解讀大數據本科專業_解讀大數據本科專業知識

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文章目錄列表:

大數據技術專業學什么

大數據技術專業主要包括以下方面的學習內容：?

數據庫技術： 數據庫是存儲和管理數據的關鍵技術。大數據技術專業需要學習SQL和NoSQL等不同類型的數據庫技術，以及如何優化數據庫性能和處理海量數據的技術。

數據挖掘和機器學習： 數據挖掘和機器學習是大數據處理的核心技術。學習數據挖掘和機器學習技術可以幫助專業人員處理和分析大規模的數據集，發現數據中的模式和規律。

大數據存儲和管理： 大數據需要用分布式存儲和管理系統來存儲和管理數據。需要學習Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存儲和管理系統的使用和優化技術。.?

數據可視化和分析： 數據可視化和分析可以幫助專業人員將大數據轉化為易于理解的信息。需要學習數據可視化和分析工具，例如Tableau、Power BI等。

大數據安全： 大數據安全是大數據技術中的一個重要問題。需要學習數據安全策略、數據加密技術、身份認證和訪問控制等安全技術。

云計算和容器化技術： 云計算和容器化技術可以幫助專業人員管理和部署大規模的應用程序和服務。需要學習云計算和容器化技術，例如Docker、Kubernetes、AWS、Azure等云計算平臺和服務。?

綜上所述，大數據技術專業需要學習的知識涵蓋數據庫技術、數據挖掘和機器學習、大數據存儲和管理、數據可視化和分析、大數據安全、云計算和容器化技術等方面。通過掌握這些技術，可以更好地處理和分析大規模的數據集，為企業提供更好的數據決策和業務價值。

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大數據專業主要學什么？

大數據技術專業屬于交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

以中國人民大學為例：

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課：離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

選修課：數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

擴展資料：

大數據崗位：

1、大數據系統架構師

大數據平臺搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網絡架構、編程范式、文件系統、分布并行處理等。

2、大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智能、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3、hadoop開發工程師。

解決大數據存儲問題。

4、數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

5、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。

山東大學軟件數媒與大數據

山東大學軟件數媒與大數據專業是一個新興的專業，涉及到軟件開發、數據分析和用戶體驗等領域。該專業的目標是培養具備計算機軟件與數據處理能力的專業技術人才，可以在各個行業中進行軟件開發、數據分析和數據挖掘等工作。首先，該專業注重培養學生的軟件開發能力。在這個信息化的時代，軟件開發是非常重要的一項技能。該專業通過教授計算機編程語言、軟件開發流程和軟件工程等課程，培養學生的軟件開發技能。學生可以學習到計算機編程語言的使用，如C++、Python等，以及軟件開發的流程和方法，如需求分析、設計、實現和測試等。這樣，學生可以在畢業后通過自己的努力，成為一名優秀的軟件開發工程師。

其次，該專業也注重培養學生的數據處理能力。在大數據時代，數據處理是非常重要的一項技能。該專業通過教授數據結構、數據分析和數據挖掘等課程，培養學生的數據處理能力。學生可以學習到數據結構的基本理論和常用算法，如排序算法、查找算法等，以及數據分析和數據挖掘的方法和技術。這樣，學生可以在畢業后通過自己的努力，成為一名優秀的數據分析師或數據挖掘工程師。

此外，該專業還注重培養學生的用戶體驗能力。在軟件開發中，用戶體驗是非常重要的一項技能。該專業通過教授用戶體驗設計和用戶界面設計等課程，培養學生的用戶體驗能力。學生可以學習到用戶體驗設計的原則和方法，如用戶需求分析、用戶行為分析和用戶界面設計等。這樣，學生可以在畢業后通過自己的努力，成為一名優秀的用戶體驗設計師。

總之，山東大學軟件數媒與大數據專業是一個培養軟件開發、數據處理和用戶體驗能力的專業。學生通過學習計算機編程語言、數據結構和用戶體驗設計等課程，可以培養自己的專業技能。畢業后，學生可以在各個行業中找到工作，從事軟件開發、數據分析和用戶體驗等工作。

大數據專業有哪些

大數據主要包括的專業有大數據技術專業、數據科學與大數據技術專業、大數據與審計專業。

1、大數據技術專業

2018年，利用大數據技術打造指引行業發展的風向標，成為天津平行進口汽車行業向智能經濟發展邁出的重要一步。天津市商務局機電產業處處長李建介紹了天津自貿試驗區平行進口汽車大數據平臺的進展情況及相關工作。大數據指數體系助力行業發展。

