涕零
A. 大数据专业主要学什么及就业方向
主要学计算机、互联网和电子商务等。就业方向是大数据应用开发工程师、数据ETL技术员和数据可视化工程师等。“大数据”（BigData）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。目前大数据是一个热门专业，就业前景也十分乐观，大数据可以帮助企业去解决难题，给企业带来前所未有的商业价值与机会，同时也可以更好的促进企业的进步。作为新时代的我们，一定要顺应时代的发展去选择专业，这样才能更好的满足时代的需求。以下内容供参考：网络-大数据采集与管理专业
B. 大数据需要学习哪些内容
大数抄据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
C. 大数据专业主要学什么
什么是大数据？在英文里被称为big data,或称为巨量资料，就是当代海量数据构成的一个集合，包括了我们在互联网上的一切信息。大数据能干什么？通过对大数据的抽取，管理，处理，并整理成为帮助我们做决策。列如：应用以犯罪预测，流感趋势预测，选举预测，商品推荐预测等等大数据专业需要学什么？因为涉及对海量数据的分析，离不开的就是数学，很多很多的数学。按照我们学习计划的安排来看，我在大一大二期间就学了有：数学分析，线性代数，概率统计，应用统计学，离散数学，常微分。相比起其他计算机专业来说，我们确实要学很多数学。然后什么公共课就不用多说了，如：大学英语，大学物理，思想政治，毛概等等。在专业课上，我们首先要学的就是C语言基础，然后就是数据结构，Python基础，Java面向对象程序设计，数据结构与算法，数学建模，大数据等，简直不要太多了，留给图看看吧未完待写接着上一次内容学大数据能做什么工作？分为三个大类，第一是大数据系统研发类，第二是大数据应用开发类，第三是大数据分析类大数据分析师：大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。大数据工程师： 主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。数据挖掘师/算法工程师： 数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程 。数据架构师： 高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，有垂直行业经验最佳，需要平台级开发和架构设计能力。数据科学家：据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。薪资待遇方面：数据科学家->数据架构师==算法工程师>大数据工程师>数据分析师
D. 大数据专业主要课程有哪些
大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。
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。
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2021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。
E. 大数据学习需要哪些课程
主修课程抄：面向对象袭程序设计、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
F. 大数据主要学习什么呢
大数据技术与应用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。大数据技术与应用专业的学生需要学习的内容有面向对象程序设计、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。2大数据技术专业的就业方向1、互联网电商方向作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。2、零售金融方向零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
G. 大数据专业主要学什么啊
①JavaSE核心技术②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发③Spark相关技术、Scala基本编程④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化⑥云平台开发技术整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。虽然是0基础入门，但企业对大数据人才招聘要求高，至少本科学历，建议本科及以上学历同学报名。南京北大青鸟祝你学有所成！大数据行业就业方向有哪些？大数据技术就业岗位有哪些1112.jpg方向：大数据开发方向，数据挖掘、数析和机器学习方向，大数据运维和云计算方向就业岗位：1、大数据工程师大数据工程师的话其实包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。总的来说的话它共有6093个岗位在智联招聘上招聘，平均工资也在11643元。2、Hadoop开发工程师职位描述：参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。3、大数据研发工程师职位描述：构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。4、大数据架构师大数据架构师的招聘岗位有1446个，从招聘的薪资来看，大数据架构师基本薪资都是15K~60K，大数据架构师的薪资可以说是相当可观的，在大数据行业里，大数据架构师的酬劳可以说是领先与其他的，所以大数据架构师对于人才的要求也是比较严格的。5、大数据分析师工作职责:根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。
H. 大数据具体学什么
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、可视化设计与开发等。
大数据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。
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++。
I. 大数据专业需要学习什么样的知识
以下为亲身经历，这四门课重不重要自行体会……前一段时间某个大数据比赛，因为智商不行只能洗数据和刷特征，有一次因改变了脚本数据结构(以及相对应的算法)，把原本O(n^2)，优化成O(n),对于需要频繁尝试不同的特征来验证模型的需求说，显然我加快了进度。而对于其他偏向底层和实时性的应用来说，数据结构和算法更为重要。操作系统，这门课你可千万不要觉得，“我又不需要写一个Linux，写一个windows所以我就不需要学习”。这门课不是叫你写一个操作系统的，讲的是资源的调度和分配，以及大型软件的设计。稍微写过一些并行并行的程序，都能体会到这门课的重要性。计算机网络，是不是觉得现在网络应用框架这么多，socket不用手写，物理层和链路层就更加不用理了是吧。最近尝试把一个网络应用部署到云服务器上，网络没问题，端口全开，云主机上localhost可访问，但从公网死活访问不了，至于原因就等题主你学习计算机网络的时候来思考一下吧。计算机组成原理，你还真不需要理解cpu的每一个电路怎么运行，但当我懂得内存与外存的区别，以及缓冲区这些概念时，代码的书写思维和我入门时真的有很大不同。所有的语言，框架说白了就是在某种规则(语法规则，API)上进行利用(编写代码)，而一旦遇上瓶颈，或者某些bug的定位，需要为某种环境而进行方案的选择折衷（比如存储空间），这个时候就是你说的那些基础知识辅助决策的时候了。当然了，后面说的问题可能有些程序员很少遇到甚至未遇到过，可是一旦遇到了，你真的有信心马上现学现用吗？说不定这个瓶颈就是一个升职机会呢？你要不要？如果你真的打算在技术这条路上走下去，听楼上金老师的话，好好打好基础吧……
J. 大数据专业学什么的
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等内层面系统地容帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。