大数据技术主要学什么 大数据专业主要学什么
来源：择校网 时间：2025-01-15 14:26:22
一、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系统来存储和管理数据。需要学习Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存储和管理系统的使用和优化技术。.
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Tableau、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、Kubernetes、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。
9、想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校免费获取资料好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
二、数据科学与大数据技术专业主要学什么 好不好就业
大数据这些年非常火爆，很多人选择报考大数据的相关专业。那么，数据科学与大数据技术专业学什么课程呢？下面我整理了一些相关信息，供大家参考！
1.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)。
2.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。
大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。
人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。
1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。
2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。
3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。
4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。
三、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。
四、大数据技术与应用专业学什么的 有哪些课程
大数据技术与应用作为高校计算机类专业，学习的课程包括面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析等。
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、可视化设计与开发等。
大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。
大数据技术与应用的前景和方向：
该专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。
五、大数据专业主要学什么
1、大数据专业主要学数学分析、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。
2、此外还需要学习数据采集、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）。
3、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。
4、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。
5、当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。
六、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。
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