2、數據科學與大數據技術專業

該專業培養德、智、體、美、勞全面發展，掌握數據科學的基礎知識、理論及技術，包括面向大數據應用的數學、統計、計算機等學科基礎知識，數據建模、高效分析與處理，統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。

3、大數據與審計專業

審計主要研究財務基礎知識和審計基本理論，包括企業財務審計、內部審計、會計電算化、會計報表分析、審計案例分析等。例如對企業的會計、資金管理等方面進行審查，主要查看憑證、帳簿、報表等會計資料和財產物資、往來款項、債權債務等情況。

學知識的重要性：

1、學習可以獲得知識。人非生而知之，而是學而知之。我們的自然科學知識、社會科學知識以及人生觀、世界觀、方法論都是從學習中來。整個人類，無論是什么人種，無論信仰什么，無一不是走先求學后就業之路。

在學校學習各種知識成為唯一的學習途徑，這幾乎成為人類生活的定勢。上小學時學漢語拼音b、p、m、f，數學是從識數到加減乘除，然后擴展到地理、歷史，靠著這種一點一滴的積累，一個人漸漸地有了知識。

2、學習能夠開闊視野。李世民說：“以銅為鏡，可以正衣冠；以史為鏡，可以知興替；以人為鏡，可以明得失?！?/p>

學習歷史知識，就會在改朝換代的過程中得到人類社會興衰、統分的啟示。學習自然科學知識，就會知道自然界發展變化的規律。學習哲學知識，能夠給人以智慧?？傊?，如果一個人愛學習，那么，他就能夠獲得古今中外的許許多多的知識，進而變得學識淵博、視野開闊。

大數據是什么專業?學的是些什么

大數據專業全稱“大數據采集與管理專業”。

大數據采集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

1、行業現狀：現在越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標準。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎么樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。

2、課程設置：大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾算法、運行和學習分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

3、核心技術：

（1）大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Mapreduce、分布式數據庫HBase、分布式數據倉庫Hive。

（2）關系型數據庫技術。詳細介紹關系型數據庫的原理，掌握典型企業級數據庫的構建、管理、開發及應用。

（3）分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術的原理與應用。

（4）海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘算法–聚類算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。

（5）物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。

（6）文件系統（HDFS）。詳細介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。

（7）NoSQL。詳細介紹NoSQL非關系型數據庫系統的原理、架構及典型應用。

如何看待數據科學與大數據技術專業

“數據科學與大數據技術”專業是近兩年才設立的新專業?！皵祿茖W與大數據技術”專業有著很好的就業前景并且就業的寬度廣，就業薪資待遇水平高，缺點可能在于專業設立較新，教學課程設置上可能無法跟上大數據人才培養的技能需求。

“數據科學與大數據技術”專業的人才培養方向

分析類崗位

分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智能方向，根據人工智能產品需求完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。

研發類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據采集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。

開發工程師?；趆adoop、spark等構建數據分析平臺，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。

運維工程師。負責大數據基礎平臺的運維,保障平臺的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

管理類崗位

產品經理。負責大數據平臺產品的設計工作，主導數據產品的功能規劃、體驗設計，與研發、數據分析、算法團隊緊密合作，挖掘數據價值，形成數據產品，包括部分數據可視化的產品設計等。

運營經理。根據業務特點，結合業務發展需求，設立數據監控模型,搭建數據分析架構，理解業務方向和戰略，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議。

“數據科學與大數據技術”專業的就業前景

人才需求方面，騰訊研究院于2017年12月發布了《2017年全球人工智能人才白皮書》，數據顯示，中國592家公司中約有4萬位員工，而中國對于人工智能人才的需求數量已經突破百萬，人才嚴重短缺，迫使企業不斷降低工作經驗門檻，甚至不惜從零培養人才。人工智能人才掌握的技能寬度和深度均在逐漸提高。2017年求職的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3種技能，簡歷中最常出現的技能包括spark、深度學習、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程師的招聘主要集中在算法與開發兩個大類, 本科學歷及以上人才目前是人工智能領域的主力軍，同時，就業人群在快速年輕化。

在薪資待遇方面，可參考IT行業類的專業，2016屆本科應屆畢業生就業薪資最高的10個專業中軟件工程、計算機科學與技術、電子信息工程穩進前十，薪資待遇分布在7K到9K之間，IT行業的薪資待遇非常高。人工智能以及大數據技術的崗位人才需求逐步上升，未來可能會發展為就業前景最好的專業之一。

今天關于“解讀大數據本科專業”的講解就到這里了。希望大家能夠更深入地了解這個主題，并從我的回答中找到需要的信息。如果您有任何問題或需要進一步的信息，請隨時告訴我。

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