1. 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)。
2. 工程統計學的學習難點有什麼
工程統計學是一門研究如何收集、處理、分析和解釋數據的學科，它在工程領域中有著廣泛的應用。然而，學習工程統計學也面臨著一些難點。
首先，工程統計學涉及的概念和方法較多，需要掌握一定的數學基礎和邏輯思維能力。例如，概率論、數理統計、假設檢驗等都是工程統計學的基礎內容，對於初學者來說可能會感到有些困難。
其次，工程統計學中的計算過程較為繁瑣，需要熟練掌握各種計算方法和技巧。例如，參數估計、置信區間、回歸分析等都需要進行大量的計算，這對於初學者來說可能會感到有些吃力。
此外，工程統計學中的數據處理方法也較為復雜。例如，數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等都需要掌握一定的技巧和方法。這些數據處理方法在實際應用中非常重要，但對於初學者來說可能會感到有些難以理解。
最後，工程統計學的應用范圍較廣，涉及到多個領域和行業。因此，在學習過程中需要不斷拓寬知識面，了解不同領域中的應用場景和需求。這對於初學者來說可能會感到有些挑戰。
總之，學習工程統計學需要具備一定的數學基礎和邏輯思維能力，同時還需要熟練掌握各種計算方法和技巧，並不斷拓寬知識面。雖然學習過程中會遇到一些難點，但只要認真學習、勤加練習，就一定能夠掌握這門學科。
3. 工業大數據工程師是做什麼的
工業大數據工程師的核心職責在於數據集成、處理與分析，具體包括：從多個源頭收集數據，進行清洗和過濾，確保數據的准確性；運用數據挖掘和機器學習等技術，從海量數據中提取有價值的信息；構建和優化工業大數據平台，進行數據模型的開發與測試，確保平台的穩定運行；對數據進行深度分析，發現數據中的規律和異常，支持數據驅動的決策；協助研發和業務部門實現數據產品的功能，並處理復雜的數據問題。
他們還需要根據企業的具體業務需求，優化系統或應用的技術架構，確保系統的穩定性與安全性。為了勝任這些職責，工業大數據工程師通常需要掌握大數據相關的技術工具，如Hadoop和Spark等。此外，深入理解工業大數據的特點和需求，對於完成好這項工作至關重要。
工業大數據工程師的工作不僅限於技術層面，還需要與業務部門緊密合作，確保數據產品能夠滿足實際業務需求。他們需要具備良好的溝通協調能力，以便更好地理解業務需求，並將其轉化為具體的技術解決方案。
此外，工業大數據工程師還需要關注數據安全和隱私保護，確保在處理和分析數據的過程中，遵守相關法律法規，保護企業及用戶的合法權益。隨著工業互聯網的發展，對工業大數據工程師的需求將持續增長，他們在推動企業數字化轉型和智能化升級中扮演著重要角色。
為了適應這一領域的發展趨勢，工業大數據工程師需要不斷學習和提升自己的技能，緊跟技術前沿，以更好地應對復雜多變的數據環境和業務挑戰。