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随着信息技术的飞速发展，数据科学与大数据技术已经成为当今社会的重要驱动力，对于这两个领域是否属于计算机类的问题，却引发了广泛的讨论，本文将从多个角度探讨数据科学与大数据技术与计算机学科的关联，以及它们之间的融合与发展。
数据科学与大数据技术属于计算机类的原因
1、技术基础：数据科学与大数据技术的研究与应用，离不开计算机科学的基础知识，从数据采集、存储、处理到分析、挖掘、可视化，都需要计算机技术的支持，从技术层面上讲，数据科学与大数据技术属于计算机类。
2、研究方法：数据科学与大数据技术的研究方法，如机器学习、深度学习、数据挖掘等，均源于计算机科学领域，这些方法在计算机科学中已经得到了广泛应用，并在数据科学与大数据技术领域得到了进一步的发展。
3、人才培养：数据科学与大数据技术人才的培养，需要具备计算机科学的基本素养，在我国，数据科学与大数据技术专业大多设立在计算机学院或计算机科学与技术学院，培养的学生具备扎实的计算机基础。
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数据科学与大数据技术跨越计算机学科的边界
1、跨学科研究：数据科学与大数据技术涉及多个学科领域，如统计学、数学、经济学、生物学等，这促使数据科学与大数据技术跨越计算机学科的边界，与其他学科进行交叉研究。
2、应用领域广泛：数据科学与大数据技术已广泛应用于各个行业，如金融、医疗、教育、交通等，这些应用领域与计算机学科有所区别，使得数据科学与大数据技术不再局限于计算机领域。
3、政策支持：我国政府高度重视数据科学与大数据技术的发展，出台了一系列政策支持相关产业发展，这为数据科学与大数据技术跨越计算机学科边界提供了有力保障。
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数据科学与大数据技术与计算机学科的融合
1、技术融合：数据科学与大数据技术的发展，推动了计算机科学领域的创新，云计算、物联网、人工智能等技术，都与数据科学与大数据技术紧密相关。
2、人才培养融合：为满足数据科学与大数据技术人才需求，计算机学科与相关学科进行人才培养融合，计算机科学与技术专业可以开设数据科学与大数据技术方向，培养具备跨学科能力的人才。
3、研究方向融合：数据科学与大数据技术的研究方向，如数据挖掘、机器学习、深度学习等，与计算机科学的研究方向紧密相连，这促使数据科学与大数据技术与计算机学科的融合不断深入。
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数据科学与大数据技术属于计算机类，但同时也跨越了计算机学科的边界，随着技术的不断发展和应用领域的拓展，数据科学与大数据技术与计算机学科的融合将更加紧密，面对这一发展趋势，我国应加强数据科学与大数据技术人才培养，推动相关产业发展，为我国经济社会发展贡献力量。
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