学大数据能学软件工程吗 大数据考软件工程算跨专业吗？

大数据与软件工程哪个好

软件工程主要课程：程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、设计模式等等。

学大数据能学软件工程吗 大数据考软件工程算跨专业吗？

大数据相关课程：统计学、数据库、计算机系统基础、大数据分析等等。

两者其实是有交叉的。但是软件工程更偏工程，大数据更偏学术。从这个角度上看，大数据前景明显要好一些。

但是专业的选择兴趣也很重要，可以预见的是大部分软件工程出来的都做了程序员，天天码代码。

大数据专业出来的，也会敲代码，但没有那么高的比重。还要去做数据分析，弄各种图表等等。

大数据时代，学什么专业有前途？

1. 云计算和网络安全。随着云计算的愈发普及，对于云计算及其安全性的需求也在快速增长。网络安全专业将一直是就业市场上热门的一个专业，因为数字化转型和互联网的快速发展使得网络安全保障变得更加紧要。

2. 数据科学和人工智能。数据科学和人工智能是目前有前途的两个领域之一。随着大数据和互联网的不断发展，这两个领域的需求也不断增长。数据科学家和人工智能工程师可以应用于各种行业，包括金融、医疗、交通等等。

3. 健康管理与医疗技术：随着人们对健康和医疗服务的需求不断增长，健康管理和医疗技术专业有望成为就业热点。这些专业涵盖了医疗信息技术、健康政策管理、医疗设备研发和运营管理等领域。

4. 环境科学与可持续发展：随着全球对环境问题的关注度不断提高，环境科学和可持续发展专业将成为重要的就业领域。这些专业包括环境保护、资源管理、可再生能源、生态学等方向。

5. 软件工程与应用开发：随着数字化转型的推进，软件工程和应用开发专业仍然会继续火热。这些专业培养软件开发、系统架构、移动应用开发等技能，满足了企业和个人对高质量软件和应用的需求。

6. 数字营销和媒体制作。数字营销是一个相对新的领域，但是随着互联网和社交媒体的爆炸式增长，数字营销和媒体制作领域的需求也在迅速增长。随着人们使用智能手机、平板电脑和互联网的时间越来越多，这个领域未来的就业前景，也非常广阔。

数据科学与大数据技术专业需要学习什么

专业课程

1.属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

2.基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

专业就业前景

大数据被誉为“21世纪的新石油”，是战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到方方面面。

人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。

就业方向

数据科学与大数据技术专业的学生从事的岗位有大数据系统架构师，这个岗位主要负责系统设计和大数据平台的搭建，主要是利用大数据进行数据安全的分析和应用。如果学生对目前的学历并不满意，同时还可以继续进行研究学习深造，研究生学习的考研方向有:大数据系统研发、大数据应用开发类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等等

在大学学习数据科学与大数据技术并且想进游戏公司，大学每一年应该学习什么准备什么，考什么证？

可以考虑以下的学习规划：

大一：

学习基础数学和编程课程，包括微积分、线性代数、概率论、数据结构、算法等。

学习基本的计算机科学知识，包括计算机体系结构、作系统、计算机网络等。

学习基本的编程语言，比如C/C++、Ja、Python等。

参加一些与游戏相关的兴趣小组或者社团，了解游戏开发的基本流程。

大二：

学习数据科学的基本理论，包括数据分析、数据挖掘、机器学习等。

学习数据库的基本知识，包括SQL语言、数据库设计等。

学习基本的web技术，包括HTML、CSS、JaScript等。

参加一些与游戏相关的比赛或者项目，积累实战经验。

大三：

学习大数据技术的基本理论，包括分布式计算、分布式存储等。

学习游戏引擎的基本知识，比如Unity、Unreal等。

学习前端框架的基本知识，比如React、Angular等。

参加一些与游戏相关的实习或者项目，积累实际开发经验。 大四：

深入学习数据科学和大数据技术的高级理论。

深入学习游戏引擎的高级知识，包括物理引擎、渲染引擎等。

学习游戏设计和策划的基本知识，包括游戏美学、游戏平衡、游戏流程等。

参加一些游戏公司的活动，了解游戏行业的需求。

在这个过程中，可以考虑学习相关的证书，比如Oracle的数据库证书、AWS的大数据证书、Unity的游戏开发证书等。这些证书可以帮助你在就业时获得更好的机会。同时，还可以尝试在学习过程中参加一些比赛、实习或者项目，积累实战经验，提高自己的竞争力。

学一年级：

1. 掌握编程基础：学习一门编程语言（如Python、Ja等）以及相关的数据结构和算法。

2. 学习数学基础：包括高等数学、线性代数和概率论等，这些都是数据科学和大数据技术的基础。

大学二年级：

1. 学习数据库技术：包括关系数据库、SQL语言以及NoSQL数据库等。

2. 掌握数据挖掘技术：包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等。

大学三年级：

1. 学习机器学习和深度学习技术：包括监督学习、无监督学习、强化学习、神经网络等。

2. 学习大数据技术：包括Hadoop、Spark、Hive、Pig、MapReduce等。

大学四年级：

1. 学习人工智能和自然语言处理技术：包括图像识别、语音识别、机器翻译等。

2. 学习软件工程和项目管理知识：包括敏捷开发、软件测试、项目管理等。

考虑到你的目标是进入游戏公司，可以考虑获得相关的证书，如游戏开发相关的Unity、Unreal等证书，以及数据科学和大数据技术相关的证书，如AWS、Microsoft Azure、Cloudera等。

除此之外，参加相关的实习、项目和竞赛，可以增强你的实践经验，为将来的工作做好准备。

数据科学与大数据专业考研方向

关于数据科学与大数据专业考研方向如下：

计算机科学与技术

本专业主要培养计算机科学与大数据技术领域的复合型高级人才，要求学生掌握计算机科学基本技术和大数据的运用，能够运用计算机进行大数据的采集、分析。

数据科学和信息技术

数据科学和信息技术专业是一个多学科深度交叉的专业，该专业要求学生具有深厚的理科基础和创新能力，能够运用信息技术，结合大数据解决各种实践问题。本专业要求学生能够在物联网、智能传感、人机交互等领域展开创新性研究。

软件工程

软件工程专业主要培养软件开发与维护的高级人才，要求学生掌握基本软件开发技能，能够运用常见计算机语言进行软件开发。

大数据科学与工程

大数据科学与工程专业是从事大数据研究与分析的专业，该专业立足于"互联网＋"的时代背景，要求学生掌握数据分析与数据建模能力，能够运用信息技术分析软件对现实问题展开分析。

数据科学

数据科学的专业人才是急需的人才，该专业主要培养工学、理学等多学科交叉的专业人才，要求学生具有深厚的数据科学理论，了解数据科学的方法与技术，能够运用计算机软件，独立从事数据科学的研究。

扩展资料：

数据科学与大数据技术就业方向：

1、分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度，利用数据挖掘／统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

2、研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维，保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

3、管理类岗位

产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。

运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型，搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。