安徽農業大學數據科學與大數據技術專業怎么樣好不好,全國排名多少?
安徽農業大學數據科學與大數據技術專業被軟科評為B+等級,全國排名第190位,實力僅次于西安石油大學;在安徽省內排名第8位,排在淮北師范大學之上。
以下為新高考網根據軟科發布的2024年中國大學專業排名榜整理的安徽農業大學數據科學與大數據技術專業的具體排名情況,歡迎參考!
在2024年軟科發布的數據科學與大數據技術專業大學排名中,共有378所大學上榜。其中,安徽農業大學數據科學與大數據技術專業位列全國第190名,僅排在河南科技大學和西安石油大學之后。
全國排名 | 專業名稱 | 院校名稱 | 專業評級 | 省份 |
---|---|---|---|---|
181 | 數據科學與大數據技術 | 安徽理工大學 | B+ | 安徽 |
186 | 數據科學與大數據技術 | 天津科技大學 | B+ | 天津 |
186 | 數據科學與大數據技術 | 沈陽工業大學 | B+ | 遼寧 |
186 | 數據科學與大數據技術 | 河南科技大學 | B+ | 河南 |
189 | 數據科學與大數據技術 | 西安石油大學 | B+ | 陜西 |
190 | 數據科學與大數據技術 | 安徽農業大學 | B+ | 安徽 |
193 | 數據科學與大數據技術 | 南通大學 | B+ | 江蘇 |
193 | 數據科學與大數據技術 | 山東理工大學 | B+ | 山東 |
195 | 數據科學與大數據技術 | 重慶師范大學 | B+ | 重慶 |
195 | 數據科學與大數據技術 | 西南科技大學 | B+ | 四川 |
197 | 數據科學與大數據技術 | 上海體育大學 | B+ | 上海 |
在安徽省,共有17所高校的數據科學與大數據技術專業躋身軟科專業排名榜單,安徽農業大學的數據科學與大數據技術專業位列安徽省內第8名,超越了淮北師范大學。
省內排名 | 專業名稱 | 院校名稱 | 專業評級 | 城市 | 全國排名 |
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1 | 數據科學與大數據技術 | 中國科學技術大學 | A+ | 合肥 | 1 |
2 | 數據科學與大數據技術 | 安徽大學 | A | 合肥 | 38 |
3 | 數據科學與大數據技術 | 安徽工業大學 | B+ | 馬鞍山 | 120 |
4 | 數據科學與大數據技術 | 安徽師范大學 | B+ | 蕪湖 | 135 |
5 | 數據科學與大數據技術 | 安徽工程大學 | B+ | 蕪湖 | 173 |
6 | 數據科學與大數據技術 | 安徽理工大學 | B+ | 淮南 | 181 |
7 | 數據科學與大數據技術 | 安徽財經大學 | B+ | 蚌埠 | 190 |
8 | 數據科學與大數據技術 | 安徽農業大學 | B+ | 合肥 | 190 |
9 | 數據科學與大數據技術 | 淮北師范大學 | B | 淮北 | 252 |
10 | 數據科學與大數據技術 | 安徽中醫藥大學 | B | 合肥 | 255 |
11 | 數據科學與大數據技術 | 安慶師范大學 | B | 安慶 | 255 |
12 | 數據科學與大數據技術 | 合肥大學 | B | 合肥 | 273 |
13 | 數據科學與大數據技術 | 阜陽師范大學 | B | 阜陽 | 296 |
14 | 數據科學與大數據技術 | 合肥師范學院 | B | 合肥 | 306 |
15 | 數據科學與大數據技術 | 皖西學院 | B | 六安 | 324 |
16 | 數據科學與大數據技術 | 銅陵學院 | B | 銅陵 | 356 |
17 | 數據科學與大數據技術 | 安徽科技學院 | B | 滁州 | 362 |
在最新的軟科中國大學專業排名榜中,安徽農業大學共有50個專業上榜。其中,安徽農業大學的數據科學與大數據技術專業獲得了B+級評價,與此實力水平和就業率相近的專業有通信工程、環境工程、日語、英語等,詳見如下。
專業名稱 | 院校名稱 | 專業評級 |
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旅游管理 | 安徽農業大學 | B |
財務管理 | 安徽農業大學 | B+ |
應用化學 | 安徽農業大學 | B |
通信工程 | 安徽農業大學 | B |
環境工程 | 安徽農業大學 | B |
數據科學與大數據技術 | 安徽農業大學 | B+ |
日語 | 安徽農業大學 | B |
英語 | 安徽農業大學 | B+ |
土木工程 | 安徽農業大學 | B |
漢語言文學 | 安徽農業大學 | B |
電氣工程及其自動化 | 安徽農業大學 | B |
安徽農業大學的數據科學與大數據技術專業類別為醫學類,隸屬于安徽農業大學理學院。2024年安徽農業大學數據科學與大數據技術專業在全國共招生60人,學費為5720元/年。
專業定義。
數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能,從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)出發,對實際問題進行分析和解決。例如:今日頭條通過算法匹配個人更偏愛的信息內容,淘寶根據消費者日常購買行為等數據進行商品推薦,電子地圖根據過往交通情況數據為車輛規劃最優路線等。