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广东海洋大学数据科学与大数据技术和音乐学(声乐)哪个好?哪个比较好就业?哪个好考点?

技校网 更新时间:2022-12-02 16:39:12 解决时间:2022-11-04 05:54

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广东海洋大学数据科学与大数据技术和音乐学(声乐)哪个好?小编通过比较数据科学与大数据技术和音乐学(声乐)在广东往年的录取分数线,数据科学与大数据技术就业前景和音乐学(声乐)就业前景,数据科学与大数据技术专业介绍和音乐学(声乐)专业介绍等数据帮助大家了解数据科学与大数据技术和音乐学(声乐)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音乐学(声乐)录取分数线(广东)
物理类
年份数据科学与大数据技术音乐学(声乐)
2021524--
理科
年份数据科学与大数据技术音乐学(声乐)
2020503--
二、数据科学与大数据技术和音乐学(声乐)专业介绍
音乐与舞蹈学类 音乐学(声乐)
广东海洋大学
层次 本科
学制 四年,五年
培养目标:本专业方向旨在培养具有良好的综合素质与相关学科领域的知识素养,系统掌握声乐理论知识与分析方法,具有较强的表演(演唱)能力和扎实的音乐基本功,并具备较高水平的艺术创作能力和较强的艺术理解能力与表现能力,能在专业的歌舞剧院、艺术团体、专业艺术院校、中小学校及文化馆站、科研单位和出版、广播影视部门、文化产业等相关领域从事声乐演唱、声乐教学、研究、编辑、评论等工作的应用型高级人才。
主要课程:声乐、钢琴、乐理、视唱练耳、音乐欣赏、意大利语、和声学、曲式分析、复调、电脑音乐编辑、钢琴即兴伴奏、歌曲创作、合唱与指挥、民族音乐概论、中国音乐史、西方音乐史、艺术概论等。
计算机类 数据科学与大数据技术
广东海洋大学
层次 本科
学制 四年
本专业以现代信息技术产业发展需求为导向,注重数学、统计学、计算机等相关专业的交叉融合,秉承复合型人才培养理念,系统地学习数据科学与大数据技术核心专业知识和应用技术。目前各行各业与大数据相关理论和技术的融合创新、协同发展已是大势所趋,对掌握大数据技术的人才需求巨大。本专业毕业生能到各行各业从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。
培养目标:培养德、智、体全面发展,具有良好人文素质、科学素养和创新精神,系统掌握数据科学、统计学和计算机科学的基础知识与基本理论,熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用技术等工具,能够胜任大数据挖掘与分析、大数据处理系统开发与构建等工作的应用技术型人才。
主要课程:工科数学分析、高等代数、数据结构、Python程序设计、分布式数据库系统原理与应用、分布式系统与并行计算、多元统计分析、算法分析与设计、操作系统与Linux基础、数据采集与预处理、大数据架构与技术、机器学习、数据分析与挖掘、数据可视化技术等。
主要实践性教学环节:多元统计分析综合实践、数据分析与挖掘综合实践、数据可视化技术课程设计、校内外企业实训、数学建模课程设计、专业实习、毕业实习、毕业设计。
三、数据科学与大数据技术和音乐学(声乐)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
广东数据科学与大数据技术(湖光校区)物理类本科批普通类四年126(204)首选物理,再选不限
广西数据科学与大数据技术(在湖光校区办学)理科本科二批普通类四年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
广东数据科学与大数据技术物理类本科批普通类524102068(203)首选物理,再选不限
广西数据科学与大数据技术理科本科二批普通类48843919
五、就业前景
音乐学
1.音乐学就业前景:
从大部分院校的音乐学就业情况来看,该专业的毕业生就业率都不错,既可在文艺团体从事合唱和声、音乐表演、演出指挥等工作;也可在广播、影视类企业从事音乐创作、编曲作曲;还可在音乐教育类机构从事音乐教学等工作。 音乐领域所需要的人才有其特殊性,先是表演人才、创作人才和理论人才,后来有了教育人才,发展到今天,又发掘了炙手可热的市场管理人才。伴随着全民族文化素质的全面提高和音乐教育的大力普及,以及高科技的飞速发展,大众传媒日益昌盛,各种各样的选秀节目扩大了音乐表演人才的选拔范围,因此,其他音乐专业人才培养的重任就落在了音乐学的深度教育上,音乐领域所需要的文化产业人才专业性较强,要求学生既要有良好的音乐基础,又要有良好的音乐表演技能和音乐学理论基础,而真正学懂一门音乐,不是短期内可以解决的。因此,这是音乐学专业毕业生的优势,为其就业开辟了一条广阔的道路。
2.音乐学就业方向:
本专业学生毕业后可在高、中等专业或普通院校、社会文艺团体、艺术研究单位和文化机关、出版及广播、影视部门从事教学、研究、编辑、评论、管理等方面工作。例如:合唱演出中的演唱、和声、指挥、伴奏,广播剧、影视剧配乐的创作编曲,音乐教育机构唱歌、乐器的教学等。
  中专 2022-11-04 05:54

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