‘壹’ 大数据技术专业是什么
大数据技术专业是通常叫做数据科学与大数据技术,而在专科层次通常叫做大数据技术与应用,大数据技术专业属于交叉学科。
越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。
‘贰’ 大数据属于什么专业类别
大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有:“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是数学一类的专业。
大数据开发、分析等都是客户的重要项目,双方沟通显得十分重要,社会普遍对女性包容度较高,不仅是因为女性给人更亲切的感觉,而且女工程师在项目细节上会做得更贴心,客户满意度也就更高,项目修改的次数也会减少。现在很多互联网大厂都偏向于招聘有能力的女工程师,对于技术要求甚至还可以放宽松,进公司再锻炼。
大数据开发、分析等都是客户的重要项目,双方沟通显得十分重要,社会普遍对女性包容度较高,不仅是因为女性给人更亲切的感觉,而且女工程师在项目细节上会做得更贴心,客户满意度也就更高,项目修改的次数也会减少。现在很多互联网大厂都偏向于招聘有能力的女工程师,对于技术要求甚至还可以放宽松,进公司再锻炼。
‘叁’ 大数据是属于什么专业的
大数据是属于一个跨学科的多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科,主体是属于统计学和计算机科学专业。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
‘肆’ 数据科学与大数据技术属于什么类别呢
"数据科学与大数据技术属于计算机类别。是一门普通高等学校本科专业,属于计算机类专业,基本修业年限为四年,授予理学或工学学士学位。
‘伍’ 大数据技术与应用学的是什么内容
大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学侍橘等内容。在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大,就业前景十分可观。
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:
基础课老羡团程: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。
零售业:主要集中在客户营销分析上,通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等,以便商场做好更合理商品、货架摆放,规划市场营销方案、产品推荐手段等。
金融业:在金融行业里头,数据即是生命,其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
医疗业:通过大数据可以辅助分析疫情信息,对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中,可提高诊断准确性和药物有效性等。
制造业:该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析,在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤,并且及时改善产品的制造与组装的流程。
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派或Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。