大数据管理与应用课程 大数据管理与应用课程安排

大数据技术与应用专业学什么

大数据技术与应用专业学什么呢?同学们清楚吗，不了解的同学来我这里看看。下面是由我为大家整理的“大数据技术与应用专业学什么”，仅供参考，欢迎大家阅读。

大数据管理与应用课程 大数据管理与应用课程安排

大数据管理与应用课程 大数据管理与应用课程安排

大数据管理与应用课程 大数据管理与应用课程安排

大数据技术与应用专业学什么

1.数据采集：利用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行抓取，并进行数据的预处理，合理存储。传媒大学拥有播音、、电视等专业，本身就是一个大数据。

2.数据分析与挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。

3.数据可视化：对数据分析与挖掘的结果进行艺术化展现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化，层次化的度呈现。

4.数据底层架构：基于hadoop的分布式并行架构，便于海量数据的存储和实时调用。

大数据技术与应用专业培养什么样的人才

本专业面向信息技术行业，各大软件公司、数据公司、信息服务公司,坚持立德树人，培养德、智、体、美全面发展，掌握从数据挖掘到数据分析、从快速营销到精准营销业务、从实时行情到行情预警、从量化策略投资到数据的统计分析的基础理论知识和基本技能，具有基本软件开发、大数据系统集成、数据挖掘、数据分析、数据可视化等能力，能够从事程序员、数据分析师、系统维护员等工作，并具备一定的可持续发展和创新能力的高素质技术技能型人才。

拓展阅读：云计算技术与应用需要学习什么

早在2015年为了适应经济发展新常态促进经济提质增效、转型升级，实施“互联网+”行动、《制造2025》等战略，对高职院校专业设置和人才培养提出了新要求。

同时为了更加适应现代产业发展要求专门修订了《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录(2015年)》。

围绕推进“互联网+”行动，设置了“移动互联应用技”“分布式发电与微电网技术”“智能交通技术运用”“智能控制技术”“汽车智能技术”“网络与传播”“云计算技术与应用”等专业。云计算技术与应用专业因此诞生，从此有了属于自己的码610213。

云计算技术与应用专业主要课程

普通专业课程：《云计算导论》、《虚拟化技术》、《数据库应用》、《海量存储技术》、《数据通信技术》、《LINUX 系统 应用》、《网络工程项目实施》、《云计算综合案例应用》。

高职专业课程：《原理及选型》、《网络设备配置与管理》、《计算机网络技术》、《云存储技术与应用》、《JAVA 程序设计与开发》、《云计算技术基础》、《网络数据库技术》、《配置与管理》、《虚拟化技术与应用》;

《云平台 系统安装与维护》、《大数据分析技术基础》、《公有云技术与应用》、《Android项目设计与开发》、《智慧城市建设》、 《云数据中心构建与运维》、《云产品销售实务》。

大数据专业主要学什么课程

大数据技术专业属于交叉学科：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、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)。

以大学为例：

基础课程：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：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。

扩展资料：

大数据岗位：

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。

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，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、Ja、C或者C++，我自己用Python或者Ja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。

参考资料来源：

参考资料来源：

1、大数据基础：Ja语言基础阶段

2、Linux系统，Hadoop生态体系

3、分布式计算框架，Spark&Storm生态体

4、大数据项目实战

5、大数据分析，方向AI（人工智能）

大数据技术专业属于交叉学科：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、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)。

以大学为例：

基础课程：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：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。

大数据岗位：

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。

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，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、Ja、C或者C++，我自己用Python或者Ja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。

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）学：主要是一些学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

……好好学习，虽然累，但是要坚持！

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Off软件等，如果连excel表格基本的处理作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Off并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindMar、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

Ja ：只要了bai解一些基础即可，做大数据不需要很深的Ja 技术，学ja SE 就相当于有学习大数据。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。

Kafka：这是个比较好用的队列工具。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点。

1、基础课程：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。

2、必修课：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。

3、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。

因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

大数据技术专业属于交叉学科：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、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)。

主要课程包含以下： 基础课程：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：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。

关于大数据专业可以到CDA认证机构了解一下，CDA（Certified Data Analyst），是大数据和人工智能时代面向范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。 全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

你好，大数据专业学习课程包括6个阶段

你可以按照顺序学习，大数据学习的基础是Ja语言，如果你懂Ja学习起来就相对容易点，希望你早日学习有所成。

大数据技术与应用专业学什么的 有哪些课程

大数据技术与应用作为高校计算机类专业，学习的课程包括面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析等。

