❶ 大数据专业都学什么

大数据专业都学什么

在去年理学院的专业设置中，应用统计学课程就有些偏向大数据分析，其培养目标定为在具有运用统计方法、数据库技术和SAS、SPSS、R语言等进行统计分析、数据分析、挖掘与开发、业务数据建模等能力，能在大数据、咨询、金融、数据分析、电子商务、互联网、信息服务行业对实际数据进行分析、开发、挖掘和处理的高素质应用型专门人才。该专业在课程设置上还突出了数据分析、数据库技术、大数据分析案例、数据可视化课程。



大数据就业方向

大学新专业“数据科学与大数据技术”因市场需求应运而生，快速发展的互联网行业催生了大学里的大数据专业。

目前，大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。从企业发布的岗位来看，与之相关的包括大数据架构开发、大数据开发工程师、大数据风控建模工程师、大数据咨询师、大数据研发工程师、Risk-风控模型分析师、大数据运维工程师、大数据平台架构师、Risk-反欺诈数据分析师、Risk-风控数据管理分析师、Risk-风控审批与政策分析师、java/大数据工程师这些岗位。



开展大数据的学校

继2016年北京大学、中南大学、对外经贸大学首批设立大数据相关学科，中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、重庆理工大学在内的32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。目前据了解，今年全国高等院校申请开设此专业的情况亦呈井喷式增长，从教育部公示的申请2017年“数据科学与大数据技术”专业的院校来看，2017年申请院校高达263所，其中工学190所、理学73所。

❷ 大数据专业主要学什么啊

大数据专业主要学的是那个c语言和那个计算机之间的软件相映的协调之类的。

❸ 大数据专业主要学什么

平面设计可以从事的职业：网站美工人员、设计助理、平面设计师、资深设计师、建筑设计书、美术指导、设计总监。

❹ 大数据专业需要学习什么样的知识

一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。掌握程度：精通
二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度：熟练。
三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度：熟练。
四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度：精通。
五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapRece。掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度：精通。
六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度：精通。
七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度：精通。
八、python语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度：精通。
九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法，掌握算法的原理，公式，算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析，保证分析结果的准确性。掌握程度：熟练。
十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构，熟悉Spark的各种应用场景，掌握基于SparkRDD的各种算子的使用；精通SparkStreaming针对流处理的底层原理，熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上，能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度：精通。
十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿，学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程，掌握大数据项目开发的设计思想，数据处理技术手段，解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。

❺ 大数据专业需要学习什么知识

学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：
第一阶段
CORE JAVA （加**的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础**
数据类型，运算符、循环，算法，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组
面向对象**
构造方法、控制符、封装
继承**
多态**
抽象类、接口**
常用类
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map**
异常，File
文件/流**
数据流和对象流**
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述，安装Linux操作系统，图形界面操作基础，Linux字符界面基础，字符界面操作进阶，用户、组群和权限管理，文件系统管理，软件包管理与系统备份，Linux网络配置 （主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计，SQL语句，Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础，HDFS，MapRece，分布式集群，Hive，Hbase，Sqoop
，Pig，Storm实时数据处理平台，Spark平台

❻ 大数据专业主要都要学哪些知识

1、Java基础
JAVA开发简介 基本语法、运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试
2、JavaWeb
html+css; html5+css3; javascript; jquery; 数据库; JDBC; WEB服务器、开发工具-MyEclipse; HTTP协议; (数据库连接池)数据源; JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0; 请求与响应; JSP; MVC; 会话管理; 过滤和监听; 异步请求; 阶段测试

3、JavaEE高级+Linux课程+分布式计算JavaWeb
Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战
4、离线数据分析平台Hadoop
初识Hadoop以及Hadoop生态系统、;Hadoop分布式文件系统HDFS、Hadoop的设计目标;分布式计算框架MapRece;MapRece应用程序的开发;数据仓库Hive的安装和使用、分桶作用、创建点击流数据数据仓库、点击流数据分析(HiveSql)。

5、实时数据分析平台Storm
python介绍、安装、基本操作、基本语法、数据结构、内建函数、异常、模块;Storm介绍、Storm应用场景及行业案例、Storm特点、Storm编程模型部署;Storm集群搭建、配置集群、通信机制;消息队列Kafka、使用Flume收集数据到Kafka、Mahout的离线计算数据、Kafka基础与常用API。

6、Scala语言与Spark
Scala;SparkStreaming、 SparkGraphX、Spark内核解析、Spark优化解析;Spark-Mllib机器学习、回归算法、决策树、推荐系统、分类算法等;升级Hive执行引擎为Spark、使用Spark Sql完成点击流日志业务需求、打通Spark数据收集、存储、计算、展示流程。

❼ 大数据专业主要学什么

“大数据抄”简单来说，就是一些把我们需要观察的对象数据化，然后把数据输入计算机，让计算机对这些大量的数据进行分析之后，给出我们一些结论。

学的主要内容有：

①JavaSE核心技术

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发

③Spark相关技术、Scala基本编程

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化

⑥云平台开发技术

整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。虽然是0基础入门，但企业对大数据人才招聘要求高，至少需要本科学历，建议本科及以上学历同学报名。

南京北大青鸟祝你学有所成！

北大青鸟中博软件学院小班教学实拍

❽ 大数据专业都要学什么课程

大数据专业有很多课程

❾ 大数据专业学什么的

大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分回析与挖掘等层面系统地帮助企业答掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。