本科大數據包括專業

㈠ 本科要學大數據要讀什麼專業

大數據一般是研究生所選擇的方向，但是本科是基礎，主要是 軟體工程、計算機科學與技術等這類專業，以後都可以發展大數據和數據挖掘。

㈡ 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

㈢ 大數據有哪些專業

那麼，「大數據」究竟會給電力企業的未來發展帶來什麼啟示呢？
「大數據」的核心：更准確地預測
「大數據」源自英文bigdata，對這個概念的解釋千差萬別，美國學者舍恩伯格在他的專著中解釋說：「大數據，就是我們可以在更大規模的數據上，做到更多我們無法在小規模數據基礎上完成的事情。」
他認為，「大數據」的核心就是對龐雜的超大規模數據資料進行分析，從而可以更准確地預測，這必然引發商業變革。以歐洲快銷時尚品牌zara為例，該公司通過對消費者登錄網店的數據進行分析，找出最受歡迎的產品，作為實體店的推薦參考，果然效果很好。並在實體店及網店中不停地收集消費者反饋：
「我喜歡這個圖案」、「我討厭這個扣子」等，所有消息都通過銷售經理反饋給數據處理中心，最終各方信息都將被分類處理，成為設計、生產、銷售的指引。
zara藉此將銷售收入提高了10%。
舍恩伯格在該書中提出了一個非常具有顛覆性的觀點：通過對龐大數據分析知道「是什麼」就夠了，不必再去追問「為什麼」，就好像
zara只需通過「大數據」分析了解什麼款式最受歡迎，不必再花精力去研究消費者為什麼喜歡。這個觀點對於企業管理者來說，尤為重要。
為電網規劃和新能源探路
舍恩伯格說，可以抽象地認為，智能電網就是「大數據」這個概念在電力行業中的應用，就是通過網路將用戶的用電習慣等信息傳回給電網企業的信息中心，進行分析處理，並對電網規劃、建設、服務等提供更可靠的依據。
日前，美國加州大學洛杉磯分校的研究者就根據「大數據」理論設計了一款「電力地圖」，將人口調查信息、電力企業提供的用戶實時用電信息和地理、氣象等信息全部集合在一起，製作了一款加州地圖。該圖以街區為單位，展示每個街區在當下時刻的用電量，甚至還可以將這個街區的用電量與該街區人的平均收入和建築物類型等相比照，從而得出更為准確的社會各群體的用電習慣信息。
這個「大數據」地圖也為城市和電網規劃提供了直觀有效的負荷數預測依據，也可以按照圖中顯示的停電頻率較高、過載較為嚴重的街區進行電網設施的優先改造。
同時，對於風能、太陽能等具有間歇性的新能源，通過「大數據」分析進行有效地調節，也可以使新能源更好地與傳統的水火電進行互補，更為靈活地出力。

㈣ 有哪些大學的哪些專業是與大數據有關的

一、開設了大數據的大學：

1、北京大學

大數據是一個新的專業，國內首次出現這個專業是在2016年的時候，當時新設這個專業的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。

(4)本科大數據包括專業擴展閱讀：

大數據專業主要課程

C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。

數據（big data）

指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

㈤ 大數據學科包括什麼專業

1、數據科學與大數據技術

本科專業，簡稱數據科學或大數據。

2、大數據技術與應用

高職院校專業。

相關專業名稱：大數據管理與應用、大數據採集與應用等。

大數據專業強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

㈥ 哪些大學有大數據專業

第一批」數據科學與大數據技術專業」獲批名單

㈦ 大數據屬於什麼專業請詳細介紹

大數據現在屬於一抄個獨立專業了，可能我們覺得它應該屬於計算機，但現在教育部已經設立了。
專業背景是人類現在進入數據時代，數據正在成為一種生產資料，數據處理技術成為新興產業。任何一個領域都能產生數據，需要我們對數據進行統計分析挖掘加工，創造意想不到的價值和財富。目前國內外高校開展培養大數據人才的時間還不長，市場上掌握大數據處理和應用開發技術的人才短缺，大數據專業就是為了培養市場需要技術人才的專業。
目前這個專業在許多高校還是以校企合作方式展開，也就是企業派駐工程師負責教學，雖然有課綱了，但面對技術日新月異，很多專業課知識點教學方式還在摸索和調整階段。

㈧ 大數據屬於什麼專業

我猜，題主想要問的是：最近幾年大火的大數據，如果是想要在大學里學習相關專業，將來從事相關工作，具體有哪些專業是屬於對口的吧？就從這個角度來說一說。

一般來說，學校的人才培養和專業設置，相對於市場上相關人才的熱門需求是要相對滯後的，比如說國際貿易、物流管理、電子商務這些專業，都是在相關行業蓬勃發展一段時間之後，各高校才逐步設立了相關專業。大數據、人工智慧相關領域，也不例外。

這個專業和領域的另外一個優勢還在於，它學習和入門的門檻比較高，也就是說，一個人通過本科4年、再加上碩士研究生、博士研究生的系統學習後，基本上就會構建自己專業領域上一定的壁壘，形成自己極具競爭力的專業優勢，這樣一來，起點高、又有較高的壁壘，在今後的職業道路上也就會有更好更快的發展。

㈨ 大數據專業是個什麼專業啊，干什麼的

大數據管理與應用專業，該專業畢業生能應用所學知識和技術在各級政府部門、IT企業、咨詢機構及企事業單位從事大數據管理、應用、分析和研究等工作，擔任（大）數據分析師、商業智能分析師、數據認證專家、數據科學家等職位。