大学开设大数据专业，都安排了哪些课程？
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大学开设大数据专业，都安排了哪些课程？
钱塘号官网：www.qthmedia.com钱塘号期待您的入驻和来稿微信后台回复：“sq”，进入资料分享社群热门推荐：从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考?具体内容专业名称：数据科学与大数据技术;人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。学制：四年;学位：工学或理学学位。目前已有35所高校申报了大数据专业：第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学;第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。数据科学与大数据技术专业都学些什么?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)。以中国人民大学为例：基础课程(38学分)：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(37学分)：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。数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，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护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，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，数据分析师现在需求就很旺盛了，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。数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：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。作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。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++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。6.大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。中国人民大学与人大、北大、中科院大学、中财、首经贸五校联合培养数据分析硕士第一届毕业生就业情况：腾讯、百度等IT公司：22人;金融、银行等：21人;出国、读博等：5人;国家事业单位：6人;其它：2人;共55人。数据科学与大数据技术专业报考建议当下企业用人现象：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。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。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。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。报考建议注意规避如上缺点，制定、执行相应的解决方案。例如：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，各高校一般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，黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开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。大数据类专业有很多，不同院校开设情况不同，应注意比较择选，例如：清华大学数据科学研究院开设大数据专业，2014年开始招生;北大、人大等五校大数据分析硕士培养协同创新平台开设大数据分析专业，2014年开始招生;复旦大学计算机科学技术学院开设数据交通专业，2015年开始招生;北航交通科学与工程学院开设计量经济学大数据分析方向，2014年开始招生;
TA的最新馆藏
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教师姓名：何婧
所属院系：-
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课程所属院系：软件学院
选课学生数：0
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研究型教学：
课程题库试题：题
课程卷库试卷：张众说纷纭真正的大数据其实是这三大技术
大数据是什么？大数据能做什么？大数据有什么特点？面对市面上眼花缭乱的大数据课程，我们该如何选择？其实真正的大数据课程应该主要由这三者构成：Hadoop+spark生态体系+storm实时开发。
行业初探未来是DT时代大数据将无可替代
未来不是IT时代，而是DT(Data Technology)时代，最大的能源是数据!现如今，医疗、通信、金融、游戏、交通等各行业都离不开大数据，大数据从采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值。
研机析理把握大数据开发的6大关键技能
01Java开发基础
需要具备Java基本及常用设计模式，有良好的面向对象设计思想，OOP/OOD以及UML的技术。
03架构开发
具有良好的开发架构经验，深入理解Hadoop/MapReduce/Storm/Spark等大数据框架应用开发等。
05Linux开发平台技术
具备熟练的Linux技术，Shell编程，能够利用常用的工具程序进行跟踪诊断。
02数据库开发
不仅具备数据库开发能力，能操作Oracle、MySQL等大型关系型数据库，而且还能进行NoSQL非关系型数据库，比如MongoDB数据库的开发。
04数据分析、处理、可视化
熟悉常用的BI工具，数据的清洗、转换、存储等工作，进行数据处理和可视化。
06较强的编程能力及良好的编程习惯
能够完成较复杂的交互流程设计和实现，具备良好的编程习惯，能够编写高质量技术文档；需要较强的逻辑分析、数据分析、问题排查能力。
大数据所需掌握的软件及技能
拨云散雾多种职业发展方向未来由你选择
从目前市场上的人才需求来看，大数据以后主要有以下几种发展方向：
大数据架构师
保障大数据系统中软硬件资源利用的最大化，不断适应更高性能及承载能力；同时具备开发与管理能力，是大数据行业最顶尖的一线人才。
保障大数据系统中数据库安全、稳定运行；优化数据库的效能、满足不同业务模式下的高可用需求。
大数据开发工程师
基于服务器端数据库、数据处理、分布式存储及实时并行计算、机器深度学习、通过前端数据可视化，实现商业数据挖掘、智慧决策等应用系统开发的高级人才。
大数据实施工程师
能熟练架设数据库、大数据分析生态系统，通过hive编写常见的mapreduce程序。（大数据开发及dba课程中包含此类基础知识）
知彼知己云计算适合谁学？女生能学吗？
想改变命运、掌握技能、高薪就业的专科学生
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是数学、经济、计算机等相关专业的在校学生
需要进行提升的各大项目负责人及其团队人士
大数据分析，数据挖掘，IT爱好者及转行人士
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一次学习双重认证
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Software and graphic design
掌握桌面应用软件的编程，深度熟悉JavaSE的多项特性，例如易于开发性、元数据、泛型、并发实用程序等，成为行业认证的“JavaSE工程师”打好Linux基础，数据库以及前端的一些技能。
主要技能：
JavaSE、Linux操作基础、数据库、JSP、Servlet、JSP+Servlet+JDBC企业级项目介绍
Hadoop大数据阶段
Product, interaction and UX design
了解Hadoop在大数据中的用途，以及快速搭建一个Hadoop的实验环境，详细剖析HDFS，精通原理，开发网盘项目，打好大数据基础，从分布式文件系统（HDFS）开始学习分布式；通过大量案例彻底掌握。MapReduce。
主要技能：
初识Hadoop、HDFS体系结构和Shell以及Java操作、详细讲解MapReduce、MapReduce案例、Hadoop2.x集群搭建
Hive/HBase数据库
The UI design and illustration design vision
Hive是使用SQL进行计算的Hadoop框架，工作中最常用到的部分，也是面试的重点，此部分大家将从方方面面来学习Hive的应用。
主要技能：
数据仓库Hive、分布式数据库HBase
Storm流式计算
Dynamic design and front-end development
Kafka架构；全面掌握Storm内部机制和原理，拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！
主要技能：
Redis缓存系统课程大纲、Kafka课程、Storm实时数据处理
Spark内存计算
C4D 3 d modeling and rendering
在此部分内，将更注重Scala的各种语言规则与简单直接的应用，而不在于其是如何具体实现，通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。
主要技能：
Scala课程、Spark大数据处理、Spark Streaming实时计算实时数据处理
项目评审与就业服务
Comprehensive review employment services
通过综合项目评审，掌握面试技巧，训练有素的作品专业表达，拥有充分的专业自信。与就业服务部沟通进行就业城市选定就业常见问题的解决，开启就业服务阶段。
主要技能：
综合项目评审、压力面试、技术笔试、技术面试、就业......
