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学大数据需要什么条件吗?

具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。中级数据分析师：（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；（3）通过中级实践应用能力考核。

学大数据需要哪些条件？计算机能力 很多人想学大数据，但是自己的计算机，即对电脑的操作，只会打字、浏览网友、或者简单的word文档操作等等，这样的水平可以学大数据吗？可以，但是自学大数据不行，得上大数据培训机构，经过专业人士的培训。

学好大数据管理与应用专业，需要具备以下前提条件： 扎实的数学基础：大数据管理与应用涉及到大量的数据处理和分析，因此需要具备扎实的数学基础，如线性代数、概率论、统计学等。这些数学知识将有助于理解和掌握大数据处理算法和技术。

学历要求：大数据行业起点要求比较高，目前招收学生建议有本科学历。兴趣要求：专业技能还是以各类程序语言为主，所以要对这方面感兴趣。

虽然学习大数据无所谓学历，但是，从企业招聘的角度来看，对于人才的学历限制一般是要求在大专以上的。在以后的就业中，有大专以上学历的同学会更有优势。再者，大专以上学历的同学，相对的学习能力也是更强一些的，经历了高考的洗礼。大家都已经形成了系统的学习方法，这对于学习大数据是非常有帮助的。

年轻，18-30岁左右，再大一点也可以，年轻的好处是离开学校不久，学习能力还在，不会像很多大哥一样，拿起笔也不会写字。大专以及以上学历 学习大数据与学历无关，但从企业招聘的角度来看，人才学历的限制一般要求在大学以上。在今后的就业中，有大学以上学历的学生会更有利。

大数据技术与应用这个专业在哪里发展比较好?

1、数据分析师在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。数据分析岗位大量的工作机会集中在北上广深以及杭州。期待往这个方向发展的人可以到这些城市去发展。但是这些城市也都集中了大量的各行业人才竞争压力也很大。

2、首先，在互联网公司，大数据技术与应用专业的毕业生可以从事大数据分析、数据挖掘、数据建模等工作，帮助企业优化产品、提高用户体验、降低成本、提高效率。此外，他们还可以参与推荐系统、广告系统、风控系统等核心业务的开发和优化。

3、大数据技术与应用专业，属于前沿科技专业。目前已经有不少学校开设了这个专业，但大都采用的是校企合作的方式办学，优势在于能够利用企业和高校的双师资为学生提供理论与实践相结合的教学指导，企业师资的加入弥补了高校教师对行业动态了解不及时、不全面的不足。

4、大数据技术与应用专业，属于前沿科技专业。目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。

5、大数据专业好的学校 复旦大学：复旦大学的大数据专业，支撑学科主要涉及到了统计学、计算机科学和数学等学科，应用范围很广。北京大学：大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。

6、大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。电子政务服务方向。

深圳大学成人教育学院有哪些专业?

深大成考专升本专业 电子信息工程、土木工程、交通运输、药学、护理学、工程管理、人力资源管理、行政管理、电子商务、法学、社会工作、教育技术学、动画、艺术设计学、计算机科学与技术、会计、工商管理、金融学、服装与服饰设计、汉语言文学、英语、电子科学与技术、软件工程、应用心理学、市场营销。

其中经济管理类有：人力资源管理；商务管理；金融管理；会展管理；行政管理；会计学。计算机类有：计算机科学与技术；通信工程专业；计算机网络技术；心理管理；网络工程；计算机应用技术。建筑工程类有：土木工程专业；安全工程；建筑工程；造价工程；工业工程。

深圳大学自考本科专业有金融学、国际经济与贸易、广告学、计算机科学与技术、护理学、工商管理、市场营销、会计学、物流管理、数字媒体艺术等等。

国际经济与贸易、会计学、金融学、电子商务、市场营销、工程管理、工商管理、人力资源管理、行政管理、应用心理学、土木工程、电子信息工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、软件工程、机械设计制造及其自动化、英语、汉语言文学、法学、教育技术学等等。

招生专业：深圳大学 高起专 会计、工商企业管理、商务英语 3年 专升本 会计学、工商管理、英语 3年 考试时间和地点 全国统考时间：2023年10月中下旬，具体以考生领取的准考证上指定的时间地点为准。

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