大數據專科
1. 大數據專業課程有哪些
首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
2. 專科學校中大數據專業最好的是哪個啊
貴州大數據專業比較好的大專學校，是貴州電子信息職業技術學院。只要努力付出過，就會有收獲。
3. 專科專業是大數據有出路嗎
1大專和本科，大專最主要是技術，本科主要在學術方面。就業的話，相對來說本科要好一些（不排除個別專科專業比較好就業）
2大數據專業是最近幾年很火的專業，特別是國家政策方面非常重視。二來學校開設專業也有補貼。更重要的是可以招到更多的學生。互聯網行業的火爆，讓大數據專業越來越受到重視，這個專業聽起來是不錯的。
3大數據相關的專業：游戲設計、人工智慧、大數據、物聯網工程、智能科學與技術……畢竟本身實力不咋地又想吸引學學生的學校只能出此下策，什麼師資、課程設計等不在考慮范圍之內，在計算機基礎上增加幾門專業課就OK了。所以慎重選擇。加入學校比較重視該專業，師資力量，實習配套比較完善，那就讀普通專業吧。
4如果一定要讀這個專業，我建議選擇校企合作，畢竟專業師資力量，培訓基地，課程體系都比學校要完善，先進。但是，但是！！要看清楚，企業實力，是不是確實是這回事，還是中介，還是空殼公司，這個很重要。其次還要看清楚，校企合作專業是否加收費，收多少？！這個也比較重要。不加收費，那就直接讀。加收費，加收多少？3000？5000？8000？如果企業實力可以，加收費用不高，問題也不大。但是企業實力有待商榷，加收費用很高，那就算了，不如在校期間參加一些大數據培訓。
總之，選擇校企，擦亮眼睛，畢竟校企也有可取之處。
4. 大數據專業哪些大學有
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.對外經濟貿易大學
與北大為同一批次開設大數據專業的學校還有對外經貿大學，很多人不知道這所學校是一所211工程大學，所以這個大數據專業應該是辦得不錯的。
3.中南大學
該校是湖南最好的大學，屬於211和985工程學校。是第一批開設大數據與專業的高校。網上的一些排名中將該校的大數據專業排在了全國第一的位置。
4.中國人名大學
人大屬於第二批開設大數據專業的高校，具體開設時間是在2017年。人大的這個專業雖然開設只有一兩年的時間，但是實力應該是很強的，因為該校的統計學科在國內處於領先地位。
5.復旦大學
復旦大學的大數據專業是在2017年開設的，支撐學科主要涉及到了統計學、計算機科學和數學等學科，應用范圍很廣，幾乎在所有的行業中都可以進行應用。
6.電子科技大學
電子科技大學位於成都，綜合實力在全國范圍內排前50位，在四川省中排名第2位，在全國電子科技內大學中排名第一。
(4)大數據專科擴展閱讀
數據科學與大數據技術專業，簡稱數科或大數據，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。
大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
5. 專科生學大數據合適嗎
大數據專業就業前景
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人專才僅屬46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
6. 大專生學大數據怎麼樣
2017年大數據專業就業前景
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數回據答人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。
根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
7. 專科學歷，學大數據好就業嗎
目前學計算機 還是挺不錯的好就業，計算機分很多專業如平面設計，UI設計，互聯網營銷，電競，動漫，都是非常好就業的專業哦，選擇自己喜歡的專業
8. 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。
9. 大數據技術與應用在專科段能學好嗎
能。
大數據技術主要工作崗位集中在數據採集，數據整理，數據存儲，數據分析，數據呈現和數據應用領域，崗位人才需求量較大的崗位包括大數據應用開發，大數據分析和大數據運維。
針對於專科生的知識結構來說，從大數據運維開始學起比較現實的選擇。大數據運維的學習內容包括操作系統、計算機網路以及伺服器安裝、配置和調試等內容，大數據運維需要具備較強的動手能力，需要通過大量的實踐來逐漸掌握相關的知識結構。
(9)大數據專科擴展閱讀：
注意事項：
當下企業用人現象：一個專業集群對應一個行業熱點。大數據是交叉學科，走的是復合型培養路線，行業內從事相關職能的人專業背景各異。大數據作為人才培養方向在探索中，如果直接從各專業人才中遴選學苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設本科階段的教育還相對不夠成熟。
人才培養與行業發展存在差距。由於教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(本科四年，碩士研究生三年)後，所學恐怕落後於行業發展。
大數據人才的典型勝任特徵：善於做需求分析，寫代碼，善於與人溝通，喜歡探索未知，需要根據數據推演，分析，提出解決方案，有數據思維;需要持續保持學習狀態，內性格上能動能靜。
10. 大數據技術與應用這個專業專科讀出來怎樣
大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公內司到金融機構，到處需容要大數據項目來做創新驅動。
數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
大數據技術與應用專業，屬於前沿科技專業。目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。
數據分析師在深圳發展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。數據分析崗位大量的工作機會集中在北上廣深以及杭州。