大咖云集行业骨灰级专家言传身教
顶级项目重量级上线商业项目实战
模仿12306票务系统开发项目
该系统涉及大量的瞬时流量处理和复杂的排票调度，项目解决方案采用企业级的java框架JavaSE进行开发，集群系统搭建采用了Hadoop、MapReduce，分布式数据库采用了HBase，利用storm流式计算来处理大量的实时并发请求。
医院商业智能BI经营数据分析系统
该系统涉及大量的数据存储和分析，整体的技术方案选择了java，集群系统搭建采用了Hadoop，分布式数据库搭建采用了Hive，方便灵活的最大化利用资源。数据分析中涉及到大量的计算，采用了Spark内存计算技术。
搜索引擎爬虫系统
该系统中涉及爬虫调度，数据存储，数据分析，信息提取，噪声过滤，索引建立等等一系列高难度问题。集群系统采用了全新的Hadoop2.X来搭建，引入storm流式计算来做实时数据处理，索引的存储需要大量的计算和高效的存储系统，我们在Hive的基础上做了很多适合应用需求的改进。
SIXGILL网络情报分析平台
该平台的开发最突出的技术难点为它集数据采集和分析为一体，采集和过滤得到有效信息本身就是高难度问题，加上合理的预测分析，机器自动调整结果等等，都需要很多及其成熟稳定的解决方案来做支撑，我们选用了企业级的java框架JavaSE，分布式数据库HBase、Spark内存计算等等业界公认的稳定系统来做开发，在此基础上自己做了大量的效率改进。
五子棋人机对战
该项目为AI项目，合理的剪枝算法选择和强大的神经网络搭建以及巨大的计算量都是需要重点考虑的问题。我们采用Spark内存计算搭配企业级java框架来进行开发和优化。
电商中用户画像分析
该项目需要通过海量数据的机器学习来定位样本，数据库的解决方案为Hbase，集群系统采用了全新的Hadoop2.x，机器学习方面在现有的技术基础上做了很多用户画像相关的参数修正，复杂计算采用的技术解决方案为Spark内存计算，整体语言选择java开发。应用了很多成熟的机器学习算法，过滤算法如布隆过滤器等。
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专业：计算机科学与技术
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毕业院校：山西青年职业技术学院
专业：多媒体
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专业：煤炭开采
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大数据初学者怎样学习？大数据学习一般都学什么
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大数据需要学什么_大数据学习课程有哪些
　　大数据需要学什么_大数据学习课程有哪些？光环大数据了解到，随着大数据时代的到来，大数据人才的需求进一步加大，大数据岗位的工资待遇也水涨船高，越来越多的人看到大数据的广阔的就业前景，也开始学习大数据了。
大数据需要学习什么呢？大数据学习课程有哪些？
我们以光环大数据的为例，来给大家介绍下吧：
大数据课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！
课程一阶段-JavaSE开发
学习内容：JavaSE实战开发
学习目标：Java面向对象、访问权限、抽象类与接口、异常处理、I/O流与反射、Java网络编程。
课程二阶段-JavaEE开发
学习内容：JavaEE实战开发
学习目标：Mysql数据库，JDBC，JavaWeb开发、Servlet JSP、Java三大框架核心框架开发
课程三阶段-并发编程实战开发
学习内容：并发编程实战开发
学习目标：掌握Socket编程模型、NIO与AIO编程模型Buffer API与通信框架Netty。
课程四阶段-Linux精讲
学习内容：Linux精讲
学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，增大网站并发访问量，保证服务不间断。
课程五阶段-Hadoop生态体系
学习内容：Hadoop生态体系
学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
课程六阶段-Python实战开发
学习内容：Python实战开发
学习目标：能够编写网络爬虫、Python进行网络编程PythonWeb全栈开发、Python机器学习。
课程七阶段-Storm实时开发
学习内容：Storm实时开发
学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
课程八阶段-Spark生态体系
学习内容：Spark生态体系
学习目标：熟练使用Scala快速开发、Spark进行深入编程，以及spark大数据调优。
课程九阶段-ElasticSearch
学习内容：大型综合性大数据项目
学习目标：能够熟练查询DSL、掌握底层索引控制、索引段统计与故障处理。
课程十阶段-Docker容器引擎
学习内容：大型综合性大数据项目
学习目标：熟练Docker安装配置、掌握Docker核心开发、Docker镜像与数据管理。
课程十一阶段-机器学习
学习内容：大型综合性大数据项目
学习目标：熟练模型评估与选择，熟练使用机器学习各种算法，掌握机器学习与大数据的结合。
课程十二阶段-超大集群调优
学习内容：超大集群调优
学习目标：能够熟练进行版本调优、压缩调优、文件调优、参数调优等八大集群调优。
课程十三阶段-大数据项目实战
学习内容：大型综合性大数据项目
学习目标：能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析，能够开发大型项目。
以上就是光环大数据给大家总结的大数据需要学什么，希望对你有所帮助。了解更多具体的课程大纲，欢迎咨询（http://hadoop.aura-el.com）在线客服了解！