大数据技术与云计算专业介绍

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一、云计算与大数据专业的主要课程是什么

大数据基础知识、科普就买这本书吧大数据时代这样介绍大数据的书还有很多。

此外，大数据技术还包括数据采集、数据访问、基础设施、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现。

大数据挖掘与处理分析、移动开发与架构、软件开发、云计算等先进技术。

重点课程：面向对象编程、实用Hadoop技术、数据挖掘、机器学习、统计数据分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术数据、Web开发、Linux操作系统、大学数据平台建设与运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，并熟练掌握大数据分析处理、数据仓库管理数据、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和视觉开发显示和具有分析功能的高科技专业数据产品。

扩展息：

应用领域

数据技术的各个方面已渗透到社会各个领域，包括医疗保健、商业分析、国家安全、粮食安全、金融安全等。2014年，从大数据作为国家重要战略资源、加快实现创新发展来看，“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据说话”的文化氛围和时代

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、多功能自然语言处理）、数字经济和人工智能技术的核心。商业、物联网应用以及各类人文社会科学。

参考：-大数据技术与用

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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、普通物理导论、数学与信息科学、数据结构、数据科学导论、导论到编程，以及编程设计实践。

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。

大数据位置：

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

要做数据挖掘，需要从海量数据中发现规律，这需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化等。、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，则与Spark结合。