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大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)學(xué)什么，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)學(xué)什么

來(lái)源：整理 時(shí)間：2025-01-19 17:52:22 編輯：智能門(mén)戶 手機(jī)版

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1，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)學(xué)什么

IT是這幾年才出現(xiàn)的新興熱門(mén)職業(yè)，隨著科技的發(fā)展現(xiàn)在很需要這方面的人才,崗位是比較多的。而且IT也是大家的職業(yè)。工作也簡(jiǎn)單，，一天都待在空調(diào)辦公室里。學(xué)IT的話，是很不錯(cuò)的！
大數(shù)據(jù)一般是研究生所選擇的方向，但是本科是基礎(chǔ)，主要是 軟件工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等這類(lèi)專(zhuān)業(yè)，以后都可以發(fā)展大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘。

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)學(xué)什么

2，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)主要學(xué)習(xí)哪些課程能夠快速提升大數(shù)據(jù)能力么

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：hbase、hive、sqoop。大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算階段：Mahout、Spark、storm。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)階段：實(shí)操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。
同問(wèn)。。。

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)主要學(xué)習(xí)哪些課程能夠快速提升大數(shù)據(jù)能力么

3，大數(shù)據(jù)都需要學(xué)什么

java、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法、spark、Scala、數(shù)據(jù)分析等，大數(shù)據(jù)相對(duì)java來(lái)說(shuō)比較難，建議還是找專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)，黑馬程序員教授大數(shù)據(jù)，試聽(tīng)一下課程，或者是看一下課程大綱
原則上大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)基于一些常用的高級(jí)語(yǔ)言，比如java和.net。不論是hadoop，還是數(shù)據(jù)挖掘，都需要有高級(jí)編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)，一般有了幾年java開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù)會(huì)比較容易上手。因此， 如果想從事大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，還是需要至少精通一門(mén)高級(jí)語(yǔ)言。

大數(shù)據(jù)都需要學(xué)什么

4，學(xué)大數(shù)據(jù)大學(xué)要學(xué)好什么

海量數(shù)據(jù)分成兩塊，一是系統(tǒng)建設(shè)技術(shù)，二，海量數(shù)據(jù)應(yīng)用。先說(shuō)系統(tǒng)建設(shè)，現(xiàn)在主流的技術(shù)是HADOOP，主要基于mapreduce的分布式框架。目前可以先學(xué)習(xí)這個(gè)。但是我的觀點(diǎn)，在分布式系統(tǒng)出來(lái)之前，主要是集中式架構(gòu)，如DB2，oracle。為什么現(xiàn)在用分布式架構(gòu)，那是因?yàn)楝F(xiàn)在集中式架構(gòu)受限于IO性能，出來(lái)速度慢，如果又一種硬件技術(shù)，可以很快地處理海量數(shù)據(jù)，性能上能滿足需求，那么集中式架構(gòu)優(yōu)于分布式架構(gòu)，因?yàn)榧惺郊軜?gòu)穩(wěn)定，運(yùn)維壓力小?，F(xiàn)在的集中式架構(gòu)要么性能達(dá)不到要求，要么就是過(guò)于昂貴。我期待一種技術(shù)出現(xiàn)，可以非常快地傳輸和處理數(shù)據(jù)，那么集中式架構(gòu)將再次進(jìn)入人們眼球。再說(shuō)海量數(shù)據(jù)應(yīng)用。海量數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器算法。具體有不同的應(yīng)用場(chǎng)景，如個(gè)性化搜索和推薦，社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，精準(zhǔn)廣告，實(shí)時(shí)最優(yōu)路徑，人工智能等等?？茨阆胱鱿到y(tǒng)支撐技術(shù)還是與業(yè)務(wù)結(jié)合的應(yīng)用技術(shù)。
主要看就業(yè)方向：就拿光環(huán)大數(shù)據(jù)的來(lái)講，1. 如果你想將來(lái)從事大數(shù)據(jù)后臺(tái)相關(guān)工作，就去找學(xué)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)2. 如果你想將來(lái)從事大數(shù)據(jù)展示相關(guān)工作，就去找學(xué)大數(shù)據(jù)可視化

