山西财经大学统计学专业的数据分析与大数据处理方向的课程设置旨在培养学生具备扎实的统计学理论基础，熟练掌握数据分析与大数据处理的方法和技能，具备较强的实际问题分析和解决能力。课程设置涵盖了统计学、数学、计算机科学、经济学等多个学科领域，注重理论与实践相结合，培养学生的综合素质和创新能力。
主要课程设置统计学、实变函数、复变函数、空间解析几何、常微分方程、数据科学导论、属性数据分析、博弈论、计量经济学、数理经济学、数据科学的概率论基础、数据科学的统计基础、应用多元统计分析、数据挖掘等。
就业前景 山西财经大学经济统计学专业的毕业生就业前景较好。统计学是一门广泛应用于各个行业的学科，毕业生可以在政府部门、金融机构、企事业单位、研究机构等领域就业。随着数据分析和大数据技术的发展，对统计学专业人才的需求也在不断增加，毕业生有较大的就业机会。
不是。山西财经大学数据科学与大数据技术不是垃圾专业，该学校的数据科学与大数据技术专业是新型战略性发展专业，本专业面向国家经济领域对大数据技术与应用的需求，定位为“区域特色一流专业”，积极探索“智能+财经大数据”发展模式。
有。根据查询山西财经大学官网得知，数据科学与大数据技术有硕士点，山西财经大学是一所历史悠久、特色鲜明的省属地方类高等院校。
第6名为财政学：投档线为571分，第7名为数据科学与大数据技术：投档线为571分；第8名为金融工程：投档线为567分。第9名为应用统计学：投档线为567分，第10名为金融科技：投档线为566分；山西财经大学排名 在软科版中国大学排名中，山西财经大学排在：第297名。
1、第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。
2、关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。
3、简言之，一个偏理论，一个偏应用。数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和系统集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术。
4、侧重点不同 数据科学与大数据技术专业的理学：侧重研究物质世界基本规律的科学。数据科学与大数据技术专业的工学：侧重研究的是技术，要求研究得越简单，能把生产成本降得越低越好。
5、人工智能和机器学习：随着科技的快速发展，人工智能和机器学习领域的专业人才需求将持续增长。无论是在互联网、金融、医疗还是制造业，人工智能和机器学习都将在未来发挥越来越重要的作用。 数据科学和分析：大数据的普及使得数据科学和分析专业成为了热门选择。
1、大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。数据变形。
2、大数据处理的六个流程包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。
3、大数据处理的四个步骤包括：数据收集、数据清洗与整理、数据分析和数据可视化。首先，数据收集是大数据处理的第一步，它涉及从各种来源获取相关信息。这些来源可能包括社交媒体平台、企业数据库、电子商务网站、物联网设备等。数据收集的关键是确保数据的全面性和多样性，以便后续分析能得出准确结论。
4、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
综上所述，大数据的定义涉及数据规模、处理难度和价值特性等方面，而大数据处理流程则包括数据的收集、存储、处理、分析和可视化等环节。这些环节相互关联、相互影响，共同构成了大数据处理的完整流程。
大数据的定义：它指的是那些超出常规软件工具处理能力，需要在一定时间内进行抓取、管理和分析的数据集合。这些数据通常具有庞大的体积、多样的格式，并且包含的价值密度相对较低。 大数据的“大”：这里的“大”不仅仅指数据量的大小，更重要的是指数据的增长速度和多样性超出了传统技术的处理能力。
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的采集。