數據中心方向學什麼

A. 大數據技術是學什麼的 就業方向有哪些

大數據技術是中國普通高等學校專科專業。預計2025年前大數據人才需求仍將保持30%—40%的增速，需求總量在2000萬人左右。

大數據技術課程體系

主要課程：大數據專業導論，面向對象程序設計（java），操作系統原理，Linux系統運維技術，雲數據中心基礎，資料庫原理及應用，Hadoop大數據平台集群部署與開發，Python程序設計，機器學習，大數據可視化技術，數據分析與應用等。

學生經過本專業學習可以考取「大數據分析應用」、「1+X大數據運維」等職業資格證書以提高專業技能，增強其就業競爭力。畢業生亦可升本繼續深造，對應本科專業如：數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等。

專業崗位及主幹課程

專業緊貼市場需求，重點培育兩個崗位：大數據應用開發崗、大數據BI崗，其中大數據應用開發崗培養大數據離線分析、實時分析及數據可視化核心能力；大資料庫BI崗側重於與行業企業運行系統、業務模塊對接，掌握商業大數據管理。

大數據技術就業崗位

大數據應用開發工程師、數據ETL技術員、數據可視化工程師、行業BI工程師、資料庫管理員（DBA）、資料庫程序開發員（Java開發）；本專業畢業後半年的平均月薪5500元，最高可達1.5萬元。

大數據技術就業方向

本專業畢業生主要面向互聯網與軟體信息、商業服務、醫療、教育、金融、生產製造等行業的大數據應用崗位就業，主要工作崗位：大數據運維工程師、數據分析工程師、數據可視化工程師、大數據運營工程師、大數據技術銷售經理等。據統計，初次就業薪資待遇：5000-8000元左右。

B. 大數據專業主要學什麼

「大數據」簡單來說，就是一些把我們需要觀察的對象數據化，然後把數據輸入計算機，讓計算機對這些大量的數據進行分析之後，給出我們一些結論。

學的主要內容有：

①JavaSE核心技術

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發

③Spark相關技術、Scala基本編程

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化

⑥雲平台開發技術

整體來說，大數據課程知識點多，課程難度較大。雖然是0基礎入門，但企業對大數據人才招聘要求高，至少需要本科學歷，建議本科及以上學歷同學報名。

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C. 關於大學計算機專業資料庫方向

大學計算機專業資料庫方向：
1、資料庫應用開發 (application development)
除了基本的SQL方面的知識，還要對開發流程，軟體工程，各種框架和開發工具等等
資料庫應用開發這個方向上的機會最多，職位最多。
2、數據建模專家 (data modeler)
除了基本的SQL方面的知識，非常熟悉資料庫原理，數據建模負責將用戶對數據的需求轉化為資料庫物理設計和物理設計，這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟體開發商等）有專門職位，在中小公司則可能由程序員承擔。
3、商業智能專家 (business intelligence - BI)
主要從商業應用，最終用戶的角度去從數據中獲得有用的信息，涉及OLAP (online analytical processing) ，需要使用SSRS, cognos, crystal report等報表工具，或者其他一些數據挖掘，統計方面的軟體工具。
4、ETL開發 (ETL Developer)
使用ETL工具或者自己編寫程序在不同的數據源之間對數據進行導入，導出，轉換，所接觸的資料庫一般數據量非常大，要求進行的數據轉換也比較復雜和數據倉庫和商業智能的關系比較密切。在一些資料庫應用規模很大的公司裡面有專門的職位，中小公司裡面則可能由程序員或者DBA負責這方面的工作。
5、數據構架師 (Data Architect)
主要從全局上制定和控制關於資料庫在邏輯這一層的大方向，也包括數據可用性，擴展性等長期性戰略，協調資料庫的應用開發，建模，DBA之間的工作。這個方向上在大公司（金融，保險，研究，軟體開發商等）有專門職位， 在中小公司或者沒有這個職位，或者由開發人員，DBA負責。
6、資料庫管理員 (database administrator - DBA)
資料庫的安裝，配置，調優，備份/恢復，監控，自動化等，協助應用開發（有些職位還要求優化SQL，寫存儲過程和函數等）。這個方向上的職位相對少一些，但一般有點規模的公司還是會有這樣的職位
7、數據倉庫專家 (data warehouse - DW)
應付超大規模的數據，歷史數據的存儲，管理和使用，和商業智能關系密切，很多時候BI和DW是放在一個大類裡面的，但是我覺得DW更側重於硬體和物理層上的管理和優化。
8、存儲工程師 (storage engineer)
專門負責提供數據存儲方案，使用各種存儲技術滿足數據訪問和存儲需求，和DBA的工作關系比較密切。對高可用性有嚴格要求（比如通信，金融，數據中心等）的公司通常有這種職位， 這種職位也非常少。
9、性能優化工程師 (performance engineer)
專長資料庫的性能調試和優化，為用戶提供解決性能瓶頸方面的問題。也有專門的性能優化工程師，負責為其資料庫產品和關鍵應用提供這方面的技術支持。對資料庫性能有嚴格要求的公司（比如金融行業）可能會有這種職位。 因為針對性很強，甚至要求對多種資料庫非常熟悉，所以職位極少。
10、高級資料庫管理員 (senior DBA)
在DBA的基礎上，還涉及上面3種職位的部分工作，具體包括下面這些：對應用系統的數據（布局，訪問模式，增長模式，存儲要求等）比較熟悉。對性能優化非常熟悉，可以發現並優化從SQL到硬體I/O，網路等各個層面上的瓶頸，對於存儲技術相對熟悉，可能代替存儲工程師的一些工作，對資料庫的高可用性技術非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLERAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等），對大規模資料庫有效進行物理擴展（比如表分區）或者邏輯擴展（比如資料庫分區，聯合資料庫等）。熟悉各種數據復制技術，比如單向，雙向，點對點復制技術，以滿足應用要求。災難數據恢復過程的建立，測試和執行。這種職位一般只在對資料庫要求非常高並且規模非常大（比如金融，電信，數據中心等）的公司需要，而且這種公司一般有一個專門獨立負責資料庫的部門或組。這種職位非常少。

D. 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。