大数据技术专业知识结构包括数学、统计、计算机和财经大数据分析四大模块。课程有C++程序设计、Ja程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。
大数据技术专业是干嘛的 大数据技术专业是干啥的
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大数据主要学什么
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程: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。
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。
大数据技术就业方向
重视数据的机构已经越来越多,上到,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,热门岗位包括大数据系统架构师(大数据平台搭建、系统设计、基础设施),大数据系统分析师(利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用),数据分析师(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,实现数据的商业意义),大数据可视化工程师(依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案,选择合适的可视化技术,制作可视化样例)等。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据。大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。
大数据工程技术人员是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。
主要工作任务:
大数据采集(爬虫)、大数据清洗(ETl工程师)、大数据建模(算法工程师)与大数据分析(数据分析员);
2020高考志愿填报,大数据专业解读
大数据技术与应用
大数据工程师有不少细分方向,不同的方向需要具备不同的知识结构,通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域,分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。
大数据专业是做什么的?
分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务:
1、找出过去的特征:
大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去的特征。找出过去的特征,的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。
2、预测未来可能发生的事情:
通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
3、找出化的结果:
根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
除此之外,在工作岗位上,大数据工程师需要基于Hadoop,Spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop,HBase,Spark等)集群环境的搭建,性能调优和日常维护。负责数据仓库设计,数据ETL的设计、开发和性能优化。参与构建大数据平台,依托大数据技术建设用户画像。
除开以上是需要负责处理的工作,还需要负责分析新的数据需求,完成数据处理的设计(文档)和实现。对大数据应用产品设计及解决方案设计,通过大数据挖掘用户需求。负责数据处理程序设计框架改善,数据处理性能优化, 系统数据处理的能力提高等
最近几年大学新增的好专业——大数据相关专业 ,你是否适合?
这个专业是对网络数据进行统计分类整理的
这个专业是对网络数据进行统计分类整理的
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据技术是普通高等学校专科专业。预计2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速,需求总量在2000万人左右。
大数据技术课程体系
主要课程:大数据专业导论,面向对象程序设计(ja),作系统原理,Linux系统运维技术,云数据中心基础,数据库原理及应用,Hadoop大数据平台集群部署与开发,Python程序设计,机器学习,大数据可视化技术,数据分析与应用等。
学生经过本专业学习可以考取“大数据分析应用”、“1+X大数据运维”等职业资格证书以提高专业技能,增强其就业竞争力。毕业生亦可升本继续深造,对应本科专业如:数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等。
专业岗位及主干课程
专业紧贴市场需求,重点培育两个岗位:大数据应用开发岗、大数据BI岗,其中大数据应用开发岗培养大数据离线分析、实时分析及数据可视化核心能力;大数据库BI岗侧重于与行业企业运行系统、业务模块对接,掌握商业大数据管理。
大数据技术就业岗位
大数据应用开发工程师、数据ETL技术员、数据可视化工程师、行业BI工程师、数据库(DBA)、数据库程序开发员(Ja开发);本专业毕业后半年的平均月薪5500元,可达1.5万元。
大数据技术就业方向
本专业毕业生主要面向互联网与软件信息、商业服务、医疗、教育、金融、生产制造等行业的大数据应用岗位就业,主要工作岗位:大数据运维工程师、数据分析工程师、数据可视化工程师、大数据运营工程师、大数据技术销售等。据统计,初次就业薪资待遇:5000-8000元左右。
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