数据计算及应用就业职业生涯规划书(参考模板范文)
数据计算及应用专业培养具有数学基础和数学思维能力，掌握信息科学和统计学的基本理论、方法与技能，接受科学研究的初步训练，具备一定的数据建模、高性能计算、大数据处理以及程序设计能力，能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型应用理科专业人才；小编整理了关于数据计算及应用就业职业生涯规划书，数据计算及应用专业排名、数据计算及应用专业简介、数据计算及应用就业前景等数据，供考生参考。
一、数据计算及应用就业职业生涯规划书
数据计算及应用职业规划篇1
数据计算及应用专业是数学、统计学和信息科学多学科交叉融合的应用理科专业，主要培养能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型应用理科专业人才。例如：掌握信息科学和统计学的基本理论、方法与技能，受到科学研究的初步训练，具备一定的数据建模、高性能计算、大数据处理以及程序设计能力。
1、数据计算及应用专业，该专业培养的学生具有良好的数学基础,能熟练地使用计算机，初步具备在信息与计算科学领域的某个方向上从事科学研究，解决实际问题,设计开发有关软件的能力。
2、本专业学生的就业前景和状况一般，毕业后可以在中小学进行教师岗位，也可在金融或互联网公司进行相关的数据分析处理岗位，也有很多本科生选择升学读研。该专业适合升学考研。
3、应用数学专业属于基础专业，是其他相关专业的“母专业”。无论是进行科研数据分析、软件开发、三维动画制作还是从事金融保险，国际经济与贸易、工商管理、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学专业知识，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学专业知识将会得到更广泛的应用。
由于数学与应用数学专业与其他相关专业联系紧密，以它为依托的相近专业可供选择的比较多，因而报考该专业较之其他专业回旋余地大，重新择业改行也容易得多，有利于将来更好的就业。
4、本专业的课程体系和知识结构体现了在扎实的数学基础之上，通过科学计算、运筹学等方面的基础知识教育和建立数学模型、数学实践课、专业实习各环节的训练，着重培养学生解决科学计算、软件开发和设计、实际问题的能力，培养能胜任科学与工程计算部门工作的高级专门人才。
5、本专业学生主要学习数据计算科学的基本理论、基本知识和基本方法，打好数学基础，受到较扎实的计算机训练，初步具备在数据计算领域从事科学研究、解决实际问题的能力。
数据计算及应用职业规划篇2
一、学习内容
数据计算与应用，是数学、统计学、计算机科学的交叉科学，因此在导论课中，老师们主要在数学、统计学、计算机科学方面有侧重的进行了介绍。
在数学方面，赵老师主要讲解了数学分析。赵老师通过几个有趣的案例，介绍了数学分析。数学分析有意思的就是对微积分的理解。微积分，顾名思义，先微分再积分。在语言体系中，原函数存在定理构成了连续、可导、可积的桥梁，而牛顿莱布尼茨公式则给出了积分的求解算法，当用语言证明出牛顿莱布尼茨公式时，我感受的是时间的静止与语言的大同，因为当牛顿莱布尼茨创建该公式时，语言还未诞生。原函数与牛顿莱布尼茨公式如二面大旗，展现着微积分的精彩。
郭老师则主要讲了高等代数的内容。他通过详细的解释，让我们了解到高等代数或者线性代数是线性空间下的线性变换。而矩阵就是对向量进行线性变换的手段，向量左乘一个矩阵就是在该坐标系中，对该向量进行了一次线性变换。但其实向量与坐标系是相对的，也可以说是，向量左乘一个矩阵就是对该向量所在的坐标系进行了一次线性变换。此外以神经网络为主的深度学习中，矩阵通过权重起到了过滤的作用，还可以更新矩阵内容，从而更新权重，进而进行学习。
在统计学方面，老师讲述了概率论与统计二方面的内容。概率论是进行统计的理论基础，而统计则是对数据进行收集、分析、加工并去应用。在概率论的理论证明下：大数定理（证明了当频率趋于正无穷时，频率几乎等于概率，即切比雪夫大数定律；且均值几乎等于样本的平均值即伯努利大数定律）、中心极限定理（证明了独立同分布随机变量之和标准化后的极限分布是标准正态分布，即列维-林德伯格定理；当n很大时，二项分布可用正态分布近似，即棣莫佛-拉普拉斯定理），我们就可以放心的进行统计的应用。
对于统计学，最有意思的就是频率学派与贝叶斯学派的争论。频率学派从上帝视角考虑问题，而贝叶斯学派从观察者角度考察问题，由此导致了参数空间的差异，频率学派并不关心参数空间的所有细节，他们相信数据都是在这个空间里的“某个”参数值下产生的；而贝叶斯学派认为参数空间里的每个值都有可能是真实模型使用的值，区别只是概率不同而已。于是引入先验分布和后验分布这样的概念来设法找出参数空间上的每个值的概率。
无论是数学分析，高等代数还是概率论与统计，我们发现其本质都是在集合上进行映射。在集合上通过构造空间，从而集合中的元素有了更好的性质。例如对于概率论，随机事件构成集合，其随机事件概率就是对该集合的映射，映射的结果就是0-1范围的值。
对于计算机科学，雷老师给我们介绍了数据结构和数据库，以及简单讲述了计算机科学方面的知识。计算机科学是近代爆炸式发展的学科，计算机出现的初衷就是为了进行数据计算，后来被赋予了更多的功能。现在我们司空见惯的电脑手机，如果仔细思考，不禁感叹这些功能竟然如此神奇：人们可以网上交流、可以打字时屏幕显示出文字、电脑可以存储文件、电脑的软件可以并行运行、软件与硬件的完美结合等等。
