请问数据科学与大数据技术本科应该怎么样学习 或者侧重学习哪些方面呀？本人大一，一个学期了还不知道自己专业是干啥的，有点迷茫，🥹
对于数据科学与大数据技术的学习，个人建议可以从以下几个方面入手：
- 数据结构与算法：学好数据结构与算法是数据科学与大数据技术的基础，这样才能更好地处理数据和应对算法问题。
- 编程语言：Python、Java、Scala等编程语言都是数据科学与大数据技术中常用的语言，建议选一种编程语言，深入掌握其语法与特性。
- 数据库：掌握关系型数据库和一种或多种非关系型数据库，了解SQL语言以及数据库的基础操作、优化等。
- 统计学与机器学习：学习统计学与机器学习是数据科学与大数据技术的核心，建议掌握线性代数、概率论等数学基础，并学习常用的机器学习算法，例如分类、回归、聚类等。
- 大数据技术：了解大数据技术的方方面面，例如Hadoop、Spark、Hive、HBase等，掌握它们的概念、基本原理及应用。
另外，建议积极参加相关的实践项目或比赛，这可以帮助我们更好地实践相关的知识。
最后，想要更好地学习，还需要保持一颗学习的心态，积极地阅读相关的书籍、博客、论文等，与同行或老师交流学习经验，不断地探索学习的可能性。
该回答引用ChatGPT
数据科学与大数据技术本科的学习,我有以下几点建议:
- 重点掌握数据科学与大数据技术的基础知识。包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等流程和技术。这些都是本专业的核心知识,要深入学习和理解。
- 学习流行的大数据技术和工具。如Hadoop、Spark、Python、R、SQL、TensorFlow等。这些技术和工具在行业应用广泛,掌握它们可以提高就业竞争力。
- 学习统计知识和机器学习算法。数据科学的核心是从数据中发现规律和知识,这需要解读数据的统计规律和构建预测模型的机器学习算法。这两个方面知识要系统学习。
- 跟踪大数据行业发展趋势。大数据技术更新很快,要关注最新技术发展,学习新的框架、算法和应用实例。这样可以不断丰富自己的知识结构,在未来的工作中有较强的学习和适应能力。
- 参与实践项目。实践是学习数据科学最重要的一环。可以自己定义项目进行实践,也可以参加老师安排的课程项目或实习实践。实践可以锻炼技能,也更好地理解知识,对未来工作很有帮助。
- 涉猎相关领域知识。数据科学与许多学科都相关,可以选择感兴趣的领域进行一定涉猎,如计算机、统计学、运筹学等。这有助于从不同角度理解数据科学,在工作中解决复杂问题。
总之,要打好基础,学习核心技能,实践锻炼,并涉猎相关知识。通过系统和广泛的学习,可以对数据科学与大数据技术有较深入的了解,并在今后的工作或研究中有较强的应用能力。
大一学基础课，大二学专业基础课，大三大四才学专业课。你学了一个学期肯定就是数学英语物理最多再学个Python。下个学期自然就清晰了。