数据科学与大数据技术是一个跨学科的学士学位类别，它结合了计算机科学、统计学、数学和业务分析等领域的知识。这个专业旨在培养学生在处理和分析大规模数据集的能力，以便更好地理解数据背后的模式和趋势，从而为决策提供支持。
数据科学与大数据技术专业的课程通常包括以下几个方面：
1. 计算机科学基础：学生将学习编程、算法、数据结构等计算机科学的基础知识，为后续学习打下坚实的基础。
2. 统计学：学生将学习概率论、数理统计、描述性统计、推断统计等统计学知识，以便能够对数据进行分析和建模。
3. 机器学习：学生将学习监督学习和非监督学习、回归分析、聚类分析、降维等机器学习算法，以便能够从数据中提取有用的信息。
4. 数据挖掘：学生将学习关联规则挖掘、序列模式挖掘、分类挖掘等数据挖掘技术，以便能够发现数据中的隐藏模式和关联。
5. 大数据技术：学生将学习分布式计算、Hadoop生态系统、Spark等大数据处理技术，以便能够处理大规模数据集。
6. 数据分析与可视化：学生将学习使用各种数据分析工具和方法，如SQL、R、Python等，以及数据可视化技术，以便能够有效地展示和解释数据分析结果。
7. 商业智能与数据驱动决策：学生将学习如何将数据分析应用于商业领域，为企业提供数据驱动的决策支持。
8. 实践项目：学生将参与实际项目，如市场调研、客户行为分析、产品优化等，以巩固所学知识并提高解决实际问题的能力。
数据科学与大数据技术专业的毕业生可以在多个领域找到就业机会，如金融、医疗、零售、政府等。他们可以担任数据分析师、数据科学家、数据工程师、大数据架构师等职位，为企业提供数据驱动的决策支持，帮助企业实现数字化转型。
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