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随着信息技术的飞速发展，数据与大数据专业逐渐成为我国高等教育中的重要组成部分，对于数据与大数据专业所属的大类，学界和业界仍存在一定的争议，本文旨在探讨数据与大数据专业在学科体系中的定位，以期为我国数据与大数据专业的发展提供有益的参考。
数据与大数据专业的定义及特点
数据与大数据专业，顾名思义，是以数据为研究对象，研究数据采集、处理、分析、挖掘和应用的一门新兴学科，其主要特点如下：
1、交叉性：数据与大数据专业涉及数学、统计学、计算机科学、信息技术、经济学、管理学等多个学科领域，具有明显的交叉性。
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2、应用性：数据与大数据专业注重理论与实践相结合，强调将数据技术应用于实际问题的解决。
3、前沿性：数据与大数据专业紧跟国际发展趋势，关注数据科学、人工智能、机器学习等前沿领域的研究。
4、创新性：数据与大数据专业强调创新思维，鼓励学生探索新的数据分析方法和技术。
数据与大数据专业所属大类探讨
关于数据与大数据专业所属的大类，主要有以下几种观点：
1、计算机科学与技术大类：该观点认为，数据与大数据专业属于计算机科学与技术大类，因为其研究内容涉及计算机技术、算法、编程等方面。
2、数学与统计学大类：该观点认为，数据与大数据专业属于数学与统计学大类，因为其研究内容涉及数学模型、统计学方法、数据分析等方面。
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3、经济与管理大类：该观点认为，数据与大数据专业属于经济与管理大类，因为其研究内容涉及经济学、管理学、市场营销等方面。
4、工程技术大类：该观点认为，数据与大数据专业属于工程技术大类，因为其研究内容涉及数据采集、处理、分析、挖掘等技术。
5、新兴交叉学科：该观点认为，数据与大数据专业应作为一个新兴交叉学科，独立于传统学科体系，以适应数据时代的需要。
综合以上观点，数据与大数据专业在学科体系中的定位如下：
1、数据与大数据专业具有明显的交叉性，应将其视为一个新兴交叉学科，独立于传统学科体系。
2、在实际教学中，可以按照专业方向设置课程体系，如数据科学与技术、大数据工程、数据挖掘与分析等。
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3、在学科评估和人才培养方面，应重视数据与大数据专业的交叉性和前沿性，鼓励跨学科合作和交流。
4、数据与大数据专业应加强与相关学科的互动，如计算机科学、数学、统计学、经济学、管理学等，以促进学科发展。
数据与大数据专业在学科体系中的定位是一个新兴交叉学科，具有明显的交叉性、应用性、前沿性和创新性，在我国高等教育体系中，应给予其足够的重视，以适应数据时代的发展需求。
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