女儿即将进入大学，即将从高中的应考式学习模式走向面向运用能力学习， 女儿没有选择特殊工科的专业，选择了交叉性学科大数据技能和管理。
我是从事大数据管理和人工智能多年的程序员老兵，结合着自己对这个行业的理解，给孩子们展望一下未来。

“大数据技能专业是一个跨学科领域，集中于数据的网络、存储、管理、剖析和解释。
该专业培养学生节制处理和剖析大规模数据集的技能，以支持业务决策和创新”。
这段专业先容来自于学校的专业课程里的先容。
大数据技能本身是一个较新的领域，随着互联网的高速发展，无所不在的信息和数据充斥了我们身边，在当前的大数据中，各种场景和对应的产品运用广泛，涵盖了政务、工业、金融、交通、电信、医疗等多个领域。
随着大数据技能的不断进步和运用的深入，估量将进一步推动数字经济的发展，大数据家当规模将持续扩大，为各行各业带来更广泛的创新和代价。

大数据技能专业的课程常日包括：

打算机科学根本：数据构造、算法、操作系统、网络。

编程措辞：Python、Java、Scala等。

数学与统计学：线性代数、概率论、数理统计。

数据库系统：关系型和非关系型数据库。

大数据技能栈：Hadoop、Spark、Hive、HBase。

机器学习：根本算法、监督与非监督学习。

数据挖掘与剖析：数据预处理、特色工程、模型评估。

数据可视化：Tableau、PowerBI、Matplotlib。

在我多年的从事大数据处理和剖析的事情履历中， 基本上上面的领域我都涉足，以上只是作为本身大数据处理和剖析技能的技能性须要节制的知识， 是工具。
要作为一个拔尖的数据科学家，还须要结合一定的业务领域， 业务供应方法论，方法加上工具都足够的出色，才能成为一个真正的人才。
这个专业还须要看女儿上学后，才知道学校的交叉是如何进行选择的， 工具必须要有方法叠加才能运用。
不知道女儿的大学是如何安排学科的，目前通过专业先容，该当大概率的会和金融作为实践的行业，看到有些涉及到金融学的内容。
当然如果工科性比较强的，可能会涉及到其他的学科。

学习策略

对付新入学的大学生，以下是一些学习大数据技能专业的建议：

打好根本：踏实的打算机科学和数学根本是理解大数据观点的关键。

编程实践：通过项目和编程寻衅提高编程技能。

参与项目：参与实际项目，运用所学知识办理实际问题。

节制数据库技能：深入理解数据库设计、优化和管理。

学习大数据技能：熟习大数据平台和工具，节制数据挖掘技能。

机器学习与人工智能：学习算法事理，实践机器学习项目。

数据可视化：节制数据可视化工具，提高数据呈现能力。

软技能：提高沟通、团队互助和问题办理能力。

持续学习：跟进最新技能动态，参与在线课程和研讨会。

演习经历：通过演习获取行业履历，建立专业网络。

大数据技能专业的毕业生拥有广阔的职业前景：

数据剖析师：剖析数据，为企业供应洞察和建议。

数据工程师：设计和掩护大数据根本举动步伐。

机器学习工程师：开拓和支配机器学习模型。

数据科学家：利用高等统计学和机器学习技能办理繁芜问题。

业务剖析师：连接数据和业务，优化业务流程。

数据可视化专家：创建信息丰富的数据报告和仪表板。

随着数据驱动决策在各行业的遍及，大数据专业人才的需求将持续增长，为毕业生供应高薪酬和多样化的职业选择。