存儲大數據需要什麼專業

⑴ 學大數據需要什麼條件嗎

大數據需要以下六類人才：
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是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，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，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，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，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁

⑵ 學大數據需要什麼學歷

大數據學習不需要學歷，但是從事大數據相關的工作要求是需要學歷的，學習大數據，最低要求統招大專，這也是企業用人的最低學歷要求。由於大數據行業人才稀缺，企業用人主要還是看個人的技術實力，所以對學歷的限制較小。當然，本科、研究生學歷的話會更有優勢。只是專科學歷即使掌握了大數據分析技術，在就業市場上的核心競爭力比較低，現在大多用人單位的要求是本科及以上學歷。專科的同學可以考慮盡快進行專升本的學習。

對於年齡還沒有成年但是沒讀書有想要學習大數據的小朋友，是建議重新回到校園學習，通過統招高考去考取大學學習大數據。其一，年齡太小了，即使學習了大數據技術，公司也不會招未成年人；其二，沒有大專及以上的學歷，很難找到與大數據相關的工作。千鋒教育擁有多年IT培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，合作企業達20000餘家，覆蓋全國一線二線城市大中小型公司，成功幫助20000餘名人才實現就業。

⑶ 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。

⑷ 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。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)存儲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。參考資料來源：參考資料來源：

⑸ 大數據專業主要學什麼

要想學習大數據需要掌握以下幾個基本內容：
第一：計算機基礎知識。計算機基礎知識對於學習大數據技術是非常重要的，其中操作系統、編程語言和資料庫這三方面知識是一定要學習的。編程語言可以從Python開始學起，而且如果未來要從事專業的大數據開發，也可以從Java開始學起。計算機基礎知識的學習具有一定的難度，學習過程中要重視實驗的作用。
第二：數學和統計學基礎知識。大數據技術體系的核心目的是「數據價值化」，數據價值化的過程一定離不開數據分析，所以作為數據分析基礎的數學和統計學知識就比較重要了。數學和統計學基礎對於大數據從業者未來的成長空間有比較重要的影響，所以一定要重視這兩個方面知識的學習。
第三：大數據平台基礎。大數據開發和大數據分析都離不開大數據平台的支撐，大數據平台涉及到分布式存儲和分布式計算等基礎性功能，掌握大數據平台也會對於大數據技術體系形成較深的認知程度。對於初學者來說，可以從Hadoop和Spark開始學起。

⑹ 學大數據的還適合學什麼專業

一 大數據專業學什麼的

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘版等層面系統地權幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。「大數據」（Big Data）指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。「大數據」之「大」，並不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的「大數據」應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。

二 大數據專業都學什麼

大數據專業都學什麼

在去年理學院的專業設置中，應用統計學課程就有些偏向大數據分析，其培養目標定為在具有運用統計方法、資料庫技術和SAS、SPSS、R語言等進行統計分析、數據分析、挖掘與開發、業務數據建模等能力，能在大數據、咨詢、金融、數據分析、電子商務、互聯網、信息服務行業對實際數據進行分析、開發、挖掘和處理的高素質應用型專門人才。該專業在課程設置上還突出了數據分析、資料庫技術、大數據分析案例、數據可視化課程。

大數據就業方向

大學新專業「數據科學與大數據技術」因市場需求應運而生，快速發展的互聯網行業催生了大學里的大數據專業。

目前，大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。從企業發布的崗位來看，與之相關的包括大數據架構開發、大數據開發工程師、大數據風控建模工程師、大數據咨詢師、大數據研發工程師、Risk-風控模型分析師、大數據運維工程師、大數據平台架構師、Risk-反欺詐數據分析師、Risk-風控數據管理分析師、Risk-風控審批與政策分析師、JAVA/大數據工程師這些崗位。

開展大數據的學校

繼2016年北京大學、中南大學、對外經貿大學首批設立大數據相關學科，中國人民大學、北京郵電大學、復旦大學、重慶理工大學在內的32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。目前據了解，今年全國高等院校申請開設此專業的情況亦呈井噴式增長，從教育部公示的申請2017年「數據科學與大數據技術」專業的院校來看，2017年申請院校高達263所，其中工學190所、理學73所。

