数据感知与大数据应用专业是当前信息科学与技术领域的热门专业之一。随着数字化时代的到来，大数据的产生和应用成为各行各业发展的重要驱动力。数据感知与大数据应用专业旨在培养具备数据分析与挖掘能力、理解并实践大数据技术与应用的专业人才。
一、数据感知的定义和意义：
数据感知是指通过使用各种传感器、仪器和设备，收集、提取和感知环境中的数据。这些数据可以来自不同领域，如气象、地理、生物、交通等，通过数据感知技术，可以将这些数据转化为有用的信息，帮助人们更好地理解和应对环境变化。
数据感知在各个行业都具有重要的意义。例如，在气象领域，通过感知气象数据，可以及时预警灾害并做出相应的应对措施；在交通领域，通过感知交通数据，可以优化交通流量，减少拥堵和事故的发生；在医疗领域，通过感知病人的生理数据，可以实现远程健康监测和医疗服务等。
二、大数据应用的定义和特点：
大数据应用是指通过对大规模数据的收集、存储、处理和分析，发现数据中的潜在模式和规律，并应用于决策制定、业务优化和创新等方面。大数据应用具有以下几个特点：
1. 数据量大：大数据应用所面对的数据量通常是海量级别的，常常以TB、PB甚至EB为单位。
2. 数据类型多样：大数据应用所处理的数据类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
3. 处理速度快：大数据应用需要能够实时或近实时地处理数据，以满足业务需求。
4. 数据价值高：大数据应用通过对海量数据的处理和分析，可以挖掘出隐藏在数据中的有价值信息，为决策提供支持。
三、数据感知与大数据应用专业的学科内容：
数据感知与大数据应用专业的学科内容涵盖了数据感知、数据处理与分析、大数据存储与管理、数据挖掘与机器学习、大数据应用与创新等方面。
1. 数据感知：学习各种数据感知技术，包括传感器技术、数据采集和预处理等。
2. 数据处理与分析：学习数据清洗、数据整合、数据处理和数据分析等技术，掌握数据处理工具和编程语言。
3. 大数据存储与管理：学习大数据的存储和管理方法，包括分布式文件系统、NoSQL数据库等。
4. 数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘和机器学习的基本原理与算法，掌握数据挖掘和机器学习工具的使用。
5. 大数据应用与创新：学习大数据应用的案例和实践，了解大数据在各个行业的应用，并进行创新性研究。
四、就业前景与发展方向：
数据感知与大数据应用专业毕业生具备丰富的数据分析和挖掘技术，掌握大数据处理和应用的能力，具备广泛的就业前景和发展方向。主要的就业领域包括：
1. 大数据分析师：负责对大数据进行分析和挖掘，为企业决策提供支持。
2. 数据科学家：利用各种数据科学工具和技术，处理和分析大数据，发现数据中的规律和模式。
3. 数据工程师：负责搭建和维护大数据平台，开发和优化大数据处理和分析的工具和算法。
4. 大数据应用开发工程师：负责开发和维护大数据应用系统，实现大数据的可视化和应用。
5. 人工智能与机器学习工程师：利用大数据和机器学习算法，构建人工智能系统和智能应用。
数据感知与大数据应用专业是一个具有很大发展潜力和广阔就业前景的专业。毕业生可以根据自身兴趣和特长选择相关领域的就业方向，并不断提高自己的技术水平，与时俱进。