大数据专业是学什么课程？

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本文目录一览：

• 1、大数据专业是学什么课程？
• 2、数据科学与大数据技术专业课程有哪些
• 3、大数据专业有哪些课程？

大数据专业是学什么课程？

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。

扩展资料
大数据技术专业属于交叉学科，它以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

数据科学与大数据技术专业课程有哪些

数据科学与大数据技术专业的基础课程包括数学分析、高等代数、普通物理、数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论以及程序设计导论等。必修课程则涵盖了离散数学、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。这些课程旨在构建学生的数学、统计学、计算机科学知识体系。

该专业属于交叉学科，以统计学、数学、计算机科学为基础，同时涉及生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等应用领域。学生需学习数据采集、分析、处理软件，数学建模软件及计算机编程语言等，培养二专多能复合型跨界人才。

根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国互联网行业需求最旺盛的职位。目前我国有30万数据人才，预计2018年大数据人才需求将大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间。

懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万。数据分析师的需求旺盛，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

报考建议：报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位。各高校会根据服务地区经济发展需求开设专业，前几届毕业生一般都有对口的就业机会。根据未来职业规划初步定为初始职位，在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科，夯实基础。

对开设院校开设专业的实力进行评估，有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学，实力不容小觑。例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”，计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才。

黄河科技学院与中科院、云和数据以及中国科普开发等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作，在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地，实现更好地培养人才。考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生，可实现快速切入，但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。

大数据专业有哪些课程？

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大数据专业课程设置丰富多样，旨在培养学生在全球信息时代具有竞争力的技能。以下是大数据专业的课程概览：
1. 学科基础课：
- 计算机导论与程序设计：为学生提供计算机科学的基本概念和编程技能。
- 电路与电子学基础：教授电子学基础知识，为理解计算机硬件打下基础。
- 离散数学：培养逻辑思维和数学推理能力，对算法设计与分析至关重要。
- 数字逻辑与数学系统：学习数字电路设计和数学逻辑，理解计算机内部运作。
2. 基础课：
- 数据结构：学习数据组织和存储方法，提高数据访问效率。
- 计算机系统基础：掌握操作系统、文件系统和计算机硬件知识。
- 编译原理与技术：了解程序语言的翻译和执行过程。
- 计算机组成原理：研究计算机各个组成部分的工作原理。
- 计算机系统结构：学习计算机体系结构，包括处理器设计、内存管理等。
- 计算机网络：理解网络协议和通信技术，为大数据处理提供网络支持。
- 数据库系统原理：掌握数据库设计、管理和查询技术。
- 软件工程：学习软件开发的生命周期和质量保证方法。
- 数据仓储与数据挖掘：教授如何存储大量数据并进行有效分析。
- 机器学习：培养学生从数据中提取模式和洞察力。
- 大数据基础：研究大数据技术、架构和分析方法。
- 数据科学导论：介绍数据科学的概念、工具和应用场景。
3. 专业课程：
- 数据采集与管理模块：
- 多模态信息处理：学习处理多种数据形式，如文本、图像和声音。
- 信息与知识获取：从非结构化数据中提取有用信息。
- 流数据处理技术：实时处理不断流动的数据。
- Linux开发环境及应用：掌握Linux操作系统及其在数据分析中的应用。
- 数据分析与计算模块：
- Python程序语言与R语言：学习这两种流行的数据分析语言。
- 算法设计与分析：提高算法效率，优化数据处理。
- 并行运算与GPU课程：利用图形处理单元进行高效计算。
- 分布式计算与云计算：研究如何在分布式系统中处理和分析大数据。
- 数据服务与应用模块：
- 服务科学与服务工程概论：了解服务行业中的数据分析和工程方法。
- 数据驱动的管理与决策：使用数据分析支持商业和管理决策。
- 数据可视化：将数据转换为图形表示，以直观展示分析结果。
- Web开发技术：学习构建和维护Web数据服务所需的技能。
大数据专业的学生需要克服一定的难度，因为该专业要求学生具备扎实的数学基础、深厚的计算机科学知识和良好的逻辑思维能力。随着大数据技术的不断进步和应用领域的扩大，专业毕业生在就业市场上将拥有日益增长的机遇。 瓜准网

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