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安徽工程大学数据科学与大数据技术和纺织工程哪个好?哪个比较好就业?哪个好考点?

技校网 更新时间:2022-12-04 18:32:13 解决时间:2022-11-04 07:06

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一、数据科学与大数据技术和纺织工程录取分数线(安徽)
理科
年份数据科学与大数据技术纺织工程
2021512503(纺织类(含纺织工程、非织造材料与工程))
2020537(数据科学与大数据技术(3900元/年))528(纺织类(3900元/年;含纺织工程、非织造材料与工程))
2019509503(纺织类)
2018522515
2017--493
二、数据科学与大数据技术和纺织工程专业介绍
纺织类 纺织工程
安徽工程大学
层次 本科
学制 四年
(纺织工程专业为国家级一流专业建设点、教育部工程教育认证受理专业、省级特色专业、省级卓越工程师教育计划专业)
纺织工程专业介绍:培养适应纺织与智能制造、材料及管理等学科融合发展趋势,具备坚实专业基础理论、优秀工程创新能力、良好人文素养,能在纺织产业领域从事产品设计、技术研发、质量控制、营销及国际贸易、企业管理等工作的高级工程技术人才。为安徽省首批“卓越工程师教育培养计划”建设专业。
纺织工程主要课程:大学物理、电工学II、C语言程序设计、机械设计基础II、工程制图基础、有机化学、高分子物理与化学、纺织化学、纺织材料学、纺纱学、织造学、针织学、非织造学、纺织品设计、织物结构与设计、智能纺织品开发与应用、纺织CAD、复合材料、企业管理与经济技术分析等。
计算机类 数据科学与大数据技术
安徽工程大学
层次 本科
学制 四年
数据科学与大数据技术
专业介绍:本专业是在安徽省省级综合改革试点专业“信息管理与信息系统(大数据技术及应用方向)”的基础上继续深入建设的专业,2020年在全国高校人工智能与大数据创新联盟专业调研“排行榜”中,在有“数据科学与大数据技术”专业的612所普通高校中排名第48名。本专业教学团队成员主持国家自然科学基金青年项目1项,省自然科学研究重大项目1项,重点项目1项,建有大数据分析与预测、数据可视化技术等多项省级一流课程。
本专业旨在培养具有计算机、数据科学和大数据技术等学科的基础知识与基本能力,能从事大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力的应用型人才。专业已建设完成投资450万的大数据特色实验室,可满足专业人才实践能力培养的需求。
主要课程:高级程序语言设计、离散数学、数据结构、数据库原理及应用、大数据技术基础、大数据算法、云计算技术、大数据存储与处理、数据挖掘技术、大数据分析与预测、数据可视化技术。
就业方向:立足安徽、面向长三角地区,服务于大数据所催生的新产业,可从事政府机关、金融等企事业单位中大数据分析、大数据系统集成与管理维护等工作,亦可从事大数据研究、咨询等工作。
三、数据科学与大数据技术和纺织工程招生计划(2022)
地区专业名称类型批次招生类型学制人数专业组选科要求
辽宁数据科学与大数据技术物理类本科批普通类四年2
江苏数据科学与大数据技术物理类本科批普通类四年5(01)首选物理,再选不限
安徽数据科学与大数据技术理科本科一批普通类-49
福建数据科学与大数据技术物理类本科批普通类四年52248(W999)首选物理,再选不限
河南数据科学与大数据技术理科本科二批普通类四年6
陕西数据科学与大数据技术理科本科二批普通类四年3
四、各省市最新录取分数线(2021)
地区专业名称类型批次招生类型最低分最低排名专业组选科要求
辽宁数据科学与大数据技术物理类本科批普通类53331189
江苏数据科学与大数据技术物理类本科批普通类51175086(01)首选物理,再选不限
安徽数据科学与大数据技术理科本科一批普通类51268976
福建数据科学与大数据技术物理类本科批普通类521426832251(W999)首选物理,再选不限
陕西数据科学与大数据技术理科本科二批普通类44062096
五、就业前景
纺织工程
1.纺织工程就业前景:
纺织工业是我国的“母亲工业”,经过半个多世纪的发展,一直是我国国民经济的支柱产业。伴随着“互联网+”和电子商务为纺织行业提供的新机遇,行业发展逐渐繁荣起来,为纺织工程专业的毕业生提供了更多的就业选择,就业情况很好。 随着全球化的进程不断前进,我国与世界的接轨,提高本国的纺织企业的力量,对高级纺织人才的需求会更加迫切,也会为本专业的学生带来新的机遇。
2.纺织工程就业方向:
纺织工程专业的毕业生有广阔的发展前途,主产业链和关联产业的每一个具体的环节,都是就业的具体着落点。纺织主产业包括纤维原料、纺纱、织造、服装等领域,关联产业有纺织机械、配件耗材、测试仪器、专用软件等领域。 毕业生可在纺织企业、科研机构从事纺织品设计开发、纺织工艺设计、纺织生产质量控制、生产技术改造及经营管理等工作,也能在高校从事教学与科研。
  中专 2022-11-04 07:06

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