大数据分析学什么课程

① 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。

② 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。

③ 大数据分析学习什么内容

大数据分析工具介绍 
前端展现 
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。
数据仓库 
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市 
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大数据分析步骤 
大数据分析的六个基本方面 
1. Analytic Visualizations（可视化分析） 
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎） 
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
 5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
6.数据存储，数据仓库 
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

④ 大学大数据专业有什么课程

大学大数据专业的课程有基础课程、必修课和选修课三种，其具体细分课程如下：
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、非结构化大数据分析。

(4)大数据分析学什么课程扩展阅读

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。

大数据专业的含义：

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。

“大数据”是指般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IIT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

⑤ 大数据学习需要哪些课程

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等。

（2）数学：线性代数、微积分等。

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助。

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的。

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。

此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

扩展材料：

大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

⑥ 大数据专业主要学什么

大数据专业主要学科目如下：

数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。

数据科学与大数据技术（工学学位），以中国人民大学为例， 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课，为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。

主要课程包括：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、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。

以上内容参考：知乎

⑦ 大数据专业主要学什么

什么是大数据？
在英文里被称为big data,或称为巨量资料，就是当代海量数据构成的一个集合，包括了我们在互联网上的一切信息。
大数据能干什么？
通过对大数据的抽取，管理，处理，并整理成为帮助我们做决策。列如：应用以犯罪预测，流感趋势预测，选举预测，商品推荐预测等等
大数据专业需要学什么？
因为涉及对海量数据的分析，离不开的就是数学，很多很多的数学。按照我们学习计划的安排来看，我在大一大二期间就学了有：数学分析，线性代数，概率统计，应用统计学，离散数学，常微分。相比起其他计算机专业来说，我们确实要学很多数学。然后什么公共课就不用多说了，如：大学英语，大学物理，思想政治，毛概等等。在专业课上，我们首先要学的就是C语言基础，然后就是数据结构，Python基础，Java面向对象程序设计，数据结构与算法，数学建模，大数据等，简直不要太多了，留给图看看吧
未完待写
接着上一次内容
学大数据能做什么工作？
分为三个大类，第一是大数据系统研发类，第二是大数据应用开发类，第三是大数据分析类
大数据分析师：大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
大数据工程师： 主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
数据挖掘师/算法工程师： 数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程 。
数据架构师： 高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力。
数据科学家：据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
薪资待遇方面：
数据科学家->数据架构师==算法工程师>大数据工程师>数据分析师

⑧ 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。

⑨ 大数据专业学什么 主要课程有哪些

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。

大数据专业就业前景

作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

根据2019年教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示。据统计，普通高校此次新增了2072个本科专业，其中包括1831个新增备案专业和241个新增审批专业。

新增专业中，数据科学与大数据技术专业备受欢迎，全国共196所高校新增了该专业。

而根据清华大学经管学院2017年11月发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。

大数据专业好不好就业

大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看,大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以本科生的就业机会也比较多。