三 學大數據可以從事什麼工作

1、數據規劃師

在一個產品設計之前，為企業各項決策提供關鍵性數據支撐，實現企業數據價值的最大化，更好地實施差異化競爭，幫助企業在競爭中獲得先機。

2、數據工程師

大數據基礎設施的設計者、建設者和管理者，他們開發出可根據企業需要進行分析和提供數據的架構。同時，他們的架構還可確保系統能夠平穩運行。

3、數據架構師

擅長處理散亂數據、各類不相乾的數據，精通統計學的方法，能夠通過監控系統獲得原始數據，在統計學的角度上解釋數據。

4、數據分析師

職責是通過分析將數據轉化為企業能夠使用的信息。他們通過數據找到問題，准確地找到問題產生的原因，為下一步的改進找到關鍵點。

5、數據應用師

將數據還原到產品中，為產品所用。他們能夠用常人能理解的語言表述出數據所蘊含的信息，並根據數據分析結論推動企業內部做出調整。

6、數據科學家

大數據中的領導者，具備多種交叉科學和商業技能，能夠將數據和技術轉化為企業的商業價值。

四 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、醫回學、環境科學、經濟答學、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)。

五 從事大數據方向，大學本科學什麼專業比較好

有這么幾個專業方向供你參考
首先，數學方向，這個方向與大數據能夠結合，內數學建模在大數據的容系統設計方面很有用
其次，統計方向，簡單說大數據是一種放大了的統計學
再次，計算機方向，大數據系統的運行離不開計算機
最後，軟體工程方向，如何實現整個大數據系統的合理高效運行需要設計
好了，根據你自己的想法和需求進行選擇吧

六 大數據屬於什麼專業在哪裡可以學

大數據屬於大數據採集與管理專業，在大學中可以選擇這個專業。

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面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的專業。

「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。

通過不同行業的「大數據」應用狀況，能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術，解決難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。
(6)學大數據的還適合學什麼專業擴展閱讀
大數據技術主要包括以下作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

七 現在學什麼專業好，大數據專業怎麼樣

不知道對烹飪類的專業感興趣嗎 例如 中餐 西餐 西點等等 相比較其他專技術不會覺的枯燥屬 學習這些來實操課程多 理論知識少哦 此外烹飪類的專業就業率比較高，優勢也很明顯哦 烹飪專業畢業的學生，在學校一般是理論和實操相結合授課，實操大於理論，在學校動手實踐能力得到了提升，更適合社會的發展。2.隨著餐飲行業的突飛猛進，社會對烹飪人才需求量日益增大，供不應求。3.人們的觀念與意識進一步提升，在飲食方面都注重營養。.廚師人人都需要，走哪都不開，人總是要吃飯的，所以不用擔心會失業。
可以留下你的聯系方式嗎？我讓我們專業老師給你系統解疑

⑺ 大數據屬於什麼專業

大數據屬於計算機行業。大數據是指在承受的時間范圍內使用通常的軟體工具捕獲和管理的數據集合。大數據是一種大規模的數據集合，在過去的存儲和管理分析中遠遠超過傳統軟體。

大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

隨著互聯網時代的到來，人們愈發認識到現代科技與計算機技術的重要性，無論是互聯網頭部企業對IT技術的研發應用還是普通企業的發展需要都可以看出IT行業正處於如日中天的發展態勢下，行業競爭同樣十分激烈隨著人工智慧、物聯網的發展、大數據人才急劇增加，所以大數據行業的就業前景一片光明。如果你想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

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⑻ 大數據專業主要學什麼

今年有20多所高校開設了大數據專業，很多人都聽說過，但是大數據專業到底是什麼，可以干什麼，需要學什麼，很多人對此都不了解，今天就來分享下大數據專業的干什麼的內容。
學完大數據專業可以干什麼工作
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。
大數據專業學什麼
數據科學與大數據技術屬於交叉學科：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)。
以上就是對於大數據專業方向的介紹，對於還沒上大學的同學來說，有機會可以爭取報考大數據專業，而對於已經在學習或者已經畢業的朋友來說，也可以通過參加大數據培訓來進入大數據行業發展，兩種方法適合不同的人群，最終的效果沒有太大的差別，通過培訓的可能項目經驗這邊會多一點。

⑼ 學大數據需要什麼條件

作者：加米穀大數據老師
鏈接：https://www.hu.com/question/63581136/answer/1142926675
來源：知乎
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目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：JavaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：Linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

⑽ 大數據專業都學啥

1、大數據專業，一般是指大數據採集與管理專業。

2、課程設置，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。
數據科學與大數據技術專業(英文名Data Science and Big Data Technology)，簡稱數據科學或大數據，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。