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东华大学数据科学与大数据技术和非织造材料与工程哪个好?哪个比较好就业?哪个好考点?

技校网更新时间：2022-12-08 12:54:45 解决时间：2022-11-04 00:23

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东华大学数据科学与大数据技术和非织造材料与工程哪个好？小编通过比较数据科学与大数据技术和非织造材料与工程在上海往年的录取分数线，数据科学与大数据技术就业前景和非织造材料与工程就业前景，数据科学与大数据技术专业介绍和非织造材料与工程专业介绍等数据帮助大家了解数据科学与大数据技术和非织造材料与工程这二个专业，希望本文对大家有帮助。

一、数据科学与大数据技术和非织造材料与工程录取分数线(上海)

综合

年份	数据科学与大数据技术	非织造材料与工程
2021	535	530(纺织类（含纺织工程、非织造材料与工程专业）)
2020	535(计算机类)	532(纺织类)
2019	537(计算机类)	536(纺织类)
2018	540(计算机类)	538(纺织类)
2017	538(计算机类)	536(纺织类)

二、数据科学与大数据技术和非织造材料与工程专业介绍

纺织类非织造材料与工程

东华大学

层次本科

学制四年

培养目标
本专业培养具有良好的科学、工程及人文素养，较好地掌握纺织和非织造材料工程专业的基础知识、专业知识和基本技能、了解学科前沿和发展趋势，能够胜任非织造材料与工程领域的技术研发和新产品开发、生产及经营管理、产品设计与管理以及商务贸易等工作，具有较强创新意识、实践能力和国际视野的高素质专门人才。
毕业要求
1）掌握相关的人文社会科学、自然科学的基本知识和科学方法。具有人文社会科学素养、社会责任感和工程职业道德。
2）掌握工科的公共基础知识与实验技能。具备实验设计、实施和实验结果分析能力。
3）具备文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本能力。
4）掌握基本的创新方法，具有追求创新的态度和意识；具有综合运用理论和技术手段解决实际问题的能力，在过程中能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康等制约因素。
5）掌握纤维及其集合体的形貌、结构、性能及相互间的关系规律，熟悉非织造类产品的分类特征；掌握非织造类产品的基本加工原理和技术、产品制造工艺流程、工艺参数等基本知识，熟悉通用非织造加工设备的工作原理；
6）掌握纺织类及非织造产品的基本性能评价指标和相应的检测方法，熟悉产品的质量标准；熟悉产品的创新、创意设计方法，掌握非织造类产品设计的基本原理和方法，熟悉现代设计基础知识，初步具有产品设计能力，并能对产品性能或功能进行评价。
7）了解产业链上下游的基本知识，了解专业领域的现状和发展趋势。了解纺织经济、管理、贸易方面的相关知识。
8）了解国家对纺织类企业的产品设计与开发、生产、产品流通以及环境保护和可持续发展等方面的方针、政策和法津、法规，能正确认识工程对于客观世界和社会的影响。
9）具有一定的组织管理能力、表达能力和人际交往能力以及在团队中发挥作用的能力。
10）对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。
11）具有一定的国际视野和跨文化的交流、竞争与合作能力。
12）具有较强的创新意识和一定的创业能力。
主要课程
纺织专业导论、纺织材料学、纺纱学、织物组织结构、机织学、针织学、非织造学、纺织品整理学、工程伦理、纺织数理统计、工程设计制图、纺织经济与贸易。
实践环节
大学物理实验、化学实验、工程训练、工程设计制图课程设计、微机上机、专业课实验、综合训练、专业实习、毕业设计（论文）。
专业特色
非织造材料与工程专业具有多学科交叉、学科与工程紧密联系的特点，与高分子材料、电子信息科技相结合，综合了纺织、塑料、造纸、化学、印刷等的技术与装备，涉及物理学、化学、力学、工程学等各个学科分支。非织造材料具有很大的材料设计自由度，可使之具备多种多样的优异性能；非织造技术又具有工艺流程短、工艺灵活多样、生产效率高、原材料范围广、产品品种多和应用领域广等特点。该专业注重培养既有扎实的基础理论和很强的实践应用能力，又要有较宽的相关知识面的人才。强调能力培养，强化实践性的训练，重视工程观念的建立，充分利用现代化的教学方法，培养学生“适应各种环境”的能力和独立思考、开拓创新的能力。
毕业去向
政府（海关、商检）公务员、科研工作者、企业产品研发经理、纺织贸易营销、生产技术管理、纺织技术咨询、继续深造、出国（境）留学等。
咨询电话：67792790
电子邮箱：wanghong@dhu.edu.cn

