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文章编号：11134时间：2024-09-30人气：
数据参量化是将定性数据（非数字或类别数据）转换为定量数据（数字数据）的过程。这通过使用数字代码或其他系统的方式，对定性变量分配数值。
数据参量化对数据科学家和分析师至关重要，因为它允许使用统计技术对定性数据进行分析。例如，您可以使用参量化数据来：
有两种主要类型的数据参量化：
R语言和Python的区别
一、语言特性与背景
R语言：主要用于统计分析和数据可视化，是统计学家和数据科学家常用的工具。 它提供了丰富的统计测试和数据挖掘算法，特别是在处理大数据集时表现出强大的能力。 R语言以向量和矩阵运算为基础，语法简洁直观。
Python：是一种通用的高级编程语言，由于其易于学习且用途广泛，深受开发者和数据科学家的喜爱。 Python注重代码的可读性和简洁性，支持面向对象编程和多种编程范式。 除了数据分析，Python还可用于Web开发、自动化脚本等多个领域。
二、数据处理与可视化
R语言：在数据处理和可视化方面非常强大，拥有诸如tidyverse等流行的数据处理包，可以方便地进行数据清洗和转换。 同时，ggplot等可视化包提供高质量的图形和丰富的定制选项。
Python：借助Pandas、NumPy等库处理数据也非常高效。 而在数据可视化方面，matplotlib、seaborn和plotly等库为用户提供了丰富的选择。 尽管Python在数据处理和可视化方面的能力逐渐增强，但R语言在这些领域仍具有深厚的积累。
三、生态系统和社区支持
R语言：虽然其生态系统相对于Python来说较小，但R语言在统计分析领域的专业性和深入性使得其拥有强大的社区支持。 许多重要的科学研究和项目都是基于R语言完成的。
Python：拥有庞大的社区和丰富的第三方库支持。 从Web开发到机器学习，Python几乎无处不在。 Python的开源性质使其更容易集成和适应各种技术栈。 此外，Python的流行还促进了大量教育资源和教程的出现，使其成为初学者的理想选择。
综上所述，R语言和Python在数据分析领域都有各自的优点和应用场景。 R语言在统计分析和数据可视化方面具有深厚的积累和专业性；而Python则因其通用性和广泛的应用领域而备受推崇。 选择哪种语言取决于具体需求和个人偏好。
中国人民大学深圳研究院“Python编程及数据分析”高级在职课程培训班面向数据科学、数据分析、大数据应用以及人工智能相关专业的教师、学生及企业相关技术人员有针对性地进行集中式系统讲解与模拟演练在职课程培训班培训。 随着人工智能技术的成熟和规模化应用，我国人工智能产业步入高速发展阶段。 作为人工智能领域最流行最受欢迎的编程语言--Python语言已成为大数据、数据科学、数据分析、人工智能、机器学习以及相关专业的必修课程。 根据KDnuggets的一项研究显示，Python语言已超越R语言成为数据分析、数据科学和机器学习领域的最受欢迎的语言。 但是，现阶段我国Python语言课程建设中普遍存在师资力量不足、与专业结合度不高、动手实践能力差等问题。 一、目标与定位：1、面向大数据相关专业的教学需要，讲解Python编程技术；2、重视理论讲解与上机操作相结合，提升教师动手实战能力；3、结合Python技术讲解大数据思维和数据科学的主要特点；4、通过典型案例，理解Python数据分析项目的基本流程；5、提供面向数据科学与大数据应用的Python教程与课程资源。 二、深圳在职课程培训班学习培训对象1、各高等院校相关专业、计算机科学技术、网络工程、软件工程、信息工程、信息管理、电子商务在职课程培训班、统计学专业、数学专业、经济管理专业、市场营销专业等科研、教学带头人，骨干教师、博士生、硕士生；对机器学习技术有兴趣和需求，愿意进行深入钻研的学生。 2、各地政府云计算物联网产业相关负责人，各企业CIO、信息中心负责人、技术总监，各类IT/软件企业和研发机构的架构师、设计师、工程师、程序员、数据挖掘负责人。 三、主讲专家刘安博士，IEEE会员，中国计算机学会会员，中国计算机学会数据库专业委员会委员，中国人工智能学会智能服务专业委员会委员。 获得中国科学技术大学计算机科学博士学位和香港城市大学计算机科学博士学位。 历任香港城市大学高级副研究员，沙特阿卜杜拉国王科技大学博士后研究员。 主要从事大数据和人工智能相关方面的研究。 在IEEETKDE、IEEETSC、KAIS、GeoInformatica、WWWJ、ICDE、WWW、CIKM等顶级国际期刊与知名国际会议上发表论文80余篇。 担任知名国际会议DASFAA2019宣传主席、APWEB-WAIM2018宣传主席、WISE2017和DASFAA2015研讨会主席,BDMS2018/2017/2016程序委员会主席,是多个国际学术刊物包括ACMTOIT,IEEETKDE,IEEETSC,IEEETCC,IEEETII,DKE,JSS和国际学术会议的特邀审稿人考研政策不清晰？同等学力在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士/博士开放网申报名中：
