解读大数据本科专业_解读大数据本科专业知识

希望我能够回答您有关解读大数据本科专业的问题。我将根据我的知识库和研究成果回答您的问题。

文章目录列表:

大数据技术专业学什么

大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：?

数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。

数据挖掘和机器学习： 数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。学习数据挖掘和机器学习技术可以帮助专业人员处理和分析大规模的数据集，发现数据中的模式和规律。

大数据存储和管理： 大数据需要用分布式存储和管理系统来存储和管理数据。需要学习Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存储和管理系统的使用和优化技术。.?

数据可视化和分析： 数据可视化和分析可以帮助专业人员将大数据转化为易于理解的信息。需要学习数据可视化和分析工具，例如Tableau、Power BI等。

大数据安全： 大数据安全是大数据技术中的一个重要问题。需要学习数据安全策略、数据加密技术、身份认证和访问控制等安全技术。

云计算和容器化技术： 云计算和容器化技术可以帮助专业人员管理和部署大规模的应用程序和服务。需要学习云计算和容器化技术，例如Docker、Kubernetes、AWS、Azure等云计算平台和服务。?

综上所述，大数据技术专业需要学习的知识涵盖数据库技术、数据挖掘和机器学习、大数据存储和管理、数据可视化和分析、大数据安全、云计算和容器化技术等方面。通过掌握这些技术，可以更好地处理和分析大规模的数据集，为企业提供更好的数据决策和业务价值。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校免费获取资料好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博学生课堂实录

大数据专业主要学什么？

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。

扩展资料：

大数据岗位：

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。

山东大学软件数媒与大数据

山东大学软件数媒与大数据专业是一个新兴的专业，涉及到软件开发、数据分析和用户体验等领域。该专业的目标是培养具备计算机软件与数据处理能力的专业技术人才，可以在各个行业中进行软件开发、数据分析和数据挖掘等工作。首先，该专业注重培养学生的软件开发能力。在这个信息化的时代，软件开发是非常重要的一项技能。该专业通过教授计算机编程语言、软件开发流程和软件工程等课程，培养学生的软件开发技能。学生可以学习到计算机编程语言的使用，如C++、Python等，以及软件开发的流程和方法，如需求分析、设计、实现和测试等。这样，学生可以在毕业后通过自己的努力，成为一名优秀的软件开发工程师。

其次，该专业也注重培养学生的数据处理能力。在大数据时代，数据处理是非常重要的一项技能。该专业通过教授数据结构、数据分析和数据挖掘等课程，培养学生的数据处理能力。学生可以学习到数据结构的基本理论和常用算法，如排序算法、查找算法等，以及数据分析和数据挖掘的方法和技术。这样，学生可以在毕业后通过自己的努力，成为一名优秀的数据分析师或数据挖掘工程师。

此外，该专业还注重培养学生的用户体验能力。在软件开发中，用户体验是非常重要的一项技能。该专业通过教授用户体验设计和用户界面设计等课程，培养学生的用户体验能力。学生可以学习到用户体验设计的原则和方法，如用户需求分析、用户行为分析和用户界面设计等。这样，学生可以在毕业后通过自己的努力，成为一名优秀的用户体验设计师。

总之，山东大学软件数媒与大数据专业是一个培养软件开发、数据处理和用户体验能力的专业。学生通过学习计算机编程语言、数据结构和用户体验设计等课程，可以培养自己的专业技能。毕业后，学生可以在各个行业中找到工作，从事软件开发、数据分析和用户体验等工作。

大数据专业有哪些

大数据主要包括的专业有大数据技术专业、数据科学与大数据技术专业、大数据与审计专业。

1、大数据技术专业

2018年，利用大数据技术打造指引行业发展的风向标，成为天津平行进口汽车行业向智能经济发展迈出的重要一步。天津市商务局机电产业处处长李建介绍了天津自贸试验区平行进口汽车大数据平台的进展情况及相关工作。大数据指数体系助力行业发展。

2、数据科学与大数据技术专业

该专业培养德、智、体、美、劳全面发展，掌握数据科学的基础知识、理论及技术，包括面向大数据应用的数学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。

3、大数据与审计专业

审计主要研究财务基础知识和审计基本理论，包括企业财务审计、内部审计、会计电算化、会计报表分析、审计案例分析等。例如对企业的会计、资金管理等方面进行审查，主要查看凭证、帐簿、报表等会计资料和财产物资、往来款项、债权债务等情况。

学知识的重要性：

1、学习可以获得知识。人非生而知之，而是学而知之。我们的自然科学知识、社会科学知识以及人生观、世界观、方法论都是从学习中来。整个人类，无论是什么人种，无论信仰什么，无一不是走先求学后就业之路。

在学校学习各种知识成为唯一的学习途径，这几乎成为人类生活的定势。上小学时学汉语拼音b、p、m、f，数学是从识数到加减乘除，然后扩展到地理、历史，靠着这种一点一滴的积累，一个人渐渐地有了知识。

2、学习能够开阔视野。李世民说：“以铜为镜，可以正衣冠；以史为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。”

学习历史知识，就会在改朝换代的过程中得到人类社会兴衰、统分的启示。学习自然科学知识，就会知道自然界发展变化的规律。学习哲学知识，能够给人以智慧。总之，如果一个人爱学习，那么，他就能够获得古今中外的许许多多的知识，进而变得学识渊博、视野开阔。

大数据是什么专业?学的是些什么

大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。

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。

1、行业现状：现在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，比如百度、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。

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、Mapreduce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。

3、核心技术：

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

如何看待数据科学与大数据技术专业

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

管理类岗位

产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。

运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。

“数据科学与大数据技术”专业的就业前景

人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。

在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。

今天关于“解读大数据本科专业”的讲解就到这里了。希望大家能够更深入地了解这个主题，并从我的回答中找到需要的信息。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。

请添加微信号咨询：19071507959

在线报名

上一篇：解析大学里的本科专业_解析大学里的本科专业有哪些

下一篇：暂无