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2017年大數據專業大學排名
大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍加速企業創新、引領社會變革的利器。下面是應屆畢業生小編為大家收集整理出來的有關于2017年大數據專業大學排名，歡迎閱讀!
2017年全國高校大數據專業學校
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學校名稱
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專業名稱
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專業代碼
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學位授予門類
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修業年限
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長春理工大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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北京大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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理學
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四年
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北京信息科技大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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北京郵電大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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對外經濟貿易大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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中國人民大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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晉中學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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中北大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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福建工程學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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宿州學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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復旦大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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理學
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四年
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華東師范大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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上海工程技術大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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上海紐約大學
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數據科學與大數據技術
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080910TH
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工學
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四年
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浙江財經大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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理學
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四年
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北京師范大學-香港浸會大學聯合國際學院
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數據科學與大數據技術
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080910TH
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工學
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四年
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佛山科學技術學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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廣東白云學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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廣西科技大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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黃河科技學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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湖北經濟學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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中南大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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安順學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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貴州大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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貴州理工學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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貴州商學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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貴州師范大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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成都東軟學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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電子科技大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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電子科技大學成都學院
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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昆明理工大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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云南財經大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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理學
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四年
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云南師范大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
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四年
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重慶理工大學
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數據科學與大數據技術
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080910T
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工學
|
四年
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概述
大數據浪潮，洶涌來襲，與互聯網的發明一樣，這絕不僅僅是信息技術領域的革命，更是在全球范圍加速企業創新、引領社會變革的利器。現代關系學之父德魯克有言，預測未來最好的方法，就是去創造未來。而“大數據戰略”，則是當下領航全球的先機。“大數據”(Big Data)指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。“大數據”之“大”，并不僅僅在于“容量之大”，更大的意義在于：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。“大數據”能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的“大數據”應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大數據和云計算技術，解決他們的.難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。
行業現狀
今天，越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標準。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎么樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。在“大數據”背景之下，精通“大數據”的專業人才將成為企業最重要的業務角色，“大數據”從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。
課程設置
大數據專業將從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾算法、運行和學習分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
核心技術
(1)大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用;分布式計算框架Mapreduce、分布式數據庫HBase、分布式數據倉庫Hive。
(2)關系型數據庫技術。詳細介紹關系型數據庫的原理，掌握典型企業級數據庫的構建、管理、開發及應用。
(3)分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術的原理與應用。
(4)海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘算法–聚類算法;以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。
(5)物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。
(6)文件系統(HDFS)。詳細介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。
(7)NoSQL。詳細介紹NoSQL非關系型數據庫系統的原理、架構及典型應用。
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