python非常易学，强大的编程语言。 Python包括高效高级的数据结构，提供简单且高效的面向对象编程。 选择正确的编辑器对Python编程效率的影响是非常大的。 所以专业的程序员都会发时间去选择一个最能满足其需求的IDE。
SublimeText
SublimeText是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。 Sublime有自己的包管理器，开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。
PyCharm是来自JetBrains公司的全功能python开发环境。 过去的15年里JetBrains一直致力于发展顶级的开发工具，旨在让开发工作变得轻松和愉快。
PyCharm是专业的python集成开发环境，有两个版本。 一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进的专业版本。 PyCharm的普及可以从这一事实来衡量，即有很多大品牌公司用户，像Twitter，Groupon，Spotify，eBay和Telefonica等都在用PyCharm。 PyCharm专业版本支持更多高级的功能，比如远程开发功能、数据库支持以及对web开发框架的支持等等。
我最喜欢PyCharm的原因是因为它支持很多的第三方web开发框架，比如Django、Pyramid、web2py、googleappengine和Flask，这些也使得它成为了一个完整的快速应用集成开发环境。
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WingIDE是个相当优秀的IDE；其编辑器包括大量语言的语法标签高亮显示，虽然它只是个面向Python的工具。 源代码浏览器对浏览项目或模块非常实用（表现在可导航源代码和文档行摘要中）。 虽然没有监视器，但调试器设计得很好。 编辑器有优秀的命令自动完成和函数跳转列表，但是没有代码合并。 面向项目风格的IDE对于大型产品非常有用（在这方面，除了Komodo以外，它是大多免费IDE中较好的）。 总体的界面就像增强的Idle，使用了与许多TK和XWindow界面类似的“多窗口”排列方式。 我喜欢使用对接和嵌入（这方面，并不是过多使用MSVisualStudio造成的），但不同的开发人员可能喜欢不同风格的窗体。 WingIDE是个很有前途的开发环境。
Vim是高级文本编辑器，旨在提供实际的Unix编辑器Vi功能，支持更多更完善的特性集。 Vim编辑器最重要的功能就是它不要求使用鼠标（除了GUI版本外）。 一开始，你可能会觉得这是个非常糟糕的做法，但是只要你投入时间——是的，这很花时间——学习快捷组合键，就可以大幅提升工作流的速度。 Vim不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把Vim集成到你的工作流中。
Eric5是一个集成了项目管理功能的Python集成开发环境。 提供无限制数量的编辑器、集成的PythonShell、集成调试器、集成对包括Subversion和Mercurial版本控制系统的支持。 集成单元测试等等。 可通过插件系统来进行功能扩展，与Eric4相比，Eric5是基于Python3的变种。
python有什么ide吗如果你正在寻找功能齐全且专用的PythonIDE，那非PyCharm莫属了，PyCharm是由JetBrains开发的，这个团队还创建了另一个流行的JavaIDE——IntelliJIDEA。 它也是Python最受欢迎的IDE之一。
开源社区版本为开发人员提供了高效的Python开发所需的所有工具，包括快速代码导航，代码重构，单元测试和调试器。 商业版本完全支持Django，Mako和Web2Py用于Web开发。
Spyder(前身是Pydee)是一个强大的交互式Python语言开发环境，提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性，支持包括Windows、Linux和OSX系统。
