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2017年大数据专业大学排名
大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。下面是应届毕业生小编为大家收集整理出来的有关于2017年大数据专业大学排名，欢迎阅读!
2017年全国高校大数据专业学校
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学校名称
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专业名称
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专业代码
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学位授予门类
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修业年限
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长春理工大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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北京大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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理学
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四年
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北京信息科技大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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北京邮电大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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对外经济贸易大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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中国人民大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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晋中学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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中北大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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福建工程学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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宿州学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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复旦大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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理学
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四年
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华东师范大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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上海工程技术大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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上海纽约大学
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数据科学与大数据技术
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080910TH
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工学
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四年
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浙江财经大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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理学
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四年
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北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院
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数据科学与大数据技术
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080910TH
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工学
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四年
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佛山科学技术学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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广东白云学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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广西科技大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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黄河科技学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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湖北经济学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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中南大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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安顺学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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贵州大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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贵州理工学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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贵州商学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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贵州师范大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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成都东软学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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电子科技大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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电子科技大学成都学院
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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昆明理工大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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云南财经大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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理学
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四年
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云南师范大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
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四年
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重庆理工大学
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数据科学与大数据技术
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080910T
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工学
|
四年
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概述
大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。“大数据”(Big Data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的.难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
行业现状
今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。
课程设置
大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)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，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
核心技术
(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
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