大学数据专业怎么选课 大学的选修课该怎么选择学习科目?

大数据专业

全称：数据科学与大数据技术，强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。

开设课程：

数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大学选修课的选法如下：

一般情况下老师在选修课开始选择之前，学校会发布相关的选修课选择时间以及都有哪些选修课，我们可以提前看到选课的课程以及相关的上课时间和地点等等，在选课之前我们可以先决定要上哪些选修课程，提前记录好自己的心仪的选修课程，以免到时候选择的时候抢不到课程。

选修课开始进行选择的时候一般我们都是在电脑机房进行选课的，因为要想抢到自己喜欢的课。网速一定要快，比较如果慢一秒都有可能错过你喜欢的课程，因为选修课是有一定的人数限制的，一旦选择课程的人数满了之后，就无法再进行课程上的选择了，所以网速对于选课来说是个非常重要的问题。

选修课开始选课之后我们一定要看好自己想要选择的课程，提前登陆学校选课的网站，一旦时间开始，马上进行选课，如果遇到网络不好选不上课的话，我们可以选择及时刷新网页，这样能够选上课的几率也会大一些。

大学选修课一般可以选几门

大学选修课没有规定具体一定要选择几门，大学选修课就是为了修学分的，如果你的大学学分比较低的话，你就需要多选修几门课程，如果你的学分正常的话，一般一学期选修一门或者两门选修课就可以，具体的话还是看你个人的实际情况而定。

现在大学普遍都有选修课，选修课一般包括公共选修课和专业选修课。我们通过选修课可以学习更多的技能，拓宽我们的视野。可以培养学生的兴趣。最重要的一点就是可以修够我们所需要的学分，然后达到毕业的一个要求。

我们的公共选修课一般会要求修够的学分相对低一些，而专业选修课大部分会学分相对较高，要求也会较高。但是专业选修课，能够让我们额外学到更多的专业技能与知识，丰富自己的大脑。我们都知道，大学里边儿是需要修够学分的。所以在选择选修课的时候，要选择一些分数相对较高，比较通过，而自己相对比较感兴趣的课。下面我来给大家具体的讲解一下，该怎么去选择大学里面的选修课。

首先要选择学分高的。我们都知道，大学里要求选修课的学分是要达到一定的要求才能毕业。所以为了我们能够正常的毕业，应该选择一些学分高的选修课。如果你选择了学分低的选修课，那肯定是要多上几门课才能够修够学分的。

第二点，选择自己比较感兴趣的选修课。这样的话，去上课的时候，自己不会有被动的想法。到考试的时候，也会相当简单，学分特别容易拿到手。如果选择了不喜欢的选修课，那作为学生就会不想去上课，一旦被老师发现逃课等情况，达到一定次数之后，老师就会让学生挂科，那这门选修课就白修了。

第三点，大学生在选择选修课的时候，可以和同学商量，一起选择选修课。这样当学生去上选修课的时候，就有人作伴，不至于太孤单。而通过上同样的选修课，也可以拉近与同学或者是舍友之间的关系。

大数据专业是近年来新兴起的一个学科，也是目前就业前景非常好的专业。那么大数据专业主要课程都有什么呢？下面小编为大家详细盘点一下相关信息，供大家参考。

1大数据专业学习课程都有哪些

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

2大数据专业就业方向

1.数据工程方向

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、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

2.数据分析方向

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、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动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。