❶ 大數據專業都學什麼

大數據專業都學什麼

在去年理學院的專業設置中，應用統計學課程就有些偏向大數據分析，其培養目標定為在具有運用統計方法、資料庫技術和SAS、SPSS、R語言等進行統計分析、數據分析、挖掘與開發、業務數據建模等能力，能在大數據、咨詢、金融、數據分析、電子商務、互聯網、信息服務行業對實際數據進行分析、開發、挖掘和處理的高素質應用型專門人才。該專業在課程設置上還突出了數據分析、資料庫技術、大數據分析案例、數據可視化課程。



大數據就業方向

大學新專業「數據科學與大數據技術」因市場需求應運而生，快速發展的互聯網行業催生了大學里的大數據專業。

目前，大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。從企業發布的崗位來看，與之相關的包括大數據架構開發、大數據開發工程師、大數據風控建模工程師、大數據咨詢師、大數據研發工程師、Risk-風控模型分析師、大數據運維工程師、大數據平台架構師、Risk-反欺詐數據分析師、Risk-風控數據管理分析師、Risk-風控審批與政策分析師、java/大數據工程師這些崗位。



開展大數據的學校

繼2016年北京大學、中南大學、對外經貿大學首批設立大數據相關學科，中國人民大學、北京郵電大學、復旦大學、重慶理工大學在內的32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。目前據了解，今年全國高等院校申請開設此專業的情況亦呈井噴式增長，從教育部公示的申請2017年「數據科學與大數據技術」專業的院校來看，2017年申請院校高達263所，其中工學190所、理學73所。

❷ 大數據專業主要學什麼啊

大數據專業主要學的是那個c語言和那個計算機之間的軟體相映的協調之類的。

❸ 大數據專業主要學什麼

平面設計可以從事的職業：網站美工人員、設計助理、平面設計師、資深設計師、建築設計書、美術指導、設計總監。

❹ 大數據專業需要學習什麼樣的知識

一、Java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通
二、數據結構與演算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和演算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種演算法和數據結構，並且了解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、資料庫原理與MYSQL資料庫掌握關系型資料庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關系型資料庫的範式。通過MYSQL資料庫掌握通過SQL語言與MYSQL資料庫進行交互。熟練掌握各種復雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網路配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapRece。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分布式資料庫技術:精通分布式資料庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式資料庫技術。精通分布式資料庫原理、應用場景、HBASE資料庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統資料庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、python語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、演算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習演算法熟練掌握機器學習經典演算法，掌握演算法的原理，公式，演算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習演算法進行相關數據的分析，保證分析結果的准確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種運算元的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習演算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。

❺ 大數據專業需要學習什麼知識

學習要根據自身情況來定，如果你是零基礎，那就必須先從基礎Java開始學起（大數據支持很多開發語言，但企業用的最多的還是JAVA），接下來學習數據結構、Linux系統操作、關系型資料庫，夯實基礎之後，再進入大數據的學習，具體可以按照如下體系：
第一階段
CORE JAVA （加**的需重點熟練掌握，其他掌握）
Java基礎**
數據類型，運算符、循環，演算法，順序結構程序設計，程序結構，數組及多維數組
面向對象**
構造方法、控制符、封裝
繼承**
多態**
抽象類、介面**
常用類
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合類Map**
異常，File
文件/流**
數據流和對象流**
線程（理解即可）
網路通信（理解即可）
第二階段
數據結構
關系型資料庫
Linux系統操作
Linux操作系統概述，安裝Linux操作系統，圖形界面操作基礎，Linux字元界面基礎，字元界面操作進階，用戶、組群和許可權管理，文件系統管理，軟體包管理與系統備份，Linux網路配置 （主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養動手能力。了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。與此同時，如果大家有時間把javaweb及框架學習一番，會讓你的大數據學習更自由一些）
重點掌握：
常見演算法
資料庫表設計，SQL語句，Linux常見命令
第三階段
Hadoop階段
離線分析階段
實時計算階段
重點掌握：
Hadoop基礎，HDFS，MapRece，分布式集群，Hive，Hbase，Sqoop
，Pig，Storm實時數據處理平台，Spark平台

❻ 大數據專業主要都要學哪些知識

1、Java基礎
JAVA開發簡介 基本語法、運算符 流程式控制制語句 數組 函數 面向對象 常用類庫 異常 io系統 集合泛型 線程 網路編程 階段測試
2、JavaWeb
html+css; html5+css3; javascript; jquery; 資料庫; JDBC; WEB伺服器、開發工具-MyEclipse; HTTP協議; (資料庫連接池)數據源; JavaWeb開發之Servlet、Servlet3.0; 請求與響應; JSP; MVC; 會話管理; 過濾和監聽; 非同步請求; 階段測試

3、JavaEE高級+Linux課程+分布式計算JavaWeb
Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分庫分表、讀寫分離、JAVA搜索引擎、Redis、消息隊列、分布式計算框架、項目實戰
4、離線數據分析平台Hadoop
初識Hadoop以及Hadoop生態系統、;Hadoop分布式文件系統HDFS、Hadoop的設計目標;分布式計算框架MapRece;MapRece應用程序的開發;數據倉庫Hive的安裝和使用、分桶作用、創建點擊流數據數據倉庫、點擊流數據分析(HiveSql)。

5、實時數據分析平台Storm
python介紹、安裝、基本操作、基本語法、數據結構、內建函數、異常、模塊;Storm介紹、Storm應用場景及行業案例、Storm特點、Storm編程模型部署;Storm集群搭建、配置集群、通信機制;消息隊列Kafka、使用Flume收集數據到Kafka、Mahout的離線計算數據、Kafka基礎與常用API。

6、Scala語言與Spark
Scala;SparkStreaming、 SparkGraphX、Spark內核解析、Spark優化解析;Spark-Mllib機器學習、回歸演算法、決策樹、推薦系統、分類演算法等;升級Hive執行引擎為Spark、使用Spark Sql完成點擊流日誌業務需求、打通Spark數據收集、存儲、計算、展示流程。

❼ 大數據專業主要學什麼

「大數據抄」簡單來說，就是一些把我們需要觀察的對象數據化，然後把數據輸入計算機，讓計算機對這些大量的數據進行分析之後，給出我們一些結論。

學的主要內容有：

①JavaSE核心技術

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發

③Spark相關技術、Scala基本編程

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化

⑥雲平台開發技術

整體來說，大數據課程知識點多，課程難度較大。雖然是0基礎入門，但企業對大數據人才招聘要求高，至少需要本科學歷，建議本科及以上學歷同學報名。

南京北大青鳥祝你學有所成！

北大青鳥中博軟體學院小班教學實拍

❽ 大數據專業都要學什麼課程

大數據專業有很多課程

❾ 大數據專業學什麼的

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分回析與挖掘等層面系統地幫助企業答掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。「大數據」（Big Data）指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。「大數據」之「大」，並不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的「大數據」應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。