vr和大數據專業
轉行大數據學習的是大數據技術吧。
學習大數據首先要了解大數據的學習路線回，首先搞清楚先學什答么，再學什麼，大的學習框架知道了，剩下的就是一步一個腳印踏踏實實從最基礎的開始學起。這里給大家普及一下學習路線：hadoop生態圈——Strom——Spark——演算法。
所以學習hadoop是第一步，在這里聲明一下，在學習hadoop之前需要有java基礎，因為hadoop底層全是用java寫的；還需要系統層面學會使用linux的基本shell命令，因為你學習hadoop得首先會安裝hadoop。
Hadoop在大數據技術體系中的地位至關重要，Hadoop是大數據技術的基礎，對Hadoop基礎知識的掌握的扎實程度，會決定在大數據技術道路上走多遠。
B. 有哪些大學的哪些專業是與大數據有關的
一、開設了大數據的大學：
1、北京大學
大數據是一個新的專業，國內首次出現這個專業是在2016年的時候，當時新設這個專業的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。
(2)vr和大數據專業擴展閱讀：
大數據專業主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
數據（big data）
指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
C. VR+大數據……
和大部分智來能硬體一樣，源阻隔在VR產業面前的是「數據計算能力」與「數據傳輸速度」兩座大山。而VR的這兩座大山又尤其的高。
第一、阻斷人原有的視覺輸入；
第二、用虛擬影像光線占據全部視覺；
第三、與影像的交互，達到繞過大腦的效果
現在，我們需要用設備虛擬出一個能夠足以繞過大腦的影像，而且可以和意識反饋互動，驅動這個影像的計算晶元，每秒計算速度應該是多少？
顯然，我們還沒有辦法讓人們把一台超級計算機直接戴在臉上。
那麼，在計算力發生指數飛躍之前，現在VR所能呈現的內容，無論是否有互動，和左右格式3D視頻並沒有本質的區別。
當然，提升終端計算力並不是目前科技發展的主流趨勢。大家更希望藉助於速度越來越快的網路，將主要計算放在雲端進行，而直接向終端下發計算結果。
以上是關於VR大數據的部分數據。ITjob官網有大數據的相關文章和論壇，其他專業的論壇和博客也有，可能這些只是冰山一角，要想了解的更多，你可以自行了解。
D. 大學的大數據專業和大數據（雲計算方向）哪個更值得學
應該會根據你的興趣來看，大數據注重的是數據分析，雲計算是偏向計算機軟硬專件架構與應用。大屬數據方向需要有扎實的數學基礎，如果數學不是很好，這個學習起來比較吃力。雲計算需要計算機技術能力較強。兩個方向應該來說都需要良好的數學基礎和編程基礎
E. 大數據屬於什麼專業
1、大數據屬於數學一類的專業。相關專業名稱有：「信息與計算科學」、「數學與應用數學」、「統計學」等。
大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。
（1）統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
（2）數學與應用數學是一個學科專業，該專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法，具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究的初步訓練。能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。
（3）信息與計算科學專業是以信息領域為背景用將邁向的數學與信息，管理相結合的交叉學科更深入和專業。
F. 大數據專業和人工智慧專業哪個好
首先，人工智慧和大數據這兩個專業的前景都比較廣闊，隨著產業結構升級的持續推進，未來大數據和人工智慧專業的人才培養規模會逐漸擴大。
人工智慧與大數據具有密切的聯系，大數據是人工智慧的重要基礎，二者之間的發展會互相促進。在行業內，大數據工程師的工作內容會涉及到人工智慧技術，而人工智慧工程師在工作中也會使用到大數據技術，所以大數據和人工智慧的技術邊界是比較模糊的，當前也有不少大數據工程師開始轉向人工智慧領域的研發。
大數據專業的重點在於完成數據的價值化，而人工智慧專業的重點在於完成智能決策，大數據為人工智慧提出決策的基礎，人工智慧為大數據的價值化提供出口。如果把大數據比喻成「石油」的話，那麼人工智慧就可以比喻成「汽車」。
從技術的成熟度上來看，大數據技術目前已經趨於成熟，正處在落地應用的初期，所以當前選擇大數據專業會有一個較為系統的學習過程，可以參考的案例也比較多。當然，由於目前大數據領域依然有很多課題需要攻克，所以當前大數據領域依然以研發型人才需求為主，從業者要想具有更強的崗位競爭力，建議讀一下研究生。
人工智慧相對於大數據技術來說，目前還遠沒有達到技術的成熟期，人工智慧目前依然處在所謂的「弱人工智慧」階段，所以如果選擇學習人工智慧會面臨一定的難度，不僅知識量比較大，學習的周期也會更長一些。實際上，目前不少人工智慧領域的從業者，有大量的工作內容是基於大數據開展的，所以如果想從事人工智慧領域的研發，也可以從大數據開始學起。
G. 為什麼選擇大數據專業
聽說現在很多高校開始准備開始大數據專業了，大數據有平台開發方向，也有數據分析方向，你是畢業生還是今年高考呀？
H. 大數據專業好嗎
數據科學與大數據技術，簡稱大數據專業，是2016年以來國內新開的專業學科之一，這專幾屬年「大數據」成為發展最快的專業。
大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機。
大數據通常與具體的業務相結合而落地，依託不同大學的專業特色，大數據專業在課程開設上也帶有不同的行業特色。生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等學科都可能成為它的應用拓展性學科。
隨著大數據往各領域延伸發展，市場對統計學、數學方面的專業人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。大數據專業就業前景挺不錯的。
I. 大數據專業是什麼
大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘回、雲計算一類答的，所以是計算機一類的專業。分布比較廣，應用行業較多。
大數據
零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行分析。獲知客戶的消費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。
金融業：在金融行業里頭，數據即是生命，其信息系統中積累了大量客戶的交易數據。通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。
醫療業：通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷准確性和葯物有效性等。
製造業：該行業對大數據的需求主要體現在產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。通過數據分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。