该IDE与RStudio和Matlab非常相似，旨在简化数据科学家学习的过程。 Spyder独特的功能组合使其成为科学家，工程师和数据分析师的理想工具。 这些内置功能包括高级编辑，interactice控制台，文档查看器，变量浏览器和一整套开发工具，包括一些非常好的可视化选项，使您的数据看起来更有光泽。
3、Eclipse+PyDev
把Eclipse加在这里面似乎不是很合理，但是，PyDev是Eclipse的免费开源插件，因此，它允许开发人员在使用Python编程时可以同时用到Eclipse的功能，鉴于对Eclipse的长期热爱，我决定把它加到列表当中
在为EclipseIDE安装完插件之后，PyDev可以用于Python，Jython和IronPython开发。 开箱即用的功能包括代码完成，代码分析，重构，Python调试，甚至是交互式控制台。 如果您是Django开发人员，PyDev可以轻松创建和执行新的Django项目。
建议将PyDev作为LiClipse包的一部分，它还支持C++，JavaScript，Dart等。
4、IDLE(andIdleX)
Idle是一个纯Python下使用Tkinter编写的相当基本的IDE。 以EricIdleofMontyPython的名字命名，这个IDE非常轻量级，可直接在Pythonshell中运行。 虽然它没有项目管理能力，但IDLE提供了一个功能强大的调试器，它还提供了一个多窗口文本编辑器，具有许多功能，包括多个撤消，Python着色，智能缩进，调用提示，自动完成等。
此外，IdleX是一个由20多个扩展和插件组成的集合，可以为开发人员提供了更多用于学术研究和开发以及探索性编程的工具。 这些功能包括shell增强功能，编辑器增强功能，编辑器的交互式执行等。
从技术上讲，Atom是一个代码编辑器。 被称为“21世纪的黑客文本编辑器”，Atom建立在Electron框架上，由GitHub开发。 虽然Atom主要专注于为JavaScript，HTML和CSS创建桌面应用程序，但通过扩展可以获得Python语言支持。
Atom的轻巧占用内存少使其可以快速加载和使用。 但是，由于它在JavaScript进程中运行，因此显然不是100％的Python编辑器。 但Atom与GitHub和Git的集成是非常完美的。
6、JupyterNotebook
JupyterNotebook是一个开源Web应用程序，允许开发人员创建和维护笔记本文档。 对于初学者和教育工作者来说，这是一个易于使用的优秀数据科学工具。 Jupyter允许使用40多种语言编程，包括Python。 由于笔记本电脑可以共享，因此可以更好地协同处理大数据集成。 我们之前已经介绍过Jupyter，它仍然是它的实用性的最爱。
7、SublimeText
SublimeText是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。 Sublime有自己的包管理器，开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。
Eric5是一个集成了项目管理功能的Python集成开发环境。 提供无限制数量的编辑器、集成的PythonShell、集成调试器、集成对包括Subversion和Mercurial版本控制系统的支持。 集成单元测试等等。 可通过插件系统来进行功能扩展，与Eric4相比，Eric5是基于Python3的变种。
WingIDE是个相当优秀的IDE；其编辑器包括大量语言的语法标签高亮显示，虽然它只是个面向Python的工具。 源代码浏览器对浏览项目或模块非常实用（表现在可导航源代码和文档行摘要中）。 虽然没有监视器，但调试器设计得很好。 编辑器有优秀的命令自动完成和函数跳转列表，但是没有代码合并。 面向项目风格的IDE对于大型产品非常有用（在这方面，除了Komodo以外，它是大多免费IDE中较好的）。 总体的界面就像增强的Idle，使用了与许多TK和XWindow界面类似的“多窗口”排列方式。 我喜欢使用对接和嵌入（这方面，并不是过多使用MSVisualStudio造成的），但不同的开发人员可能喜欢不同风格的窗体。 WingIDE是个很有前途的开发环境。
python开发用什么ide
pycharm（收费但是有免费版）
PydevwithEclipse（免费）
VisualStudio（有python工具）
SpyderPython
EricPython
SublimeText3/AnacondaPythonIDE
有哪些好的PythonIDEPyCharm：在人工智能和机器学习领域，它可以说是最好的PythonIDE，它合并了多个库，提供给使用者更多选择的方向。 它兼容Windows、MacOS、Linux，优点是支持web开发框架，如Flask、Django，提供智能代码功能，可以更快速地bug修复，缺点是界面较庞大，成本高昂。
