数据中心专业

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一、数据中心20年运营成本和建设成本比例55.6%。根据数据中心相关资料显示，20年数据中心运营成本与建设成本之比为55.6%。数据中心成本包括建设成本和运营成本。数据中心建设成本中，电气设备成本最高，占比55.6%。

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二、大数据专业主要学什么？

大数据技术专业是一门交叉学科：统计学、数学、计算机科学为三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用扩展学科。

此外，还需要学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件和计算机编程语言等，知识结构是两个专业、多种能力的跨界人才（专业知识和数据思维））。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理概论、数学与信息科学、数据结构、数据科学概论、编程入门、编程设计实践。

必修课程：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、并行架构与编程、非结构化大数据分析。

选修课程：数据科学算法概论、数据科学专题、数据科学实践、实用互联网开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据立场：

1.大数据系统架构师

大数据平台建设、系统设计和基础设施。

技能：计算机体系结构、网络体系结构、编程范式、文件系统、分布式并行处理等。

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。

开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

在不同行业中，专门收集、整理、分析行业数据，并根据数据进行行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中使用工具来提取、分析和呈现数据，实现数据的业务意义。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘需要从海量数据中发现模式，这需要一定的数学知识，其中最基本的是线性代数、高级代数和凸优化。、概率论等。常用的语言包括Python、Java、C或C++。我自己更多地使用Python或Java。有时使用MapReduce来编写程序，使用Hadoop或Hyp来处理数据。如果使用Python，则会与Spark结合。