对于数据来说，计算机是用01来进行表示。而围绕我们生活的图片、文字、声音都是数据，它们都可以转化成计算机可以识别的01二进制。大量数据的运算需要运算能力更强的芯片以及更大存储与可以更快访问的存储器，所以在硬件方面若想提升计算机性能，则需要提升计算机中的CPU与存储器。台积电已大量批量生产出3nm的芯片，并计划明年批量生产2nm的芯片，随着晶体管之间的距离越来越小，我们不得不考虑一个问题就是量子效应。因此若想使芯片再提高一个量级，则需要解决量子力学方面的理论问题。可以推断的说，若芯片的运算能力在大大提升的同时拥有低能耗（低能耗可能在未来的某一天并不需要，近段时间美国科学家已经使核聚变的输出能量大于输入能量，也就是说使核聚变产生了剩余能量，如果迁移到工业中，能源几乎无穷无尽），那么实现一些类人的功能将变得十分容易，人类物种被再进化也未可知。
二、专业认知
数据计算与应用从计算数学专业（1998年教育部将其更名为“信息与计算科学”，是以信息领域为背景，数学与信息同计算机管理相结合的数学类专业。）延伸而来，是信息与计算科学在大数据时代的转型与进一步的发展，从而满足大数据时代需求。
不同于传统基础理科专业的学术型人才培养，应用理科“数据计算及应用”专业要求学生具有现代数学和统计学的理论基础，系统掌握科学计算和数据处理的技术与方法，能够对应用中的各类数据问题建立数学模型，并熟练运用科学计算和数据处理技术解决相关实际问题。
本专业强调数据科学的数学技术、统计方法、建模与计算的融合。
其专业基础课有：数学分析、高等代数、常微分方程、 概率论。
专业核心课有：数理统计、数据结构与算法、数据库系统原理及应用、离散数学、 矩阵计算、算法设计与分析、数值分析、最优化方法、数据挖掘、时间序列分析、多元统计分析、 数据建模等等。
专业拓展课：Python 程序设计、金融数学、机器学习等；
课程实践：MATLAB 基础与应用、数据结构实践、数据库设计实践、智能算法、统计分析软件等。
就业方向：毕业后可在资源勘查、互联网、 金融、医疗等领域从事大数据的采集、分析与处理等方面工作。
三、专业学习计划
首先我觉得随着互联网的发展，大学本科需要的不再是授课的老师，因为网上有许多丰富的学习资源，完全可以通过甄选出网上优质学习资源进行学习。大学本科需要的是对学习进度进行监督及对学习效果进行评估的导师。随着软件技术的发展，个性化学习体验也越来越好，比如智能辅导系统就可以帮助学生分析出题目出错的原因，而贝叶斯知识追踪则可以判断出学习对知识的掌握程度。因此在专业学习方面，每个人每天的状态都是不同的，但时间是连续的，如果把时间看成自变量，把学习效果看成因变量，那么对于这样的连续函数，根据拉格朗日中值定理，某一时刻的状态就是这大学四年的平均状态。我想说的是当我们想办法提升其平均状态时，我们整个大学四年的学习效果的累加就是增大的。形成独立思考的能力，从而揭穿一些谎言，探寻出真正的真理，对于提升平均状态来说是受益匪浅的。
在课后之余，我对大学生创新创业项目十分感兴趣，运用专业知识进行科学的探索，是一件美好的事情。而对于“互联网+”创新创业大赛，和团队一起探索如何把产品商业化，如何进行公司财务管理也是一件有趣的事情。而对于建模比赛，把现实问题通过建立数学的模型进行解决，更是体现了数学的无处不在。
四、未来职业规划
我认为随着认识的不断提升，对自己的职业目标也会有更深刻的理解。目前我的职业目标是在大学中当一名老师，而当一名老师至少需要博士学位，因此我也在不断努力。当然，如果真的博士毕业后，我也可能进入工业界。但无论如何，我都决定在数据分析的领域里不断学习和发展，并做出自己的贡献。
在职业技能方面，根据招聘软件上的数据分析岗位的工作能力要求，可以看出在本科阶段我需要掌握：R、Python、SQL、Excel、机器学习、深度学习、Hive、Spark大数据技术、Tableau、统计学方法如abtest等。
二、数据计算及应用专业相关介绍
数据计算及应用专业是数学、统计学和信息科学多学科交叉融合的应用理科专业，主要培养能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型应用理科专业人才。例如：掌握信息科学和统计学的基本理论、方法与技能，受到科学研究的初步训练，具备一定的数据建模、高性能计算、大数据处理以及程序设计能力。
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务等领域的大数据平台数据分析、数学建模等方面的高级技术人才，可在政府机关、金融地产、互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。也可继续深造计算机、统计学等相关方向研究生。
三、数据计算及应用专业排名
校友会2023中国大学数据计算及应用专业排名（研究型）
| 档次 | 全国排名 | 学校名称 | 星级 | 办学层次 |
| A++ | 1 | 河北师范大学 | 2★ | 中国区域高水平专业 |
| A++ | 1 | 江苏大学 | 2★ | 中国区域高水平专业 |
| A++ | 1 | 齐鲁工业大学 | 2★ | 中国区域高水平专业 |
| A++ | 1 | 天津师范大学 | 2★ | 中国区域高水平专业 |
| A++ | 1 | 中国地质大学（北京） | 2★ | 中国区域高水平专业 |
校友会2023中国大学数据计算及应用专业排名（应用型）
| 档次 | 全国排名 | 学校名称 | 星级 | 办学层次 |
| A++ | 1 | 福建技术师范学院 | 3★ | 中国区域一流应用型专业 |
| A++ | 1 | 荆楚理工学院 | 3★ | 中国区域一流应用型专业 |