SublimeText：被认为是较好的编辑器，因为它简单、通用。 它兼容Windows、MacOS、Linux，它使用广泛，可用于很多平台，优点是可以处理很多标记语言，提供了强大的API和生态系统，以提高性能，缺点是对于新手来说过于高级，对git的支持也不是很友好。
Vim：位列前五名，是一个modaleditor，相比最初的vi，vim有了很大的进步，功能也更加强大，兼容的设备也更多，如android、UNIX等，优点是有键盘界面，可以提高效率，以及众多插件的支持，缺点是界面相对笨重，不太方便使用，modaleditor需要用户花费一定时间学习。
IDLE：深受学生欢迎，是自带的编辑器，使用简单、通用，支持很多设备，在使用复杂工具之前，可以通过IDLE学习基础的知识。 优点：具备轻量级的Pythonshell，含有内置修正功能，允许用户在编辑器中搜索及替换文件。 缺点是不支持复制库以及脚本有行数规定。
Atom：是一个开源的编辑器，PHP、Java也可以使用，会定期更新，github也为它开发了强大的功能以提高编程体验。
pythonide有哪些IDE，全称集成开发环境，是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、解释器、调试器和图形用户界面等工具。 集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。 所有具备这一特性的软件或者软件组都可以叫作集成开发环境。 常见的IDE工具有pycharm、VisualStudioCode等。
python的ide有哪些第一款：Eric6
Eric6是一个用Python编写的PythonIDE，虽然它使用Qt5UI框架提供一个比IDLE复杂很多的UI。 但是它的入门需要一些组件，因为Eric6不像传统的本地平台程序一样应用。 它本质上是一个大的Python包和几个重量级依赖，例如Qt5的Python绑定。 结果是：Eric6入门需要对Python包管理的理解，因此它不太可能会吸引初学者用户。 从这方面而言，安装程序脚本会提供反馈，以便您知道哪些包需要提取和安装以完成设置过程。
Eric6有着设备齐全的显著特点。 它包含现代的IDE，如类浏览、版本控制等通常的实用工具，但它也集成了对Python专用功能如unittest、PyLint和cx_freeze应用程序分发系统的支持。 在Eric6创建的新项目，也可以建成PyQT4中/5GUI和控制台应用程序，因为底层库已安装，但额外的开发工具，如Qt的窗体设计器不包括在默认设置之内。
第二款：WingIDE
作为Python程序员的智能开发环境，WingIDE强调专门为Python用户设计的功能集成。 这不仅仅是跨代码库的重构功能或使用多个Python解释器。 它还包括与许多流行的Python框架、包和第三方应用程序的详细集成。 RaspberryPi用户也可以使用WingIDE进行开发。 不仅如此，WingIDE是一个Python初学者非常好上手的工具。
第三款：Pyzo
Pyzo是一个小IDE，主要针对科学计算的用户，有一个小工具集：编辑器、交互式shell、文件浏览器、源结构浏览器和一些其他的设施。 它主要用于与库的快速交互，您可以在Python的REPL中键入命令或执行单个文件，而不是正式的应用程序开发。 在这个意义上，它不太适合那些想要创建应用程序，更适合那些想要使用Python作为工作台环境的人。
第四款：Thonny
Thonny，一个专门为初学者使用该语言设计的小型的IDE，是一个更加简单的选择。 在Windows、Mac或Linux上可用，它还可以节省用户下载或配置的Python解释器。 Python的最新版本与Thonny捆绑在一起，IDE默认开箱可用。 也就是说，你可以随时交换任何其他Pythonruntime。
第五款：NINJA-IDE
作为一个独立的项目，NINJA-IDE可以像专业级开发工具，如ActiveStatesKomodo
IDE或PyCharm，不仅在开发人员的经验，而且它的功能集是由Python用户构建和为了Python用户构建的。 例如，NINJA-IDE的首选项对话框有一个标签，用于选择在运行程序时使用的Python解释器，以及用户启动或设置解释器使用的所有各种命令行选项的复选框，这是非常方便地。 IDE中的另一个选项卡默认显示为Migration2to3，它可以分析为Python2.X编写的脚本并提出建议。
第六款：VisualStudioCode
