大数据专业主要课程有哪些？

大数据专业主要课程有哪些?~

大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。
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。

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2021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。

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。
数据科学与大数据技术专业都学些什么?
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)。
数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?
根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
报考建议注意规避如上缺点，制定、执行相应的解决方案。例如：报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位，各高校一般会根据服务地区经济发展需求开设专业，前几届毕业生一般都有对口的就业机会;根据未来职业规划初步定为初始职位，在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科，夯实基础;对开设院校开设专业的实力进行评估，有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学，实力不容小觑，例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”，计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才，黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作，在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地，实现更好地培养人才;考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生，可实现快速切入，但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。

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。

随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。

目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，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。

对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：

第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。

链接: https://pan.baidu.com/s/1WUIdfFCvqJsPUfPLLn6VEA

提取码: k2g2 

信息平台在大数据领域应用实践综合分析的基础上，结合信息系统、决策支持等理论，从背景趋势、体系框架、理论方法、决策分析、应用现状等方面，全面、详细地对交通物流大数据决策分析体系进行了系统介绍。    

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。

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桃城区14784025346： 大数据专业主要学什么?？
银佳氨苄： 大数据需要学的:1、Java编程技术;2、Linux命令;3、Hadoop;4、Hive;5、Avro与Protobuf;6、ZooKeeper;7、HBase;8、phoenix等.

桃城区14784025346： 大数据主要学习什么？
银佳氨苄： 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.

桃城区14784025346： 大数据要学哪些课程? - ？
银佳氨苄： 基础的话20-30% 会叫你一些编程语音,然后就是大数据技术方面的学习应用.课程很多都没差多少,主要看什么形式.我之前是全日制的学了4个月基本OK.

桃城区14784025346： 数据科学与大数据技术专业是学什么?？
银佳氨苄： 数据科学与大数据技术,是2016年我国高校设置的本科专业.课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术,具体课程包括:大数据概论、大数...

桃城区14784025346： 数据与大数据专业学什么课程 - ？
银佳氨苄： 大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop.大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka.大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm.大数据数据采集阶段:Python、Scala.大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用.

桃城区14784025346： 数据科学与大数据技术专业课程有哪些 - ？
银佳氨苄： 互联网经济大热,网络安全和大数据火了在教育部直属高校的新增审批本科专业里,满眼都是“大数据”、“网络安全”这样的词汇.此类相关专业占了该条目下新专业的1/3左右.数据科学与大数据技术专业为国家新增专业,首批仅北京大学、中南大学和对外

桃城区14784025346： 大数据学的内容包括哪些 - ？
银佳氨苄： 大数据开发的课程包括JAVA编程基础,前端JS数据库.Linxu基础等八大阶段.最后阶段是多个项目实操.

桃城区14784025346： 大数据课程基础内容有哪些? - ？
银佳氨苄： 主要的内容有: 1、基础内容,javaSE和javaEE,属于基础内容 2、重点内容:Hadoop,spark,storm,其中Hadoop,spark需要重点掌握 3、升级内容:ES和机器学习,ES在今年后半年特别火,取代了很多传统的技术 课程方面,我建议你参照光环大数据的课程大纲,很专业,技术更新很快,了解的就这么多,希望对你有用!

桃城区14784025346： 河南新华大数据专业要学习什么课程? - ？
银佳氨苄： 学习很多关于代码的课程 具体看下面吧 第一阶段 前端开发Front-end Development1、OFFICE办公自动化(上)2、计算机组装与维护3、Photoshop图像处理4、Wi B 前端设计 与 布局5、javaSa ipt特效编程 第二阶段 核心编程Core ...

桃城区14784025346： 大数据主要学什么内容? ？
银佳氨苄： 大数据(big data,mega data)或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产. 在维克托·...