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合肥师范学院数据科学与大数据技术和人力资源管理哪个好?哪个比较好就业?哪个好考点?

技校网 更新时间:2022-11-16 12:30:02 解决时间:2022-11-06 08:55

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合肥师范学院数据科学与大数据技术和人力资源管理哪个好?小编通过比较数据科学与大数据技术和人力资源管理在安徽往年的录取分数线,数据科学与大数据技术就业前景和人力资源管理就业前景,数据科学与大数据技术专业介绍和人力资源管理专业介绍等数据帮助大家了解数据科学与大数据技术和人力资源管理这二个专业,希望本文对大家有帮助。
一、数据科学与大数据技术和人力资源管理录取分数线(安徽)
理科
年份数据科学与大数据技术人力资源管理
2021489(计算机类(含计算机科学与技术、软件工程、网络工程、物联网工程、数据科学与大数据技术))490
2020511(数据科学与大数据技术(3900元/年))510(人力资源管理(3500元/年))
2019490493
2018--502
2017--477
文科
年份数据科学与大数据技术人力资源管理
2021--561
2020--539(人力资源管理(3500元/年))
2019--548
2018--546
2017--509
二、数据科学与大数据技术和人力资源管理专业介绍
工商管理类 人力资源管理
合肥师范学院
层次 本科
学制 四年

一、培养目标

本专业立足安徽,面向区域,服务基层,着力培养具备人力资源管理专业的基本理论、基本知识,掌握人员招募与培训、绩效考核与薪酬管理、劳动关系管理、人事档案管理等方面的基本技能,能够从事企业人力资源管理和公共部门人力资源管理的专门技术人才。

二、培养规格

具有较扎实的经济管理、应用数学、统计学、计算机信息技术和外语等方面的基础知识;具有现代人力资源管理意识,掌握现代人力资源管理的基本理论和基本知识;掌握人力资源管理的定性、定量分析方法;熟悉与人力资源管理有关的政策及法规;具有较强的综合实践能力,运用人力资源管理理论知识解决实际问题的能力;接受人员招募与培训、绩效考核与薪酬管理、劳动关系管理、人事档案管理等人力资源管理技能基本训练,掌握企业人力资源管理和公共部门人力资源管理的基本方法与技能;具有从事企业人力资源管理和公共部门人力资源管理所应有的专业素养;了解人力资源管理学科相关领域前沿和发展趋势,具有较大的专业发展潜力。

三、主干课程

主要理论课程:经济学原理、管理学、管理信息系统、劳动经济学、人力资源管理概论、绩效考核与薪酬管理、组织行为学、员工培训与开发、人力资源规划与招募、人员测评理论与方法、组织设计与工作分析、人力资源管理法律法规等。

主要实践性教学环节:包括专业课程实训、认知实习、专业实习、毕业实习和毕业论文(设计)、人力资源管理业务实训、公益志愿服务活动、职业技能鉴定、各类竞赛等。

四、就业方向

能在企业、事业单位从事能够从事企业人力资源管理和公共部门人力资源管理等工作,可以继续攻读管理学及相关专业硕士学位研究生。

五、学制和学位

学制:学制4年,弹性学习年限4-6年。授予学位:取得毕业资格且达到学位条件要求的毕业生,授予管理学学士。

计算机类 数据科学与大数据技术
合肥师范学院
层次 本科
学制 四年
专业定义

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)出发,对实际问题进行分析和解决。例如:今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容,淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐,电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。

课程体系

《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。

发展前景

就业方向

IT类企业:大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。

考研方向

大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学。

三、数据科学与大数据技术和人力资源管理招生计划(2022)
地区专业名称类型批次招生类型学制人数
河北人力资源管理历史类本科批普通类四年8
安徽人力资源管理理科本科二批普通类-7
文科8
河南人力资源管理(4600元/年;办学地点滨湖校区)文科本科二批普通类四年10
陕西人力资源管理文科本科二批普通类四年7
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
河北人力资源管理历史类本科批普通类52324341
安徽人力资源管理理科本科二批普通类49088054
文科56121606
陕西人力资源管理文科本科二批普通类47221971
  中专 2022-11-06 08:55
大数据,人力资源管理,

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