微软的简单和精益的代码编辑器从其支持不同语言的扩展的瀚海星系中获得力量。 Python开发人员有一堆VisualStudioCode扩展，但最流行，最容易，最重要的是DonJayamanne的扩展。 它与每一个最新版本的Python保持同步，它集成了所有你想要的好东西的支持：代码片段、代码静态分析、自动完成与科学工具集成，如Jupyter、重构、单元测试、调试以及更多更多。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python的ide有多少种的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
数据分析常用的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。
编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。 它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。 为此角色设计的特定编程语言将执行这些方法。 为了成为熟练的大数据分析家，必须掌握以下大数据分析编程语言。
它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。 Python是一种通用语言，具有用于多个角色的大量库。 由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。 Python观察到的代码可读性也使它成为Data Science的流行选择。
由于大数据分析家可以解决复杂的问题，因此拥有一种易于理解的语言是理想的。 Python使用户更容易在遵循所需算法标准的同时实现解决方案。
Python支持多种库。 大数据分析中解决问题的各个阶段都使用自定义库。 解决大数据分析问题涉及数据预处理，分析，可视化，预测和数据保存。 为了执行这些步骤，Python拥有专用的库，例如–Pandas，Numpy，Matplotlib，SciPy，scikit-learn等。
此外，高级的Python库(例如Tensorflow，Keras和Pytorch)为大数据分析家提供了深度学习工具。
对于面向统计的任务，R是理想的语言。 与Python相比，有抱负的大数据分析家可能不得不面对陡峭的学习曲线。 R专门用于统计分析。 因此，它在统计学家中非常受欢迎。 如果您想深入了解数据分析和统计信息，那么R是您选择的语言。 R的唯一缺点是它不是通用编程语言，这意味着它不用于统计编程以外的任务。
R在CRAN的开放源代码存储库中有10,000多个软件包，可满足所有统计应用程序的需求。 R的另一个强项是它处理复杂线性代数的能力。 这使得R不仅适用于统计分析而且适用于神经网络。 R的另一个重要功能是其可视化库ggplot2。
还有其他工作室套件，例如tidyverse和Sparklyr，它们为Apache R提供基于Apache Spark的接口。 RStudio等基于R的环境使连接数据库变得更加容易。 它具有一个称为“RMySQL”的内置软件包，该软件包提供R与MySQL的本地连接。 所有这些功能使R成为核心大数据分析家的理想选择。
SQL被称为“大数据分析的关键”，SQL是大数据分析家必须具备的最重要技能。 SQL或“结构化查询语言”是用于从称为关系数据库的有组织数据源中检索数据的数据库语言。 在大数据分析中，SQL用于更新，查询和操作数据库。
作为大数据分析家，了解如何检索数据是工作中最重要的部分。 SQL是大数据分析家的“辅助武器”，这意味着它提供的功能有限，但对于特定角色至关重要。 它具有多种实现，例如MySQL，SQLite，PostgreSQL等。
Scala stand是在JVM上运行的Java编程语言的扩展。 它是一种通用编程语言，具有面向对象技术和功能编程语言的功能。 您可以将Scala与大数据平台Spark结合使用。 当处理大量数据时，这使Scala成为理想的编程语言。
Scala提供了与Java的完全互操作性，同时与Data保持了紧密的联系。 作为大数据分析家，必须对使用编程语言充满信心，以便以所需的任何形式雕刻数据。 Scala是专门为此角色创建的高效语言。 Scala的最重要特征是其促进大规模并行处理的能力。 但是，Scala的学习曲线比较陡峭，我们不建议初学者使用。
Julia是最近开发的编程语言，最适合科学计算。 它像Python一样简单，因此广受欢迎，并且具有C语言的迅捷性能。 这使Julia成为需要复杂数学运算的领域的理想语言。 作为大数据分析家，您将研究需要复杂数学的问题。 Julia能够以很高的速度解决此类问题。
