大数据工作需要学什么

‘壹’ 大数据专业主要学什么

大数据专业
全称：数据科学与大数据技术，强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。
开设课程：
数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

‘贰’ 大数据专业主要学什么

大数据是近年来兴起的一门新兴学科，也是一门具有良好就业前景的专业。
大数据技术专业属于交叉学科：统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。

此外，他们还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是第二学院的跨国界人才（具有专业知识和数据思维能力）。

以中国人民大学为例

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理、数学与信息科学概论、数据结构、数据科学概论、程序设计概论、程序设计实践。

必修课程：离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统介绍、计算机系统基础、并行体系结构和编程、非结构化大数据分析。

选修：数据科学算法概论，数据科学专题，数据科学实践，网络实用开发技术，抽样技术，统计学习，回归分析，随机过程。

大数据就业方向
1数据工程

毕业生可从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、应用和大数据集成平台开发，可在政府机关从事各类Java大数据工作，房地产、银行、金融、移动互联网等领域根据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可以从事IT领域的计算机应用。

2数据分析方向

毕业生可从事计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台和流计算核心技术的运维，可从事各类大数据平台运维工作，大数据分析等在政府机构、房地产、银行、金融、移动互联网等领域的大数据挖掘等相关工作也可以从事计算机在IT领域的应用。

‘叁’ 大数据专业主要学什么

大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据专业就业方向

1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

‘肆’ 大数据专业开设课程 主要学什么

大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据专业主要学习内容

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

女生学大数据好还是计算机好

其实无论是哪两种专业比较，都没有孰好孰坏，它们都有各自的优劣势。因此，我们分别来看看大数据专业和计算机专业的主要特点。

1、计算机科学与技术

计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。

作为计算机类专业中最老牌的一个专业，计算机科学与技术专业无论是在教育方面还是在行业内都已经发展的相当成熟了。成熟的培养体系能够更好的帮助在校学生的成长，这是计算机专业的优点之一。此外，计算机科学与技术是一门学习内容非常广泛的专业，主要分为三个方面：网络、硬件、软件。学得多，应用面自然也广，所以计算机专业的就业面非常广。

2、数据科学与大数据技术专业

数据科学与大数据技术专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，以统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科。

相较于计算机科学与技术，大数据专业是一个比较“年轻”的专业。也正是因为它是个新专业，所以行业内人才缺口很大。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。这也表明，大数据专业的就业前景还是非常不错的。此外，对于女生来说大数据专业还有一个优势，大数据专业不会设计太深的算法，进可做大数据开发，退也可做大数据分析，女生可以选择更贴近业务方面的工作。

‘伍’ 大数据具体学什么

大数据技术专业知识结构包括数学、统计、计算机和财经大数据分析四大模块。课程有C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据技术就业方向

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多，常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。

人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位包括大数据系统架构师（大数据平台搭建、系统设计、基础设施），大数据系统分析师（利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用）。

数据分析师（专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，实现数据的商业意义），大数据可视化工程师（依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案，选择合适的可视化技术，制作可视化样例）等。

‘陆’ 大数据需要学什么

随着大数据的发展，越来越多的人想要进入大数据行业，大数据技术体系巨大，包含的常识非常多。

对于零基础想要学习大数据的人，一开始入门可能不会太简单。学习大数据至少需要掌握一门计算机编程语言，计算机编程语言有很多，Java是目前使用的比较广泛的编程语言之一。所以，学习大数据，掌握好Java是必不可少的。

另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Hadoop生态体系；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop运用流程；数据仓库东西HIVE；大数据离线剖析Spark、Python言语；数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。

从事大数据工作，免不了要分析数据。如果从事数据剖析师，就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力，了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师，就需要能够熟练运用各类算法，对数学的要求是很高的。

‘柒’ 大数据专业主要学什么

大数据主要需要学Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系等四方面知识。

Java基础包含：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统等知识;

JavaEE核心包含：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git等知识;

Hadoop生态体系包含：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impal、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台等知识;

Spark生态体系包含：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flin等知识。

‘捌’ 大数据具体学什么

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员，在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等，经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++。