大数据技术与应用专业课程

面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据技术与应用专业

大数据技术被渗透到的方方面面，医疗卫生、商业分析、安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。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、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

大数据技术与应用的前景和方向：

1、大数据系统研发工程师

该专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等。

2、大数据应用开发工程师

此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才。

3、大数据分析师

此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。

大数据技术与应用学什么课程

大数据技术与应用学的课程如下：

主修课程有：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

培养目标：网络信息类企事业单位：数据信息的采集、分析和应用，计算机软件开发及管理、数据挖掘、市场开发、决策咨询服务。

主要岗位：大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。

大数据技术与应用：

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据技术被渗透到的方方面面，医疗卫生、商业分析、安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

大数据管理与应用专业是学什么的 有哪些就业方向

在填报高考志愿时，有小伙伴比较关心大数据管理与应用专业主要学什么，就业方向有哪些?下面是由我为大家整理的“大数据管理与应用专业是学什么的 有哪些就业方向”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。

大数据管理与应用主要课程

微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学 、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、

数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。

大数据技术与应用就业方向

大数据领域可以说是未来发展几大领域当中比较有前景的领域之一，毕业之后就业的前景也是比较好的。以下是就业方向：

1.互联网电商方向

作为当前热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践多的地方，也是积累技术资源丰富、资金雄厚、人才需求量的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。

2.零售金融方向

零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

3.电子政务服务方向

随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用，尤其是在、上海、深圳等一线城市，基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作，进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。

拓展阅读：大数据管理与应用专业就业前景

随着我国数据产业的快速发展，一个大数据时代扑面而来。我国大数据产业也正在从起步阶段步入黄金期，急需大量大数据相关人才，而数据分析人才的供给指数，属于高度稀缺职业，就业前景良好。

大数据管理与应用以问题为导向，基与数据分析和管理优化，注重大数据在企业中的应用，通过与已有工业工程、经济与贸易、财务管理、人力资源管理、电子商务、投资学等专业的深度融合，利用大数据从多个方面提升企业的生产效率和竞争力。

大数据管理与应用学什么

您好，大数据管理与应用学的主干课程有：

微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。

《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》《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》《数据科学算法导论》《经济管理理论》等。

就业方向企事业单位：大数据系统架构师、Ja大数据分布式程序开发师、大数据平台运维师、数据可视化、大数据挖掘师等。

考研方向大数据技术与应用软件工程、大数据分析与应用方向工程硕士FAQ。

大数据管理专业学什么

大数据管理专业学计算机科学原理，数据科学原理，数据结构原理，算法原理，程序设计原理，数据挖掘技术，数据分析方法，概率论和统计等。

一、大数据管理与应用学科基础课程:

大数据管理与应用导论、管理学、会计学、经济学、运筹学、概率论与数理统计等。另外安排有计算机基本技能训练、程序设计基础课程设计等实践课。

二、大数据管理与应用专业基础课程:

数据结构、大数据技术原理、数据库原理与应用、管理统计学数据挖掘技术、LINUX基础与应用等。

三、大数据管理与应用专业核心课程:

数据采集与管理、商业数据分析、数据可视化技术、数据安全与治理、商务智能及应用、大数据应用系统设计。

四、大数据管理与应用专业方向课程:这部分属于选修课程，并不全部学习。

有人工智能导论、信息管理与系统建模、电子商务、企业大数据管理、系统导论、大数据营销与管理、网络前沿安全技术、深度学习导论、区块链技术、智能交互技术、云计算基础、多元系统分析及R语言建模、WEB前端设计、NOSQL数据库、IT项目管理等等。

五、专业实践课程:大数据技术原理与应用课程设计、数据库原理及应用课程设计、商业数据分析课程设计、数据可视化综合实践、大数据管理毕业实习及毕业设计等。

大数据管理与应用专业课程有哪些

微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析等。

大数据管理与应用专业就业方向

该专业毕业生可继续深造，到国内外的高校，研究所等继续从事商业分析，数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的，数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位。

大数据管理与应用专业就业前景

大数据方向的就业需求是很大的并且大数据人才的薪资也是非常高的。有权威数据显示，一个只有些许工作经验的大数据工程师的月薪都在万元以上，一个有几年工作经验的数据工程师薪酬在50-80万之间，而更的大数据技术人才年薪百万。而且更重要的是，在一家互联网公司大数据技术工程师的薪酬要高于其他职位的20%-30%。就业前景非常广阔。

大数据方向就业前景好、工作选择性多、薪资高。随着经验的逐渐积累，大数据技术人才享有的荣誉会越来越多。