尽管Julia由于其最新开发而在其稳定版本中遇到了一些问题，但它现在已被广泛认可为人工智能语言。
【专升本快速报名和免费咨询：】2022年黑龙江财经学院统招专升本招生专业介绍：数据科学与大数据技术已经公布，详情如下：2022年黑龙江财经学院统招专升本招生专业介绍：数据科学与大数据技术点击查看：黑龙江统招专升本题库试题财经信息工程学院学院介绍：◆现有计算机科学与技术、电子信息工程、电子商务、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术5个本科专业，在校生1000余人。 ◆下设有计算机科学与技术、电子信息工程、电子商务、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术、计算机基础6个教研室。 ◆积极实施“产教融合、工学结合”的应用型人才培养模式，实现学业、就业零对接，校内有ICT工程产业学院对在校生进行工程实践实习、实训和参与产业项目;同时，立足本省面向全国，建立了充足、稳定的校外实习基地和就业基地。 ◆院级精品课：大学计算机基础、单片机原理与应用、C语言程序设计;在线精品课：“Python及数据分析基础”、“商行天下——从技术到运营”。 ◆毕业生得到社会普遍认可，社会声誉较高，数十名毕业生考取了硕士研究生，部分学生已经获得博士学位，学生就业于中国银行、平安银行、华为、中兴、中信、大唐电信等知名企业。 ◆学生在校可参加专业技术资格考试，获得助理工程师、工程师等初、中级职称。 ◆在“全国大学生程序设计大赛”、“教育部就业技能大赛”、“全国大学生电子设计大赛”等竞赛中取得优异成绩。 财经信息工程学院历经二十几年办学积淀，拥有一支科研能力强，综合素质高，结构合理，具有较高“双师型”比例的高水平师资队伍。 教师全部具有硕士以上学历，以教授、副教授为教师队伍主体，具有职称、学历和年龄结构优势，师资团队完成国家教育部、省教育厅、社科联等科研课题近百项，在各类学术期刊发表论文数百篇，主、参编教材几十部;多名教师先后荣获“全国信息百强学术带头人”、“中国信息化专家”、“黑龙江省模范教师”、“黑龙江省师德先进个人”等称号。 专业介绍：数据科学与大数据技术专业(专升本)培养目标：立足龙江，面向全国，培养适应区域经济和社会发展需要的基础理论扎实、专业知识适用、实践能力管用，具有大数据思维及分析能力，掌握计算机理论和大数据处理技术及金融、商务营销基础知识;具有将金融、商务营销等领域知识与大数据技术融合的能力;具有财商素养、创新精神和创业能力，能进行金融、商务营销等领域的数据分析、数据管理和大数据系统应用开发的德智体美劳全面发展的高素质应用型人才。 主要理论课程：数据科学导论、高级语言程序设计、数据结构与算法、Linux操作系统、JavaWeb开发技术、大数据平台及应用、NoSql与数据仓库技术、面向数据科学的编程语言(Python)、应用统计学、Python爬虫及数据分析、Spark大数据技术、Storm流式计算、数据可视化、大数据挖掘与机器学习等。 主要实践课程：Linux操作系统实训、大数据平台及应用实训、Spark大数据技术实训、商务(金融)数据分析及可视化、专业综合实训等。 专业方向课程：本专业设置两个专业方向，商务大数据方向和金融大数据方向。 商务大数据方向模块包括JavaWeb开发技术、商务数据分析及可视化、大数据平台商务大数据分析与挖掘、商务大数据项目开发实战等课程;金融大数据方向模块包括金融数据分析及可视化、大数据平台金融大数据分析与挖掘、金融大数据项目开发实战等课程。 就业方向：本专业毕业生可在国家机关和企事业单位从事经济、金融、贸易、商务等行业的大数据采集存储处理、大数据平台运维、大数据可视化、大数据分析与挖掘、Web开发等方面工作，具体可从事数据清洗工程师、大数据分析工程师、大数据运维工程师、大数据平台开发工程师、Web开发工程师等工作岗位。 可考取相应的资格证书：数据工程师、数据分析师、软件工程师、数据库系统工程师等。 学位授予：可获得工学学士学位专升本学生学制二年(二年制专科学生入学后学制三年)。 可填报该招生专业的专业类别：18计算机科学与技术、软件工程。 专业基础课考试科目：高等数学。 考试科目代码：10。 2022年黑龙江财经学院统招专升本招生专业介绍：数据科学与大数据技术已经公布，更多黑龙江统招专升本资讯，请关注贵黑龙江统招专升本栏目页面。 专升本有疑问、不知道如何总结专升本考点内容、不清楚专升本报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：
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