数据科学与大数据技术专业的核心课程有哪些？对应高考哪些学科

数据科学与大数据技术专业的核心课程体系融合了数学、统计学、计算机科学及行业应用知识，旨在培养具备数据处理、分析与应用能力的复合型人才。以下是该专业的核心课程及其对应的高考学科要求：

一、核心课程

根据多所高校的课程设置和教育部相关文件，核心课程可归纳为以下五大模块：

1. 数学与统计基础

课程：微积分、线性代数、概率论与数理统计、多元统计分析、时间序列分析、优化理论等。

作用：为数据建模、算法设计提供数学支撑，例如主成分分析、聚类算法等均依赖统计学和线性代数知识。

2. 计算机科学与编程

课程：数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Python/R语言程序设计、Java/C++等。

工具学习：Hadoop/Spark生态（如HDFS、MapReduce）、分布式数据库（HBase、Hive）、数据仓库技术。

3. 大数据技术核心

课程：大数据导论、大数据平台核心技术、分布式系统与云计算、数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。

实践内容：包括数据清洗、存储管理、算法实现（如深度学习、神经网络）及Spark内存计算等。

4. 数据分析与可视化

课程：数据可视化技术、商业智能方法、探索性数据分析（EDA）、数据产品开发等。

工具应用：Tableau、Matplotlib、Seaborn等工具用于数据呈现与商业决策支持。

5. 行业应用与

课程：智能金融、供应链分析、大数据治理与政策、数据等。

案例方向：结合城市规划、金融、医疗等领域的具体场景进行数据建模。

二、对应高考学科要求

该专业对高中学科基础的要求主要集中在理科领域，不同高考模式下的选科要求如下：

1. 传统高考（文理分科）

多数院校文理兼收，但更偏重理科背景。

2. 新高考“3+3”模式（如浙江、上海）

必选科目：物理+化学（约355所院校要求）。

少数院校：可能要求物理+化学+生物（如部分医科类院校）。

3. 新高考“3+1+2”模式（如广东、河北）

必选科目：物理+化学（约374所院校要求）。

例外情况：极少数院校要求物理+化学+生物。

4. 学科能力关联性

数学：核心课程中的微积分、统计学习依赖高中数学基础。

物理：支撑计算机系统架构、分布式计算等课程。

化学：部分院校因交叉学科需求（如生物信息学）要求化学基础。

三、典型高校课程案例

清华大学：概率论、机器学习、数据挖掘、分布式数据库原理。

加州大学伯克利分校：Python与数据科学、应用机器学习、大数据。

对外经济贸易大学：结合财经特色，开设智能金融、数据治理等课程。

总结

数据科学与大数据技术专业的核心课程以数学、计算机和数据分析为核心，强调理论与实践结合。高考选科需重点关注物理和化学（尤其是新高考地区），数学能力尤为重要。建议高中阶段强化数学逻辑思维和编程基础，为大学学习做好准备。