 中数据界奥秘的理论、方法和技术。主要有两个内涵：一个是研究数据本身；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新方法，称为科学研究的数据方法。

二、研究内容：
1.基础理论研究。科学的基础是观察和逻辑推理，同样要研究数据自然界中观察方法，要研究数据推理的理论和方法，包括：数据的存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据百科全书等。
2.实验和逻辑推理方法研究。需要建立数据科学的实验方法，需要建立许多科学假说和理论体系，并通过这些实验方法和理论体系开展数据自然界的探索研究，从而认识数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律，揭示自然界和人类行为现象和规律。
3.领域数据学研究。将数据学的理论和方法应用于许多领域，从而形成专门领域的数据学，例如：脑数据学、行为数据学、生物数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等等。
4.数据资源的开发利用方法和技术研究。数据资源是重要的现代战略资源，其重要程度将越来越凸显，在本世纪有可能超过石油、煤炭、矿产，成为最重要的人类资源之一。这是因为人类的社会、政治和经济都将依赖于数据资源，而石油、煤炭、矿产等资源的勘探、开采、运输、加工、产品销售等等无一不是依赖数据资源的，离开了数据资源，这些工作都将无法开展。

三、数据专业就业三大方向：根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到 1400万，而在 BAT 企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

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