计算机类数据科学与大数据技术

东华大学

层次本科

学制四年

培养目标
本专业以培养数据科学领域的应用型和创新型复合人才为目标，面向纺织业、制造业、医疗卫生行业、金融证券业、互联网业等主导产业和国家战略性新兴产业，理论与实践并重，强化工程意识，培养具有扎实数据科学基础知识，掌握计算机技术，具备数据分析与建模、数据处理技术能力，能胜任大数据分析、处理、开发和应用研究工作的人才。
主要课程
主要课程包括高等代数、线性代数、概率论与数理统计、随机过程、离散数学、程序设计基础、数据结构、算法设计与分析、数据库系统原理、数据仓库与数据挖掘、大数据技术、人工智能原理、机器学习、计算机视觉、自然语言处理。
实践环节
实践环节旨在锻炼学生综合分析问题与解决问题的能力，分成两类：一类是课程实验，如数据库应用课程设计、数据结构课程设计、机器学习课程设计，以及计算机视觉课程设计等；另一类是在校内外实验、实习基地进行的综合应用实践，如大数据应用课程设计、毕业论文（设计），以及参与科研课题，培养科研工作能力和创新精神。
专业特色
东华大学对接国家大数据战略和国际时尚创意两个制高点，通过结合大数据先进技术与学校优势学科，为国家培养战略特需人才。该专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识为主要目的，以统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科。东华大学将通过该专业建设深化大数据技术发展研究，将其与更多新兴技术相结合，作为新兴技术的核心与驱动。
毕业去向
毕业生能在科研部门、教育单位、企事业单位、医疗、金融、制造和管理等行业从事数据科学理论研究与应用、数据挖掘分析与决策支持、大数据平台建设与系统集成、大数据项目需求分析与产品研发等方面的工作。
咨询电话：021-67792106/67792046
电子邮箱：jsjxy@dhu.edu.cn

三、数据科学与大数据技术和非织造材料与工程招生计划(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
天津	数据科学与大数据技术（松江校区）	综合	本科批A段	普通类	四年	2	（3）	物理必选
河北	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	四年	2
辽宁	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	四年	2
黑龙江	数据科学与大数据技术	理科	本科一批A段	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	2	（02）	首选物理，再选不限
浙江	数据科学与大数据技术（松江校区）	综合	普通类平行录取	普通类	四年	3
安徽	数据科学与大数据技术	理科	本科一批	普通类	-	2
福建	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	四年	2	2461（W999）	首选物理，再选不限
江西	数据科学与大数据技术	理科	本科一批	普通类	-	2
河南	数据科学与大数据技术	理科	本科一批	普通类	四年	2
湖南	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	四年	2	（002）	首选物理，再选不限
广西	数据科学与大数据技术（在松江校区办学）	理科	本科一批	普通类	四年	2

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
天津	数据科学与大数据技术（松江校区）	综合	本科批A段	普通类	644	5202	（2）	物理必选
河北	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	614	8462
辽宁	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	615	7393
黑龙江	数据科学与大数据技术	理科	本科一批A段	普通类	555	7175
上海	数据科学与大数据技术	综合	本科批	普通类	535	8283	（2）	物理必选
江苏	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	590	12082	（02）	首选物理，再选不限
浙江	数据科学与大数据技术	综合	平行录取一段	普通类	639	12162
安徽	数据科学与大数据技术	理科	本科一批	普通类	615	9131
福建	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	612	6711	2453（W999）	首选物理，再选不限
江西	数据科学与大数据技术	理科	本科一批	普通类	606	7232
河南	数据科学与大数据技术（松江校区）	理科	本科一批	普通类	624	12534
湖南	数据科学与大数据技术	物理类	本科批	普通类	607	9702	（2组）	首选物理，再选不限
广西	数据科学与大数据技术（5000元/年，在松江校区办学）	理科	本科一批	普通类	585	6885

五、就业前景

非织造材料与工程

1.非织造材料与工程就业前景：
非织造材料又称非织造布、非织造织物、无纺织物或无纺布，是我国战略性新兴纤维材料的重要组成部分，广泛应用于国防、环境、能源、医疗卫生、水利工程、土木建筑等领域，非织造行业属于名符其实的“朝阳工业”。就业前景广阔。
2.非织造材料与工程就业方向：
该专业毕业生可从事非织造材料与工程领域内的产品开发、工艺设计、设备设计与生产、生产技术管理、经营与贸易和质量检验等工作，也可就业于国内外纺织贸易、外资企业、政府部门、商检与海关、国有及私营企业、科研院所等。

中专 2022-11-04 00:23

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