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苏州大学计算机科学与技术学什么？
苏州大学的计算机科学与技术专业涵盖了计算机科学、计算机技术和应用软件开发等方面的知识。学生将学习高等数学、离散数学、Python程序设计、编译原理、微型计算机技术、计算机组成及系统结构、面向对象与C++程序设计、数据结构、操作系统原理、数据库原理与设计、算法设计与分析等课程。
该专业旨在培养具备良好的综合素质和职业道德，熟知云计算领域服务器、网络、存储等系统的基本原理，掌握系统规划设计、设备配置调试、系统运维及性能优化的方法和工具，具有较强动手能力、实际操作能力及创新精神，能够胜任云计算工程师、网络工程师、服务器工程师等工作并具备一定的程序开发能力的高级应用型人才。
智能装备与系统学哪些课程？
智能装备与系统专业主要学习以下课程：
高等数学：这是一门基础数学课程，为后续的专业课程提供数学基础。
线性代数：这门课程介绍线性方程组、矩阵、行列式等线性代数的基本概念和性质。
概率论与数理统计：这门课程介绍概率论和数理统计的基本概念和方法，包括随机变量、随机过程、统计推断等。
大学物理：这是一门基础物理课程，介绍力学、热学、电磁学、光学等物理基础知识。
电路与电子技术：这门课程介绍电路和电子技术的基本知识，包括电路分析、模拟电路、数字电路等。
微机原理与接口技术：这门课程介绍微机原理和接口技术的基本知识，包括微处理器结构、指令系统、存储器组织、输入输出接口等。
控制工程基础：这门课程介绍控制工程的基本原理和方法，包括控制系统分析、设计、优化等。
信号与系统：这门课程介绍信号与系统的基本概念和方法，包括信号分析、系统分析、滤波器设计等。
电力电子技术：这门课程介绍电力电子技术的基本知识，包括功率电子电路、电机控制等。
智能装备制造技术：这门课程介绍智能装备制造技术的基本知识，包括机器人技术、自动化生产线设计等。
人工智能导论：这门课程介绍人工智能的基本概念和方法，包括机器学习、深度学习等。
智能装备系统设计：这门课程介绍智能装备系统的设计方法和流程，包括系统需求分析、系统设计、系统测试等。
嵌入式系统设计：这门课程介绍嵌入式系统的基本原理和方法，包括嵌入式处理器结构、嵌入式操作系统等。
工业互联网技术：这门课程介绍工业互联网的基本技术和应用，包括物联网技术、云计算技术等。
智能制造工程导论：这门课程介绍智能制造的基本概念和原理，包括智能制造系统的构成、智能制造技术等。
此外，该专业还需要学习一些实践性的课程，如实验课程、课程设计等，以培养学生的实践能力和创新精神。
数据科学与大数据技术专业课程有哪些？
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
数据科学与大数据技术专业都学些什么?
属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?
根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
报考建议注意规避如上缺点，制定、执行相应的解决方案。例如：报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位，各高校一般会根据服务地区经济发展需求开设专业，前几届毕业生一般都有对口的就业机会;根据未来职业规划初步定为初始职位，在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科，夯实基础;对开设院校开设专业的实力进行评估，有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学，实力不容小觑，例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”，计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才，黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作，在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地，实现更好地培养人才;考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生，可实现快速切入，但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。
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