5，大數(shù)據(jù)要學(xué)什么

大數(shù)據(jù)時(shí)代的出現(xiàn)，未來(lái)30年將對(duì)計(jì)劃經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行重新定義。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人類(lèi)獲得數(shù)據(jù)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)大家想象，我們對(duì)世界的認(rèn)識(shí)要提升到新 的高度。在國(guó)內(nèi)，普通大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師的基本崗位薪資起步即10000元/月，一般入職薪資13000元/月 左右，2年以上工作 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師薪資高達(dá)30000元/月以上。（*以上數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)）第一階段windows server2008、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)和商務(wù)辦公、計(jì)算機(jī)組裝與維護(hù)、思科網(wǎng)絡(luò)技術(shù)第二階段PHP基礎(chǔ)（含網(wǎng)頁(yè)）、PHP進(jìn)階、PHP高級(jí)應(yīng)用、Python第三階段網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)安全（黑客攻防技術(shù)）、Linux服務(wù)器、虛擬化技術(shù)第四階段大數(shù)據(jù)、華為云計(jì)算、Vmware虛擬化、階段融合、綜合實(shí)訓(xùn)
海量數(shù)據(jù)分成兩塊，一是系統(tǒng)建設(shè)技術(shù)，二，海量數(shù)據(jù)應(yīng)用。先說(shuō)系統(tǒng)建設(shè)，現(xiàn)在主流的技術(shù)是hadoop，主要基于mapreduce的分布式框架。目前可以先學(xué)習(xí)這個(gè)。但是我的觀點(diǎn)，在分布式系統(tǒng)出來(lái)之前，主要是集中式架構(gòu)，如db2，oracle。為什么現(xiàn)在用分布式架構(gòu)，那是因?yàn)楝F(xiàn)在集中式架構(gòu)受限于io性能，出來(lái)速度慢，如果又一種硬件技術(shù)，可以很快地處理海量數(shù)據(jù)，性能上能滿足需求，那么集中式架構(gòu)優(yōu)于分布式架構(gòu)，因?yàn)榧惺郊軜?gòu)穩(wěn)定，運(yùn)維壓力小?，F(xiàn)在的集中式架構(gòu)要么性能達(dá)不到要求，要么就是過(guò)于昂貴。我期待一種技術(shù)出現(xiàn)，可以非?？斓貍鬏敽吞幚頂?shù)據(jù)，那么集中式架構(gòu)將再次進(jìn)入人們眼球。再說(shuō)海量數(shù)據(jù)應(yīng)用。海量數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器算法。具體有不同的應(yīng)用場(chǎng)景，如個(gè)性化搜索和推薦，社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，精準(zhǔn)廣告，實(shí)時(shí)最優(yōu)路徑，人工智能等等。看你想做系統(tǒng)支撐技術(shù)還是與業(yè)務(wù)結(jié)合的應(yīng)用技術(shù)。

6，大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)學(xué)的內(nèi)容是什么在貴州就業(yè)好嗎

大數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)學(xué)的內(nèi)容是：1、學(xué)科知識(shí)：從數(shù)據(jù)分析涉及到的專(zhuān)業(yè)知識(shí)點(diǎn)上看，主要是這些：（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)：參數(shù)檢驗(yàn)、非參檢驗(yàn)、回歸分析等（2）數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、微積分等（3）社會(huì)學(xué)：主要是一些社會(huì)學(xué)量化統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，如問(wèn)卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析；還有就是一些社會(huì)學(xué)的知識(shí)，這些對(duì)于從事?tīng)I(yíng)銷(xiāo)類(lèi)的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助（4）經(jīng)濟(jì)金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟(jì)金融知識(shí)是必須的，這里就不多說(shuō)了（5）計(jì)算機(jī)：從事數(shù)據(jù)分析工作的人必須了解你使用的數(shù)據(jù)是怎么處理出來(lái)的，要了解數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和基本原理，同時(shí)如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數(shù)據(jù)庫(kù)里提取你需要的數(shù)據(jù)（比如使用SQL進(jìn)行查詢），這種提取數(shù)據(jù)分析原材料的能力是每個(gè)數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的。此外，如果要想走的更遠(yuǎn)，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，幫助你完成工作?！煤脤W(xué)習(xí)，雖然累，但是要堅(jiān)持！2、軟件相關(guān)：從事數(shù)據(jù)分析方面的工作必備的工具是什么（1）數(shù)據(jù)分析報(bào)告類(lèi)：Microsoft Office軟件等，如果連excel表格基本的處理操作都不會(huì)，連PPT報(bào)告都不會(huì)做，那我只好說(shuō)離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠(yuǎn)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數(shù)據(jù)結(jié)果，因此數(shù)據(jù)可視化軟件就不能少，BDP個(gè)人版、ECharts等這些必備的，就看你自己怎么選了。（2）專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件：Office并不是全部，要從在數(shù)據(jù)分析方面做的比較好，你必須會(huì)用（至少要了解）一些比較常用的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專(zhuān)業(yè)性的算法或模型分析，還有高級(jí)的python、R等。（3）數(shù)據(jù)庫(kù)：hive、hadoop、impala等數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的知識(shí)可以學(xué)習(xí)；（3）輔助工具：比如思維導(dǎo)圖軟件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。最重要的是：理論知識(shí)+軟件工具+數(shù)據(jù)思維=數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，最后要把這些數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)運(yùn)用到實(shí)際的工作業(yè)務(wù)中，好好理解業(yè)務(wù)邏輯，真正用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)管理，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。貴州是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基地，對(duì)大數(shù)據(jù)方面的人才需求比較大，所以就業(yè)前景肯定會(huì)好的。
每個(gè)學(xué)校的管工設(shè)置是不一樣的...華科的管工包括物流和信管兩個(gè)方向總體來(lái)說(shuō)，研究生就業(yè)還是可以的做供應(yīng)鏈的偏多，但是女生多多少少會(huì)受些歧視，這在每個(gè)偏工一點(diǎn)的專(zhuān)業(yè)都這樣...
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