大數據專業主要學什麼課

『壹』 大數據專業主要學什麼

大數據是近年來興起的一門新興學科，也是一門具有良好就業前景的專業。
大數據技術專業屬於交叉學科：統計學、數學和計算機是三大支撐學科；生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學和管理學是應用和拓展的學科。

此外，他們還需要學習數據採集、分析、處理軟體、數學建模軟體和計算機編程語言等。知識結構是第二學院的跨國界人才（具有專業知識和數據思維能力）。

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、數據科學概論、程序設計概論、程序設計實踐。

必修課程：離散數學、概率統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統介紹、計算機系統基礎、並行體系結構和編程、非結構化大數據分析。

選修：數據科學演算法概論，數據科學專題，數據科學實踐，網路實用開發技術，抽樣技術，統計學習，回歸分析，隨機過程。

大數據就業方向
1數據工程

畢業生可從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、應用和大數據集成平台開發，可在政府機關從事各類Java大數據工作，房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域根據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可以從事IT領域的計算機應用。

2數據分析方向

畢業生可從事計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台和流計算核心技術的運維，可從事各類大數據平台運維工作，大數據分析等在政府機構、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域的大數據挖掘等相關工作也可以從事計算機在IT領域的應用。

『貳』 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學什麼？主要學的是文科。哎，主要是為的是文科。

『叄』 大數據專業主要課程有哪些

大數據專業主要課程多種多樣，屬於交叉學科。

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。

就業前景：

作為人口大國和製造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源採集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。

預計到2021年底，我國數據總量預計將佔全球數據總量的21%，將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。

『肆』 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學：

1. Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!

2.Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

4. Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學大數據，需掌握其具體用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7. HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（可定製）的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

『伍』 大數據專業學什麼 主要課程有哪些

大數據專業需要學：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、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等。

大數據專業就業前景

作為人口大國和製造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源採集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。預計到2020年底，我國數據總量預計將佔全球數據總量的21%，將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。

根據2019年教育部公布的《2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果》顯示。據統計，普通高校此次新增了2072個本科專業，其中包括1831個新增備案專業和241個新增審批專業。

新增專業中，數據科學與大數據技術專業備受歡迎，全國共196所高校新增了該專業。

而根據清華大學經管學院2017年11月發布的《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》報告顯示，當前我國大數據領域人才缺口高達150萬，到2025年將達到200萬。

大數據專業好不好就業

大數據領域的崗位還是比較多的,尤其是大數據開發崗位,目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋,這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看,大數據開發崗位的數量明顯比較多,而且不僅需要研發型人才,也需要應用型人才,所以本科生的就業機會也比較多。

『陸』 大數據專業主要學什麼

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。
大數據專業要學的內容分為兩種。大數據開發：Ja-va、大數據基礎、Hadoop體系、Scala、kafka、Spark等內容；數據分析與挖掘：Python、關系型資料庫、文檔資料庫、內存資料庫、數據處理分析等。
基礎課程一般包括：數學分析、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、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、程序設計實踐等。

『柒』 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學科目如下：

數據科學與大數據技術（理學學位），以北京大學為例，主要課程包括：概率論、數理統計，應用多元統計分析， 實變函數，應用回歸分析，貝葉斯理論與演算法。

應用時間序列分析，統計計算，統計機器學習，程序設計實習，數據結構與演算法，分布與並行計算，演算法設計與分析，資料庫概論，自然語言處理導論，數值與計算方法，人工智慧，最優化方法，深度學習等。

數據科學與大數據技術（工學學位），以中國人民大學為例， 該專業由統計學院、信息學院、統計與大數據研究院、數學科學研究院聯合授課，為應對大數據時代帶來的機遇與挑戰培養專業的數據科學人才。

主要課程包括：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、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、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。

以上內容參考：知乎

『捌』 大數據專業主要學什麼

作為新興技術領域，大數據對專業人才的需求正在不斷攀升，與此同時，也就帶來了國內高校的大數據專業熱潮。數據科學與大數據技術、大數據技術與應用，這些都是近年來的熱門行業。那麼大數據專業難學嗎？主要課程內容有哪些？今天我們來具體了解一下。
從知識結構上來看，大數據技術專業以計算機、數學、統計學為主要基礎內容。專業設立的目標，是培養學生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。
那麼大數據專業難學嗎？我們可以看看某211大學的課程簡介——
數學類：高等數學、概率論與數理統計、運籌學或數學建模或矩陣理論
學科基礎課：計算機導論與程序設計、電路與電子學基礎、離散數學、數字邏輯與數學系統
專業基礎課：數據結構、計算機系統基礎、編譯原理與技術、計算機組成原理、計算機系統結構、計算機網路、資料庫系統原理、軟體工程、數據倉儲與數據挖掘、機器學習、大數據基礎、數據科學導論
專業課程：
數據採集與管理模塊：多模態信息處理、信息與知識獲取、流數據分析技術、Linux開發環境及應用
數據分析與計算模塊：Python程序語言與R語言、演算法設計與分析、並行運算與GPU課程、分布式計算與雲計算
數據服務與應用模塊：服務科學與服務工程概論、數據驅動的管理與決策、數據可視化、Web開發技術
光看這些專業技術名詞，大家可能覺得比較空洞，事實上，這其中就是結合了計算機、數學、統計學等相關專業的背景，在相應學科上有一定基礎的學習者，比如說數學、理科，系統化地學都是能夠學得好的。
關於大數據專業難學嗎，主要課程內容有哪些，以上就為大家做了詳細的介紹了。大數據專業確實熱度很高，而難度也因人而異，但是總體來說，花四年的時間去學習這樣的高薪技術，是值得的。