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大數據分析學什麼課程

發布時間:2023-03-05 22:40:16

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。

② 大數據專業開設課程 主要學什麼

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。

大數據專業主要學習內容

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

主修課程:面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法,成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

女生學大數據好還是計算機好

其實無論是哪兩種專業比較,都沒有孰好孰壞,它們都有各自的優劣勢。因此,我們分別來看看大數據專業和計算機專業的主要特點。

1、計算機科學與技術

計算機科學與技術是一個計算機系統與網路兼顧的計算機學科寬口徑專業,旨在培養具有良好的科學素養,具有自主學習意識和創新意識,科學型和工程型相結合的計算機專業高水平工程技術人才。

作為計算機類專業中最老牌的一個專業,計算機科學與技術專業無論是在教育方面還是在行業內都已經發展的相當成熟了。成熟的培養體系能夠更好的幫助在校學生的成長,這是計算機專業的優點之一。此外,計算機科學與技術是一門學習內容非常廣泛的專業,主要分為三個方面:網路、硬體、軟體。學得多,應用面自然也廣,所以計算機專業的就業面非常廣。

2、數據科學與大數據技術專業

數據科學與大數據技術專業是以大數據為研究對象,以從數據中獲取知識與智慧為主要目的,以統計學、計算機科學、可視化以及專業領域知識等為理論基礎,以數據採集、預處理、數據管理及數據計算等為研究內容的一門學科。

相較於計算機科學與技術,大數據專業是一個比較「年輕」的專業。也正是因為它是個新專業,所以行業內人才缺口很大。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。這也表明,大數據專業的就業前景還是非常不錯的。此外,對於女生來說大數據專業還有一個優勢,大數據專業不會設計太深的演算法,進可做大數據開發,退也可做大數據分析,女生可以選擇更貼近業務方面的工作。

③ 大數據分析學習什麼內容

大數據分析工具介紹 
前端展現 
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
國內的有BDP,國雲數據(大數據魔鏡),思邁特,FineBI等等。
數據倉庫 
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
數據集市 
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大數據分析步驟 
大數據分析的六個基本方面 
1. Analytic Visualizations(可視化分析) 
不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據,讓數據自己說話,讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法) 
可視化是給人看的,數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部,挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量,也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力) 
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據,而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎) 
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰,我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
 5.Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話,我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰。
6.數據存儲,數據倉庫 
數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中,數據倉庫的構建是關鍵,是商業智能系統的基礎,承擔對業務系統數據整合的任務,為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL),並按主題對數據進行查詢和訪問,為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。

④ 大學大數據專業有什麼課程

大學大數據專業的課程有基礎課程、必修課和選修課三種,其具體細分課程如下:
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、非結構化大數據分析。

(4)大數據分析學什麼課程擴展閱讀

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。

大數據專業的含義:

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」是指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IIT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。

⑤ 大數據學習需要哪些課程

(1)統計學:參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等。

(2)數學:線性代數、微積分等。

(3)社會學:主要是一些社會學量化統計的知識,如問卷調查與統計分析;還有就是一些社會學的知識,這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助。

(4)經濟金融:如果是從事這個行業的數據分析人員,經濟金融知識是必須的。

(5)計算機:從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎麼處理出來的,要了解資料庫的結構和基本原理,同時如果條件充足的話,你還能有足夠的能力從資料庫里提取你需要的數據(比如使用SQL進行查詢),這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業者必備的。

此外,如果要想走的更遠,還要能掌握一些編程能力,從而借住一些專業的數據分析工具,幫助你完成工作。

擴展材料:

大數據(bigdata),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。

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據,非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示:企業中80%的數據都是非結構化數據,這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已,沒有必要神話它或對它保持敬畏之心,在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下,這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了,通過各行各業的不斷創新,大數據會逐步為人類創造更多的價值。

⑥ 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

⑦ 大數據專業主要學什麼

什麼是大數據?
在英文里被稱為big data,或稱為巨量資料,就是當代海量數據構成的一個集合,包括了我們在互聯網上的一切信息。
大數據能幹什麼?
通過對大數據的抽取,管理,處理,並整理成為幫助我們做決策。列如:應用以犯罪預測,流感趨勢預測,選舉預測,商品推薦預測等等
大數據專業需要學什麼?
因為涉及對海量數據的分析,離不開的就是數學,很多很多的數學。按照我們學習計劃的安排來看,我在大一大二期間就學了有:數學分析,線性代數,概率統計,應用統計學,離散數學,常微分。相比起其他計算機專業來說,我們確實要學很多數學。然後什麼公共課就不用多說了,如:大學英語,大學物理,思想政治,毛概等等。在專業課上,我們首先要學的就是C語言基礎,然後就是數據結構,Python基礎,Java面向對象程序設計,數據結構與演算法,數學建模,大數據等,簡直不要太多了,留給圖看看吧
未完待寫
接著上一次內容
學大數據能做什麼工作?
分為三個大類,第一是大數據系統研發類,第二是大數據應用開發類,第三是大數據分析類
大數據分析師:大數據分析師要學會打破信息孤島利用各種數據源,在海量數據中尋找數據規律,在海量數據中發現數據異常。負責大數據數據分析和挖掘平台的規劃、開發、運營和優化;根據項目設計開發數據模型、數據挖掘和處理演算法;通過數據探索和模型的輸出進行分析,給出分析結果。
大數據工程師: 主要是偏開發層面,指的是圍繞大數據系平台系統級的研發人員, 熟練Hadoop大數據平台的核心框架,能夠使用Hadoop提供的通用演算法, 熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要組件,能夠實現對平台監控、輔助運維系統的開發。
數據挖掘師/演算法工程師: 數據建模、機器學習和演算法實現,需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程 。
數據架構師: 高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化,有垂直行業經驗最佳,需要平台級開發和架構設計能力。
數據科學家:據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識,並能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同於統計學家或分析師)。一個優秀的數據科學家需要具備的素質有:懂數據採集、懂數學演算法、懂數學軟體、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂決策分析等。
薪資待遇方面:
數據科學家->數據架構師==演算法工程師>大數據工程師>數據分析師

⑧ 大數據專業主要學什麼

大數據專業
全稱:數據科學與大數據技術,強調交叉學科特點,以大數據分析為核心,以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科,培養面向多層次應用需求的復合型人才。
開設課程:
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、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。

⑨ 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。

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