本科大数据专业学什么问题
❶ 大数据专业学什么 主要课程有哪些
大数据专业需要学: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、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等。
大数据专业就业前景
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2020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。
根据2019年教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示。据统计,普通高校此次新增了2072个本科专业,其中包括1831个新增备案专业和241个新增审批专业。
新增专业中,数据科学与大数据技术专业备受欢迎,全国共196所高校新增了该专业。
而根据清华大学经管学院2017年11月发布的《中国经济的数字化转型:人才与就业》报告显示,当前我国大数据领域人才缺口高达150万,到2025年将达到200万。
大数据专业好不好就业
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。
❷ 大数据专业是什么
您好,很高兴为您解答问题,大数据是本科专业。
1、数据科学与大数据技术属于交叉学科: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。2、数据科学与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。3、 大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到 关系型数据库 用于分析时会花费过多时间和金钱。. 大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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❸ 大数据专业主要学什么课程
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。
大数据专业还需学习数据采集、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。
另外学习大数据必须要学习大数据中心常识,大数据技术体系很复杂,与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以,Hadoop生态体系;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
从事大数据工作,免不了要分析数据。如果从事数据剖析师,就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力,了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师,就需要能够熟练运用各类算法,对数学的要求是很高的。
(3)本科大数据专业学什么问题扩展阅读:
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。
❹ 大数据专业学什么的
大数据主要学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
❺ 大数据专业主要学什么
大数据专业主要学科目如下:
数据科学与大数据技术(理学学位),以北京大学为例,主要课程包括:概率论、数理统计,应用多元统计分析, 实变函数,应用回归分析,贝叶斯理论与算法。
应用时间序列分析,统计计算,统计机器学习,程序设计实习,数据结构与算法,分布与并行计算,算法设计与分析,数据库概论,自然语言处理导论,数值与计算方法,人工智能,最优化方法,深度学习等。
数据科学与大数据技术(工学学位),以中国人民大学为例, 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课,为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。
主要课程包括: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、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。
以上内容参考:知乎
❻ 大数据专业主要学什么
首先,大数据是一个比较典型的交叉学科,选择大数据专业需要学习三大块内容,包括数学、统计学和计算机,所以整体的知识量还是比较大的,而且也有一定的学习难度,如果数学基础比较薄弱,选择大数据专业还是要慎重一些。
大数据专业在专业课的设置上会涉及到很多计算机课程,包括程序设计、数据结构、算法设计、机器学习等内容,不同高校还会结合自身的实际情况,增加一些与大数据相关的课程,比如财经类大学往往还会设置一些经济、金融类与大数据相结合的课程。
对于本科阶段选择大数据专业的同学来说,要想提升自身的就业竞争力,可以从以下几个方面入手:
第一:选择一个主攻方向。大数据专业虽然学习的内容比较多,但是本科阶段的专业性并不算太强,如果学生没有一个主攻方向,很容易导致知识面广但是却不精的情况,这对于就业会产生较大的影响。对于本科生来说,在选择主攻方向的时候,可以结合自身的能力特点和兴趣爱好,同时也要重点考虑一下学校的优势领域。
第二:重视程序开发能力的提升。当前大数据领域正在陆续释放出很多开发岗位,相信随着工业互联网的发展,未来大数据开发岗位的人才需求量依然有较大的提升空间,所以重视程序开发能力会在一定程度上提升自身的就业竞争力。
第三:考研。当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以行业领域更关注以研究生为代表的高端人才,而且未来产业领域也会需要大量的高端应用型人才(专硕),所以大数据专业的本科生,如果想有更大的发展空间,可以考虑读一下研究生。
❼ 大数据专业主要学什么
大数据是近年来兴起的一门新兴学科,也是一门具有良好就业前景的专业。
大数据技术专业属于交叉学科:统计学、数学和计算机是三大支撑学科;生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。
此外,他们还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是第二学院的跨国界人才(具有专业知识和数据思维能力)。
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、数据科学概论、程序设计概论、程序设计实践。
必修课程:离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统介绍、计算机系统基础、并行体系结构和编程、非结构化大数据分析。
选修:数据科学算法概论,数据科学专题,数据科学实践,网络实用开发技术,抽样技术,统计学习,回归分析,随机过程。
大数据就业方向
1数据工程
毕业生可从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、应用和大数据集成平台开发,可在政府机关从事各类Java大数据工作,房地产、银行、金融、移动互联网等领域根据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作,也可以从事IT领域的计算机应用。
2数据分析方向
毕业生可从事计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台和流计算核心技术的运维,可从事各类大数据平台运维工作,大数据分析等在政府机构、房地产、银行、金融、移动互联网等领域的大数据挖掘等相关工作也可以从事计算机在IT领域的应用。
❽ 大数据专业主要学什么
当前大数据应用尚处于初级阶段,根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才,从业人员的薪资待遇也很不错。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能:
①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。
⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
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