① 大數據需要什麼學歷才可以學。

本科學歷

從企業方面來說，大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。產品分析是指通過演算法來測試新產品的有效性，是一個相對較 新的領域。在安全和風險分析方面，數據科學家們知道需要收集哪些數據、如何進行快速分析，並最終通過分析信息來有效遏制網路入侵或抓住網路罪犯。
一、ETL研發
隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。
ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。
二、Hadoop開發
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是搶手的大數據人才。
三、可視化（前端展現）工具開發
海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。
可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數 據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。
過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。
四、信息架構開發
大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。
五、數據倉庫研究
數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
六、OLAP開發
隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。
OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

② 研究大數據需要報考什麼專業

北京來大學——北京大數據自研究院
清華大學——清華大學數據研究院
人民大學——統計與大數據研究院
復旦大學——大數據學院
中南大學——中南大學信息安全與大數據研究院
西南交通大學——金融大數據研究院
貴州大學——貴州大學大數據與信息工程學院
南京郵電大學—— 南京郵電大學鹽城大數據研究院

③ 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。

④ 大數據專業主要學什麼課程

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

以中國人民大學為例：

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。


(4)大數據需要什麼專業擴展閱讀：

大數據崗位：

1、大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

2、大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3、hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4、數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

5、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

⑤ 大數據分析需要什麼專業

硬實力：數據分析師需要學生有一定的數學、計算機背景，從這個出發點來說，數學、回統計、計算機科答學等專業可以從事數據分析工作。這三個專業的同學可以雖然可以處理大量數據，並且擁有很強的數據分析能力，但是這類同學對於Business 和 Marketing缺乏了解。

軟實力：軟實力要求學生懂業務、懂管理，從這個出發點來說，信息管理、市場營銷、電子商務、社會學、金融學等專業畢業後也可以從事數據分析相關工作。不過，這幾個專業在業務方面可能專業度非常高，但是缺點也是非常明顯的：缺乏很強的數學和計算機背景，在實際操作中缺乏相關的專業技能。

更本質的看，數據分析是一種技能，人人可以學，學了都有用。這是個要用數據說話的年代，懂點數據相關知識可以更好的服務工作與學習。

⑥ 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。

⑦ 大數據屬於什麼專業請詳細介紹

大數據現在屬於一抄個獨立專襲業了，可能我們覺得它應該屬於計算機，但現在教育部已經設立了。
專業背景是人類現在進入數據時代，數據正在成為一種生產資料，數據處理技術成為新興產業。任何一個領域都能產生數據，需要我們對數據進行統計分析挖掘加工，創造意想不到的價值和財富。目前國內外高校開展培養大數據人才的時間還不長，市場上掌握大數據處理和應用開發技術的人才短缺，大數據專業就是為了培養市場需要技術人才的專業。
目前這個專業在許多高校還是以校企合作方式展開，也就是企業派駐工程師負責教學，雖然有課綱了，但面對技術日新月異，很多專業課知識點教學方式還在摸索和調整階段。

⑧ 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！

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