数据科学与大数据技术专业排名（大数据专业排名）

本文目录一览：

• 1、数据科学与大数据技术专业排名
• 2、大数据专业排名
• 3、大数据管理与应用学校排名

数据科学与大数据技术专业排名

数据科学与大数据技术专业大学排名：

1、哈尔滨工业大学。

2、北京大学。

3、中国科学技术大学。

4、电子科技大学。

5、同济大学。

6、华东师范大学。

数据科学与大数据技术专业的详细介绍如下：

数据科学是关于数据的科学或者研究数据的科学。定义为: 研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法、技术，研究的对象是数据界中的数据。与自然科学和社会科学不同，数据学和数据科学的研究对象是Cyberspace的数据，是新的科学。

大数据技术专业是指大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业。

大数据技术应用范围不断增长，各大企业对技术人才的需求也是求贤若渴。大数据属于新兴的学科专业，在之前中国并没有太多的大数据人才积累，导致现在的大数据行业人才厚度很薄弱。

大数据专业排名

大数据专业排名如下：

1 中南大学 5★ 24

2 浙江财经大学 5★- 24

3 广西科技大学 4★ 24

4 复旦大学 4★ 24

5 电子科技大学 3★ 24

6 对外经济贸易大学 3★ 24

7 上海工程技术大学 3★ 24

8 重庆理工大学 3★ 24

9 长春理工大学 3★ 24

10 中北大学 3★ 24

11 安顺学院 3★ 24

12 贵州师范大学 3★ 24 好学网

中南大学简介：

中南大学坐落在中国历史文化名城──湖南省长沙市，占地面积317万平方米。跨湘江两岸，依巍巍岳麓，临滔滔湘水，环境幽雅，景色宜人，是求知治学的理想园地。学校设有30个二级学院，拥有享“南湘雅”美誉的湘雅医院、湘雅二医院、湘雅三医院3所大型三级甲等综合性医院及湘雅口腔医院。

中南大学由原湖南医科大学、长沙铁道学院与中南工业大学于2000年4月合并组建而成。原中南工业大学的前身为创建于1952年的中南矿冶学院，原长沙铁道学院的前身为创建于1953年的中南土木建筑学院。

两校的主体学科最早溯源于1903年创办的湖南高等实业学堂的矿科和路科。原湖南医科大学的前身为1914年创建的湘雅医学专门学校，是我国创办最早的西医高等学校之一。

中南大学历经百年办学积淀，顺应中国高等教育体制改革大势，弘扬以“知行合一、经世致用”为核心的大学精神，力行“向善、求真、唯美、有容”的校风，坚持自身办学特色，服务国家和社会重大需求，团结奋进，改革创新，追求卓越，综合实力和整体水平大幅提升。

大数据管理与应用学校排名

大数据管理与应用学校排名北京大学、西安交通大学、哈尔滨工业大学等。

一、北京大学

北京大学简称“北大”，坐落于北京市海淀区颐和园路零五号院，系教育部直属的全国重点大学，位列国家“双一流”A类、“985工程”、“211工程”、学校入选“学位授权自主审核单位”、“基础学科拔尖学生培养试验计划”、“基础学科招生改革试点”。

截至2017年12月，北大拥有教职工（不包含博士后）21183人；专任教师数7317人，其中，按职称划分：正高级2217人，副高级2231人；其中：中国科学院院士76人，中国工程院院士19人，发展中国家科学院院士25人，哲学社会科学资深教授13人。

二、西安交通大学

西安交通大学简称“西安交大”，位于陕西省西安市，是教育部直属的综合性研究型全国重点大学，由教育部、陕西省与国家国防科技工业局共建，国家“双一流”建设高校，首批进入国家211工程和985工程，国家七五、八五重点建设高校，入选“珠峰计划”“强基计划”。

截至2023年6月，学校兴庆、雁塔、曲江、中国西部科技创新港四个校区占地约5000亩，各类建筑总面积约400万平方米；设有32个学院（部、中心）、9个本科书院，开设76个本科招生专业；有博士后流动站30个，一级学科博士点36个，专业学位博士点6个。

三、哈尔滨工业大学

哈尔滨工业大学简称哈工大，校本部位于黑龙江省哈尔滨市，是由工业和信息化部直属的全国重点大学，位列国家“双一流”、“985工程”、“211工程”，入选珠峰计划、强基计划、2011计划、111计划、卓越工程师教育培养计划、国家大学生创新性实验计划。

截至2022年12月，学校有哈尔滨、威海、深圳三个校区；校园面积565.42万平方米，建筑面积355.08万平方米；下设22个学院，本科专业107个；专任教师4110人，在校学生55901人。

大数据管理与应用核心课程：

数据结构、数据库原理及应用、Python开发与应用、Java高级程序设计、Tableau数据分析与可视化、商务智能与应用、大数据采集与处理。

数据仓库技术与应用、人工智能与机器学习、R语言与数据分析、大数据技术及应用（Spark）、大数据治理、Hadoop开发、多元统计分析与SAS编程。