数据中心方向学什么

A. 大数据技术是学什么的 就业方向有哪些

大数据技术是中国普通高等学校专科专业。预计2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右。

大数据技术课程体系

主要课程：大数据专业导论，面向对象程序设计（java），操作系统原理，Linux系统运维技术，云数据中心基础，数据库原理及应用，Hadoop大数据平台集群部署与开发，Python程序设计，机器学习，大数据可视化技术，数据分析与应用等。

学生经过本专业学习可以考取“大数据分析应用”、“1+X大数据运维”等职业资格证书以提高专业技能，增强其就业竞争力。毕业生亦可升本继续深造，对应本科专业如：数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等。

专业岗位及主干课程

专业紧贴市场需求，重点培育两个岗位：大数据应用开发岗、大数据BI岗，其中大数据应用开发岗培养大数据离线分析、实时分析及数据可视化核心能力；大数据库BI岗侧重于与行业企业运行系统、业务模块对接，掌握商业大数据管理。

大数据技术就业岗位

大数据应用开发工程师、数据ETL技术员、数据可视化工程师、行业BI工程师、数据库管理员（DBA）、数据库程序开发员（Java开发）；本专业毕业后半年的平均月薪5500元，最高可达1.5万元。

大数据技术就业方向

本专业毕业生主要面向互联网与软件信息、商业服务、医疗、教育、金融、生产制造等行业的大数据应用岗位就业，主要工作岗位：大数据运维工程师、数据分析工程师、数据可视化工程师、大数据运营工程师、大数据技术销售经理等。据统计，初次就业薪资待遇：5000-8000元左右。

B. 大数据专业主要学什么

“大数据”简单来说，就是一些把我们需要观察的对象数据化，然后把数据输入计算机，让计算机对这些大量的数据进行分析之后，给出我们一些结论。

学的主要内容有：

①JavaSE核心技术

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发

③Spark相关技术、Scala基本编程

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化

⑥云平台开发技术

整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。虽然是0基础入门，但企业对大数据人才招聘要求高，至少需要本科学历，建议本科及以上学历同学报名。

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C. 关于大学计算机专业数据库方向

大学计算机专业数据库方向：
1、数据库应用开发 (application development)
除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等
数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多。
2、数据建模专家 (data modeler)
除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计，这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。
3、商业智能专家 (business intelligence - BI)
主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，涉及OLAP (online analytical processing) ，需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具。
4、ETL开发 (ETL Developer)
使用ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入，导出，转换，所接触的数据库一般数据量非常大，要求进行的数据转换也比较复杂和数据仓库和商业智能的关系比较密切。在一些数据库应用规模很大的公司里面有专门的职位，中小公司里面则可能由程序员或者DBA负责这方面的工作。
5、数据构架师 (Data Architect)
主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位， 在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。
6、数据库管理员 (database administrator - DBA)
数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）。这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位
7、数据仓库专家 (data warehouse - DW)
应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。
8、存储工程师 (storage engineer)
专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，和DBA的工作关系比较密切。对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位， 这种职位也非常少。
9、性能优化工程师 (performance engineer)
专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。 因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。
10、高级数据库管理员 (senior DBA)
在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈，对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLERAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等），对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）。熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。灾难数据恢复过程的建立，测试和执行。这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。这种职位非常少。

D. 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。