大數據歷史專業

⑴ 大數據專業是做什麼的

大數據專業，全稱：數據科學與大數據技術

專業簡介：本專科專業中和大數據相對屬應的是「數據科學與大數據技術」專業，它是2015年教育部公布的新增專業。2016年3月公布的《高校本科專業備案和審批結果》中，北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設「數據科學與大數據技術」專業。隨後第二年又有32所高校獲批「數據科學與大數據技術」專業。兩次獲批的名單中顯示，該專業學制為四年，大部分為工學。

大數據技術主要是圍繞數據本身進行一系列的數據價值化操作，包括數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用等，其中數據分析是大數據價值化的重要步驟。大數據最後要實現的是數據超融合，應用到實際場景，產生價值，大數據的價值才會體現出來。

⑵ 大數據專業是什麼

大數據專業是一個非常典型的交叉學科，在課程體系的設置上通常採用3加N的設置方式，3代表的是3大主幹知識體系，涉及到數學、統計學和計算機，而這裡面的N則涉及到金融學、經濟學、社會學、醫學等輔助學科，不同學校會根據自身的教育資源整合情況來進行具體的設置，比如財經類大學通常會更注重金融學和經濟學課程的設置。

從大數據專業的課程設置上來看，大數據專業的知識量是比較大的，學生的學習壓力也相對大一些，如果沒有一個較好的學習規劃，也很容易導致學得雜而不精這種情況。從目前大數據領域的崗位劃分情況來看，大數據專業的同學可以選擇大數據開發方向，也可以選擇大數據分析方向。

主攻大數據開發方向的同學要重視三方面內容，其一是程序設計能力的培養，可以重點關注一下Java語言，其二是重視大數據平台的學習，要熟悉常見大數據平台的開發方式，能夠基於大數據平台來完成一些具體的開發任務，其三是要重視行業場景知識的學習。

最後，大數據專業的學習除了要重視理論知識的學習以外，還需要重視實踐，可以通過參加專業比賽或者參加老師的課題組來積累實踐經驗。

⑶ 大數據是屬於什麼專業的

大數據屬於數學一類的專業。相關專業名稱有:「信息與計算科學」、「數學與應用數學」、「統計學」等。 大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的,所以是數學一類的專業。 (3)大數據歷史專業擴展閱讀
大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的.海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據概念應用到IT操作工具產生的數據中，大數據可以使IT管理軟體供應商解決大廣泛的業務決策。IT系統、應用和技術基礎設施每天每秒都在產生數據。大數據非結構化或者結構數據都代表了「所有用戶的行為、服務級別、安全、風險、欺詐行為等更多操作」的絕對記錄。

大數據分析的產生旨在於IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結合，然後大數據分析並發現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進而加深大數據對重要用戶的洞察力。他們也可以追蹤和記錄網路行為，大數據輕松地識別業務影響；隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統收集數據發展IT服務目錄。

大數據分析的想法，尤其在IT操作方面，大數據對於我們發明並沒有什麼作用，但是我們一直在其中。Gartner已經關注這個話題很多年了，基本上他們已經強調，如果IT正在引進新鮮靈感，他們將會扔掉大數據老式方法開發一個新的IT操作分析平台。

⑷ 大數據專業主要學什麼 有哪些課程

數據科學與大數據技術，強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

大數據開設課程

數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

大數據的學習階段

第一階段：大數據前沿知識及hadoop入門，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。

第二階段：hadoop部署進階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。

第三階段：大數據導入與存儲。mysql資料庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。

第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。

第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。

第六階段：spark大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。

⑸ 大數據是什麼專業學的是些什麼

大數據專業全稱「大數據採集與管理專業」。
大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。
1、行業現狀：現在越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。
2、課程設置：大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
3、核心技術：
（1）大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。
（2）關系型資料庫技術。詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。
（3）分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。
（4）海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。
（5）物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。
（6）文件系統（HDFS）。詳細介紹HDFS部署，基於HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。
（7）NoSQL。詳細介紹NoSQL非關系型資料庫系統的原理、架構及典型應用。

⑹ 大數據專業是幹嘛的

大數據工程師有不少細分方向，不同的方向需要具備不同的知識結構，通常情況下大數據工程師分為四個具體的工作領域，分別是大數據底層平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。
大數據專業是做什麼的？
分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務：
1、找出過去事件的特徵：
大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。
2、預測未來可能發生的事情：
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。
3、找出最優化的結果：
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
除此之外，在工作崗位上，大數據工程師需要基於Hadoop，Spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務。負責大數據平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群環境的搭建，性能調優和日常維護。負責數據倉庫設計，數據ETL的設計、開發和性能優化。參與構建大數據平台，依託大數據技術建設用戶畫像。
除開以上是需要負責處理的工作，還需要負責分析新的數據需求，完成數據處理的設計(文檔)和實現。對大數據應用產品設計及解決方案設計，通過大數據挖掘用戶需求。負責數據處理程序設計框架改善，數據處理性能優化, 系統數據處理的能力提高等

⑺ 大數據專業學什麼的

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等內層面系統地容幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。「大數據」（Big Data）指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。「大數據」之「大」，並不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的「大數據」應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。

⑻ 大數據專業課程有哪些 專業介紹

隨著互聯網技術的不斷發展，當今的時代又被稱之為大數據時代。

目前互聯網企業對大數據人才需求非常大，培訓機構出來的人才也很好找工作，南京課工場最近一批的大數據學員就業就很高，薪資普遍很高。當然，工作好找的前提是你大數據的相關技術要過關哦！

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

對於當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那麼應該從以下三個方面來提升自身的就業競爭力：

第一：提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

第二：掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

第三：重視平台知識的積累。產業互聯網時代是平台化時代，所以要想提升就業能力應該重視各種開發平台知識的積累，尤其是與行業領域結合比較緊密的開發平台。實際上，大數據和雲計算本身就是平台，所以大數據專業的學生在學習平台開發時也會相對順利一些。