『壹』 大數據專業學什麼
大數據技術專業是一個交叉學科領域，它結合了統計學、數學和計算機科學的基礎知識。統計學和數學提供了理解和處理大量復雜數據所需的理論基礎，而計算機科學則為數據的存儲、處理和分析提供了技術手段。
在具體學習內容上，學生需要掌握數據採集技術，包括如何從不同來源獲取數據，並確保數據的質量和准確性。此外，數據分析和處理軟體的學習是必不可少的，學生需要熟悉各種數據處理工具，如R、Python等編程語言，以及Hadoop、Spark等大數據處理框架。
數學建模軟體也是大數據技術專業的重要組成部分，學生需要學習如何使用數學模型來解決實際問題，包括線性代數、微積分、概率論等數學知識的應用。
除了上述技術方面的學習，學生還需要深入了解生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學和管理學等應用和拓展學科的知識。這些領域的知識可以幫助學生更好地理解數據背後的實際含義，從而為解決復雜問題提供更全面的視角。
因此，大數據技術專業的學習內容非常豐富，旨在培養能夠應對各種數據挑戰的復合型人才。
『貳』 大數據是什麼專業
大數據專業是一門涉及數據收集、存儲、處理、分析和應用的綜合性學科。它結合了數學、統計學、計算機科學、人工智慧等多個領域的知識和技術，旨在培養具備大數據思維、掌握大數據處理與分析技術、能夠從事大數據相關工作的專業人才。
大數據專業的核心課程主要包括：
基礎課程：如數學分析、高等代數、數據結構、數據科學導論、程序設計導論等，這些課程為學生打下堅實的數學和計算機基礎。
必修課程：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，這些課程深入探討了大數據處理的核心技術和方法。
選修課程：如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、隨機過程等，學生可以根據自己的興趣和職業規劃選擇相應的課程。
核心課程：演算法設計與分析、數學建模、操作系統、計算機網路、計算機組成原理、數據採集與預處理、大數據平台與應用、大數據存儲與管理、多元統計分析、數據可視化等，這些課程進一步強化了學生在大數據處理和分析方面的能力。
實踐與應用課程：如Java語言程序設計、Python語言程序設計、大數據演算法、人工智慧、數據建模以及大數據平台核心等，這些課程注重培養學生的實踐能力和解決實際問題的能力。
大數據專業的就業前景：
大數據專業在各個行業中都有廣泛的應用，包括金融、零售、醫療、製造、能源等。隨著大數據技術的不斷發展，越來越多的企業開始重視數據分析和數據驅動的決策，因此大數據專業人才的需求也在不斷增加。大數據專業的畢業生可以從事數據分析師、數據工程師、數據科學家、大數據平台架構師等多種職業，具有廣闊的就業前景和發展空間。
綜上所述，大數據專業是一門集多個學科知識於一體的綜合性學科，它注重培養學生的大數據思維和實踐能力，為學生在未來的職業生涯中提供有力的支持。