解读大数据本科专业学什么_解读大数据本科专业学什么课程

好久不见，今天我想和大家探讨一下关于“解读大数据本科专业学什么”的话题。如果你对这个领域还不太熟悉，那么这篇文章就是为你准备的，让我们一起来了解一下吧。

文章目录列表:

大数据科学与技术专业学什么

大数据科学与技术专业主要学习大数据处理和分析的相关知识和技术，以及机器学习、深度学习、人工智能等方面的知识。

1.大数据基础知识

大数据科学与技术专业需要学习大数据领域的基础知识，如Hadoop、Spark等大数据框架及其组件，了解分布式计算，熟悉数据存储和处理方式。

2.数据挖掘

数据挖掘是大数据科学与技术专业中的一个重要内容，需要学习各种数据挖掘算法的原理和实现方法，包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等。

3.机器学习

机器学习是大数据应用广泛的一项技术，也是大数据科学与技术专业不可或缺的一个部分，需要学习监督学习、无监督学习、半监督学习等不同的机器学习模型和算法，并且要学会利用TensorFlow、Keras等框架构建神经网络，进行深层次的学习与训练。

4.数据可视化

大数据科学与技术专业还需要掌握数据可视化技术，将数据处理后的结果以图形化的方式呈现，可以帮助更好地理解数据、发现异常，包括统计图表、3D可视化和大屏幕展示等。

5.人工智能

人工智能在当今大数据的时代大有作为，大数据科学与技术专业也需要学习人工智能的相关知识，如因果推理、自然语言处理等技术，掌握人工智能与大数据的结合使用。

综上所述，学习大数据科学与技术专业需要掌握大数据基础知识、数据挖掘、机器学习、数据可视化和人工智能等方面的知识，了解这些技术可以帮助从海量数据中获取有价值的信息，并利用数据驱动的方法帮助决策者做出更加准确的判断和决策。

大数据技术专业是学什么的？

大数据技术专业以统计学、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。

1、大数据技术专业学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。

2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。

3、大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+"前沿科技专业。该专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。

4、本专业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。

大数据技术专业主要学什么？

大数据技术专业以统计学、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。

1、大数据技术专业学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。

2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。

3、大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+"前沿科技专业。该专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。

4、本专业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。

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。

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。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce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。

数据科学与大数据技术

每天了解一个专业数据科学与大数据技术

专业简介

门类:工学;学制:四年;选科:物理;学科:计算机类;学位:工学。

该专业主要研究计算机科学加持下的大数据技术，主要涉及三个方面:数据管理、软件开发、数据挖掘与分析，例如:新媒体平台定向推流、交通路况实时分析等应用场景。

聚焦报考

专业学什么?

核心课程:计算机专业通识课(C语言、Java、微机原理、计算机网络、计算机组成结构等)十数据科学专业课(数据结构、数据库原理、大数据算法、人工智能、数据建模等)。该专业隶属于计算机大类，故要学计算机专业的通识课，也要学几门编程语言。

数据科学的课程出现在大学中的时间比计算机类课程要晚一些，课程内容比较贴合当前的社会实际，在云计算问世以后，数据科学有了更广泛的发挥空间。

适合哪些同学填报?

①适合全分段考生填报。该专业的课程主要培养学生基本技能，而这些内容的难度并不大，只要肯用功，都能学好。毕业院校虽然很重要，但更像是敲门砖，走上工作岗位之后的发展与个人能力与认知关系更紧密。

②对于有意向填报计算机类专业的考生，数据科学与大数据技术是非常值得纳入志愿填报范国的。对于大类招生院校，数据科学专业往往归于计算机类之中，对于按专业招生的院校，如果你有意向填报该校的计算机专业，也建议把数据科学专业一并填上。

大学学业建议

·大学期间怎么学?

多参加项目、比赛和研究。学电子信息和计算机在本科阶段最好尝试去做一些实践项目。项目经验、竞赛奖项和科研经历对于就业的帮助是非常巨大的。之前有人问我:本科生上哪儿去做科研?一个最简单笨拙的办法:登录自己学院官网，找到教师名录里的邮箱，给每个老师发邮件附上简历问问能不能去做科研助理。这些途径是自己争取来的，不是别人安排来的。

就业怎么样?

行业:IT、新媒体、电商、金融、零售等。

具体岗位:算法工程师、数据挖掘工程师、数据分析师、数据工程师等。

一、计科专业毕业生和大数据专业毕业生的就业互通程度比较高。

1.数据管理方向:和信管专业比较类似，就业并不算太好，体现在岗位人员具有比较高的可替代性，所以薪资待遇只属于中等水平。

2.系统开发方向:和软件工程异曲同工，薪资待遇比较好，但是就业竞争比较激烈，院校出身和就业质量呈正相关。

3.数据分析与数据挖掘方向:既可以到IT企业中工作，也可以到金融、新媒体等行业工作。但是想要成为领域内的大牛，计算机功底是基本功，个人对行业的认知是至关重要的。

好了，今天关于“解读大数据本科专业学什么”的探讨就到这里了。希望大家能够对“解读大数据本科专业学什么”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。

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