准大一的同学们，当你们踏入数据科学与大数据专业的大门，是不是对即将学习的内容充满好奇又有些许迷茫呢？今天，就带大家详细了解一下这个专业的核心课程，另外推荐大学期间考过CDA数据分析师证书，这个证书含金量高，适应了未来数字化经济和AI发展趋势，难度不高，行业认可度高，对于找工作非常有帮助。
一、数据科学与大数据专业核心课程高等数学：这是基石课程，通过学习极限、导数、积分等知识，为后续学习数据分析模型和算法提供数学工具。
线性代数：研究向量空间、矩阵等内容。在数据处理中，大量的数据可以用矩阵形式表示，线性代数的运算规则帮助我们对数据进行变换、降维等操作，像主成分分析（PCA）就依赖于线性代数知识。
概率论与数理统计：从概率分布到参数估计、假设检验等内容，是数据分析的核心数学理论。
展开剩余78%数据结构：教会同学们如何组织和存储数据，常见的链表、栈、队列、树、图等数据结构，决定了数据的访问和处理效率。在大数据算法中，合适的数据结构选择至关重要。
程序设计（如 Python）：Python 以其简洁易用的语法，成为数据科学领域最受欢迎的编程语言之一。
数据库原理：了解数据库的设计、创建和管理，学习如何存储和检索大量数据。关系型数据库（如 MySQL）和非关系型数据库（如 MongoDB）在大数据场景中都有广泛应用，掌握数据库操作语句是必备技能。
大数据技术原理（如 Hadoop、Spark）：Hadoop 是一个分布式系统基础架构，提供了分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）框架，能处理大规模数据集。Spark 则在 Hadoop 基础上，提供了更快的内存计算，支持迭代计算和交互式数据分析。
数据采集与预处理：学习如何从各种数据源（网页、数据库、传感器等）采集数据，并对采集到的数据进行清洗（去除噪声、重复数据等）、转换（格式转换、归一化等），为后续分析做准备。
机器学习：涵盖监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、半监督学习等算法。
数据挖掘：从海量数据中发现潜在的、有价值的模式和知识，比如关联规则挖掘（如超市购物篮分析，发现商品之间的关联关系）、序列模式挖掘等。
行业大数据分析与应用：结合具体行业（金融、医疗、电商等）的业务场景，运用数据分析方法解决实际问题，如金融风险评估、医疗数据分析辅助诊断、电商用户行为分析等。
二、CDA 数据分析师证详解CDA数据分析师含金量如何？
CDA数据分析师是数据领域认可度最高的证书，与CPA注会、CFA特许金融师齐名。受到了人民日报、经济日报等权威媒体推荐。
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CDA企业认可度如何？
CDA企业认可度非常高，很多企业招聘时注明CDA数据分析师优先，对找工作非常有帮助。很多银行、金融机构的技术岗会要求必须是CDA数据分析师二级以上的持证人。中国联通、央视广信、德勤、苏宁等企业，把CDA持证人列入优先考虑或者对员工的CDA考试给补贴。
就业方向
互联网大厂做数据分析师、金融银行技术岗、商业智能顾问、市场研究、产品、运营等。
就业薪资
起薪15K+，行业缺口大。
就业前景广阔：随着数字化转型在各个行业的加速推进，企业对数据处理与分析的重视程度不断提升，导致对数据科学家、数据分析师等岗位的招聘需求迅速增长。无论是互联网行业、金融行业、制造业，还是医疗、教育等领域，都需要专业的数据分析师来帮助企业深入洞察运营中的难题，通过挖掘数据背后的规律与趋势，为企业提供科学决策支持，有效解决部门面临的痛点问题，提升效率。据相关数据显示，包括北上广在内的热门就业城市，对于数据分析、数据科学等领域的专业人才需求急剧增加，企业争相招聘该领域的高素质人才。
准大一的同学们，大学时光宝贵而充实。在学习数据科学与大数据专业核心课程的同时，一定要将考取 CDA 数据分析师证书纳入自己的大学规划中。它将成为你未来职业发展的强大助力，让你在数据领域展翅翱翔。
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