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大数据技术主要学什么(大数据毕业后可以从事什么工作)

网络整理 2024-04-18 考试

大家好,关于大数据技术主要学什么很多朋友都还不太明白,不过没关系,因为今天小编就来为大家分享关于大数据毕业后可以从事什么工作的知识点,相信应该可以解决大家的一些困惑和问题,如果碰巧可以解决您的问题,还望关注下本站哦,希望对各位有所帮助!

本文目录

  1. 大数据技术专业主要学什么
  2. 大数据专业主要学什么课程
  3. 大数据科学与技术专业学什么
  4. 大数据专业主要学什么
  5. 大数据技术专业学什么

一、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**作**》、《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**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。

二、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)。

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**概论、计算机**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。

大数据平台搭建、**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**、分布并行处理等。

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。

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。

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。

三、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。

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。

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。

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。

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。

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。

四、大数据专业主要学什么

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。

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)。

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**概论、计算机**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。

1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、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、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才,可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才,可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。

五、大数据技术专业学什么

1、大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容:

2、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。

3、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。

4、大数据存储和管理:大数据需要用分布式存储和管理**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**的使用和优化技术。.

5、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Ta**leau、Power BI等。

6、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。

7、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、Ku**ernetes、AWS、Azure等云计算平台和服务。

8、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。

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