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大数据是哪个专业

发布时间:2022-03-01 13:01:20

‘壹’ 大数据属于什么专业

1、数据科学与大数据技术

本科专业,简称数据科学或大数据。

学制四年,授予工学学位或理学学位。

旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。

2、大数据技术与应用

高职院校专业。

学制四年,授予工学学位或理学学位。

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。

‘贰’ 大数据专业是做什么的

大数据专业,全称:数据科学与大数据技术

专业简介:本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业,它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中,北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示,该专业学制为四年,大部分为工学。

大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的数据价值化操作,包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等,其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。大数据最后要实现的是数据超融合,应用到实际场景,产生价值,大数据的价值才会体现出来。

‘叁’ 大数据属于什么专业

1、大数据专业,一般是指大数据采集与管理专业。

2、课程设置,大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

‘肆’ 大数据专业是个什么专业啊,干什么的

大数据属于大数据采集与管理专业,在大学中可以选择这个专业。. 大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。. 但是在大学中学习本专业会有一个问题那就是实战经验不足,企业对于大数据专业的人才需求点很大程度上在于实战经验,如果要学习本专业那大学期间一定要多参加项目, 重视实习。. 大数据专业在目前属于前景比较好的专业,但是还是那个问题,如果学习期间没有得到实战锻炼,那将来就业时肯定收到很大影响。. 如果真的对大数据专业感兴趣的话,可以考虑关联度较大专业比如计算机、统计学等,因为在大数据学习过程中也需要一定的计算机基础,比较推荐计算机专业。

‘伍’ 大数据这个专业主要是学什么的

学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分,分别是:
大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
大数据基础知识有三个主要部分:数学、统计学和计算机;
大数据平台知识:是大数据开发的基础,往往以搭建Hadoop、Spark平台为主;
目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的工程师薪酬在40万~160万元之间不等,而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。
从事大数据,需掌握哪些技术
1、Java编程
Java语言是基础,可以编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等。Java语言有很多优点,它的跨平台能力赢得了很多工程师的喜爱。
2、Linux基础操作命令
大数据开发一般在Linux环境下进行。大数据工程师使用的命令主要在三方面:查看进程,包括CPU、内存;排查故障,定位问题;排除系统慢的原因等。
3、Hadoop
Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapRece框架。HDFS存储数据,并优化存取过程。
MapRece方便了工程师编写应用程序
4、HBase
HBase可以随机、实时读写大数据,更适合于非结构化数据存储,核心是分布式的、面向列的Apache HBase数据库。HBase作为Hadoop的数据看,它的应用、架构和高级用法对大数据开发来说非常重要。
5、Hive
Hive作为Hadoop的一个数据仓库工具,方便了数据汇总和统计分析。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,可以协调为分布式应用程序。ZooKeeper的功能主要有:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务。
7、Phoenix
Phoenix是一种开源的sql引擎,是用Java语言编写的。
8、Avro与Protobuf
Avro、Protobuf是适合做数据存储的数据序列化系统,有较丰富的数据结构类型,可以在多种不同的语言间进行通信。
9、Cassandra
Apache Cassandra是运行在服务器或者云基础设施上的可以为数据提供完美平台的数据库,具有高性能、可扩展性、高线性。
Cassandra支持数据中心间互相复制,低延迟、不受断电影响。它的数据模型有列索引、高性能视图和内置缓存。
10、Kafka
Kafka可以通过集群来提供实时的消息的分布式发布订阅消息系统,具有很高的吞吐量,主要是利用Hadoop的并行加载来统一线上、离线的消息处理。
11、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求,大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
12、Flume
Flume是海量日志处理系统,具有高可用、高可靠、分布式的特点,可以对日志进行采集、聚合和传输。Flume可以定制数据发送方来收集数据,也可以对数据简单处理后写到数据接收方。
除了在这里讲到的所需要具备的大数据行业的技能,如果往后想要更加长远更加顺利的发展则还需要不断的去修炼自身的技术。

‘陆’ 统计学和大数据哪个专业好

咨询记录 · 回答于2021-04-10

‘柒’ 大数据学科包括什么专业

1、数据科学与大数据技术


本科专业,简称数据科学或大数据。


2、大数据技术与应用


高职院校专业。


相关专业名称:大数据管理与应用、大数据采集与应用等。


大数据专业强调交叉学科特点,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。

‘捌’ 大数据专业主要学什么

近两年来,互联网的发展迅速,相对应的带动了很多行业的发展,大数据作为新兴行业之一,半年来的人才需求在也是居高不下。

通过持续的观察前程无忧与智联招聘需求,在2016年6月大数据相关职位需求量,北京为21,511+个,稳居榜首,职位量占比高达25.1%,上海与深圳虽然拿下第二与第三,但是数量相差甚远。前十名也全部都是一二线城市,由此可以得出,大数据的发展,当前最活跃于偏向于发达的一线城市以及沿海地区。

从各行业发布的数量上来看,以计算机软件职位需求量最大,互联网/电子商务、IT服务/系统/数据/维护,紧随其后,并且三者相差不大,由此可以看出,计算机、互联网、IT类的职位需求的空缺一直很大,对于很多求职者而言,这是一个非常大的机遇。排名前四的与第五的数据相差很大,一方面是传统岗位数量的饱和,另一方面也就是新兴行业人才的稀缺。同时已经可以看出大数据在咨询、房地产、教育等行业的应用已经出现一个小的趋势,未来这些行业或将出现巨大的需求(或许这以一切的数据现象反映了当前国内的经济现状)。

从薪资水平上来看,5-8K是起步,20K以上的在2015年仅占2.4%,而在2016年却是增长到了21.5%%,由此可以看出,大数据其实也就是这一年始真正的发展。不论是平均最高月薪还是平均最低月薪,2016年在2015年的基础上都有明显的增长。平均月薪的增长意味着大数据进入了越来越多人的视线,专业人才难求,平均月薪疯长,大数据不火都不行。

目前大数据培训相对其他培训项目要好就业,因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的,而大数据在最近两年才大力发展,并且在各领域蔓延,因此所产生的人才缺口巨大,而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才,又特别的少;

应用越来越广,技术人才却产生较慢,刚培训的人员,只能适应基本的软件操作和理论基础;还达不到企业要完成复杂业务的技术需求;所以培训入门快,拿薪资快,但只是一时,进入企业,不努力学习是跟不上发展与用人需求的。

大数据就业方向

大数据领域有三个大的技术方向,这些不同的技术方向,对应企业的哪些招聘岗位?

大数据技术与应用专业市场需求旺盛,对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等;

大数据入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科对应岗位:大数据运维工程师

当下,大数据的趋势已逐步从概念走向落地,而在IT人跟随大数据浪潮的转型中,各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势,也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

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