谁知道哪个大学的大数据技术与应用专业技术人员数据库比较好呢？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-25 20:12 标签： 大数据技术与应用专业
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北航大数据技术与应用工程硕士专业有哪些优势
　　近几年，随着互联网迅速发展，大数据技术迅速崛起，瞬间成为各互联网企业发展的必备技术。越来越的在职人员在报考在职研究生时，选择报考大数据技术与应用硕士，而为了应对数据技术的发展，北京航空航天大学首开大数据技术与应用在职工程硕士专业，对于很多想报考此专业的学生，都想了解一下大数据技术与应用专业有哪些优势?下面小编来为大家详细解答一下。
　　1、全国首开大数据技术专业
　　全国首个大数据技术与应用硕士项目，教学资源雄厚，课程体系成熟，学校与互联网各大企业联合培养，百度、腾讯、阿里云、IBM、中国移动、微软等企业提供硬件、数据源、软件平台，服务于学员课程实践;
　　2、国家重点名校
　　中华人民共和国工业和信息化部直属院校，国家&985工程&、&211工程&重点建设高校，是首批16所全国重点大学之一
　　2、名师云集，师资力量强大
　　师从百度、微软、腾讯、阿里等名企资深数据专家与北京航空航天大学软件学院、美国卡内基梅隆大学等名校老师，业内技术专家结合自身实战经验，分享案例及深入浅出讲述大数据解决方案，让学习者终身受益。
　　3、高端人脉资源
　　为学员倾力打造丰富的人际资源，与领域内高端精英人士同窗学习，大量优秀的技术、管理人才齐聚，组成强大的校友网络，共享北京航空航天大学校友平台;
　　4、GCT全程辅导
　　网络+面授(全程导学跟踪护航)，高通过率，把握最后一次GCT机会。
　　5、证书授予
　　毕业可获得由工信部颁发的职业技能证书：互联网大数据架构师。
　　由于教育部通知，2015年是最后一次组织在职工程硕士GCT考试，所以打算要报考工程硕士考试的学生，抓住最后以一次机会。关于工程硕士GCT考试更多问题可在线咨询在线老师，或关注微信：yuloozzy
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招考信息和择校指导《大数据技术基础》课程介绍
主讲教师：林子雨(ziyulin@, )
大数据技术基础
研究生选修课
信息科学与技术学院研究生
厦大海韵园
1.《大数据技术基础》讨论要点介绍大数据技术相关基础知识，包括大数据概述、大数据处理模型、大数据关键技术、大数据时代面临的新挑战、NoSQL数据库、云数据库、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流计算、图计算和Google Dremel等。2. 学习安排□授课
□读参考书
□检索相关的研究论文
□相关的自我上机操作和编程
□大数据领域专题报告
□期中作业
□期末考试3. 参考书籍[1] 陆嘉恒. Hadoop实战. 机械工业出版社. 2011年.[2] 曾大聃, 周傲英(译). Hadoop权威指南中文版. 清华大学出版社. 2010年.[3] 迪米达克 (Nick Dimiduk),卡拉纳 (Amandeep Khurana),谢磊. HBase实战中文版.人民邮电出版社; 第1版 (日)4. 课程教材《大数据技术基础》课程教材，由林子雨老师自己亲自编写，本课程网页提供教材PDF和讲义PPT的下载。《大数据技术基础》(林子雨 编写)是中国高校第一本大数据技术方面的教程（免费共享教材PDF版本），可以作为计算机专业研究生《大数据技术基础》课程的参考辅助教材，由林子雨对大量网络资料和相关书籍内容进行阅读整理后编写而成， 深入浅出全面介绍大数据相关知识，全书内容包括大数据概述、大数据关键技术与挑战、NoSQL数据库、云数据库、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流计算、图计算和Google Dremel等。《》是由林子雨在《大数据技术基础》（免费共享教材PDF版本）的基础上，重新整理编写的高校教材，前者与后者相比，在知识体系上更加全面，知识点陈述更加准确，图文编辑更加美观。《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》已经于2015年6月由人民邮电出版社正式出版发行，并可免费下载与教材配套的讲义（可编辑的PPT格式），。
该课程开设后的第一个班级
备注：林子雨老师从2013年9月开始主讲《大数据技术基础》课程，之前林子雨主讲的研究生课程《分布式数据库技术》今后不再开课，如果需要查看历史班级授课情况，请。
教材讲义下载
本教程由厦门大学计算机科学系教师林子雨编著，可以作为计算机专业研究生课程《大数据技术基础》的辅助教材。
本教程共13章，内容包括：第1章 大数据概述、第2章 大数据关键技术与挑战、第3章 Hadoop、第4章 MapReduce、第5章 HDFS、第6章 Zookeeper、第7章 HBase、第8章 流计算、第9章 图计算、第10章 NoSQL数据库、第11章 云数据库、第12章 Google Spanner和第13章 Google Dremel。
本教程由林子雨老师团队合力完成，编写工作分工如下：林子雨负责编写第1章、第2章、第3章、第4章、第5章、第6章、第7章、第10章、第11章和第12章；蔡珉星负责编写第8章，李雨倩负责编写第9章，叶林宝负责编写第13章。
本教程是林子雨通过大量阅读、收集、整理各种资料后精心制作的学习材料，与广大数据库爱好者共享。教程中的内容大部分来自网络资料和书籍，一部分是自己撰写。对于自写内容，林子雨老师拥有著作权。感谢林子雨老师团队的多位同学的大量协助工作，包括厦门大学计算机科学系2011级研究生赖明星同学、2012级研究生刘颖杰和叶林宝同学、2013级研究生蔡珉星、李雨倩同学，他们为本教程的撰写做了大量积极的贡献，包括资料收集、整理、讲义PPT制作等。
本教程PDF文档及其全套教学PPT可以通过网络免费下载和使用（下载地址：http://dblab./post/1089）。教程中可能存在一些问题，欢迎读者提出宝贵意见和建议！
本教程已经应用于厦门大学计算机科学系研究生课程《大数据技术基础》，欢迎访问2013班级网站http://dblab./post/1090。
林子雨的E-mail是：。
林子雨的个人主页是：http://www.cs./linziyu。
林子雨于厦门大学海韵园
整本教材下载
分章节下载
大数据概述
大数据概念、大数据的产生和应用、大数据作用、大数据与大规模数据、海量数据的差别、典型的大数据应用实例、从数据库到大数据、大数据与云计算、大数据与物联网、对大数据的错误认识、大数据技术、大数据存储和管理技术、大数据生态系统
大数据关键技术与挑战
大数据处理基本流程、大数据处理模型、大数据关键技术（文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术）、大数据处理工具、大数据时代面临的挑战 （大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题、性能测试基准）
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Google Dremel
Dremel概述、Dremel的数据模型、嵌套列式存储、查询语言、查询的执行
林子雨老师教材编写团队
2012级研究生
2013级研究生
2013级研究生

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