大數據科學與應用講的是什麼

❶ 數據科學與大數據技術專業課程有哪些

數據科學與大數據技術專業課程有離散數學、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。

數據科學與大數據技術專業主要學什麼

數據科學與大數據專業的必修基礎課程方面大數據（人工智慧）概論、Linux操作系統、Java語言編程、資料庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程（高等數學、線性代數、概率論、數理統計）、大數據應用開發語言、Hadoop大數據技術、分布式資料庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。

選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智慧技術與應用等。實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。

數據科學與大數據技術專業就業前景

數據科學與大數據技術專業不僅有著明朗的就業前景，在就業崗位的薪資待遇上有著無法比擬的就業優勢。依據招聘網站給出薪資數據，目前國內人工智慧相關崗位的應屆畢業生的起薪基本都在10k—20k之間，畢業三年後人工智慧崗位的技術人員，平均月薪在25k以上，基本實現薪酬翻番，薪資水平、就業滿意度都優於全國平均水平的專業。

❷ 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。

❸ 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。

❹ 大數據技術與應用學的是什麼內容

大數據技術與應用需要學習Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學侍橘等內容。在「大數據」背景之下，精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大數據」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大，就業前景十分可觀。

大數據技術與應用學的是什麼

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：

基礎課老羨團程：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。

大數據技術與應用在各領域的使用

零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行分析。獲知客戶的消費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。

金融業：在金融行業里頭，數據即是生命，其信息系統中積累了大量客戶的交易數據。通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。

醫療業：通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷准確性和葯物有效性等。

製造業：該行業對大數據的需求主要體現在產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。通過數據分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。

大數據技術與應用相關崗位

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派或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。