① 大數據技術與應用學什麼
1.數據採集：利用網路爬蟲等技術對文本、聲音、圖形圖像、視頻等數據進行抓取，並進行數據的預處理，合理存儲。傳媒大學擁有播音、新聞、電視等專業，本身就是一個大數據。
2.數據分析與挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具對數據進行淺層分析，利用機器學習、數據挖掘、人工智慧等技術進行高端分析與應用。
3.數據可視化：對數據分析與挖掘的結果進行藝術化展現。利用圖形圖像、計算機視覺、動畫技術等手段對數據分析與挖掘的結果進行立體化，層次化的多維度呈現。
4.數據底層架構：基於hadoop的分布式並行架構，便於海量數據的存儲和實時調用。
② 大數據專業課程
① 大數據的課程都有哪些
大數據本身屬於交叉學科，涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大數據的課程內容，基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面：數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程：數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、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，也是必備課程。
而想要真正找到工作的話，大數據主流技術框架，也要去補充起來，這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。
② 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。
③ 大數據課程都學什麼啊
大數據課程學習的內容有6個階段：
1階段
JavaSE基礎核專心
2階段
資料庫關鍵技術屬
3階段
大數據基礎核心
4階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
5階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
6階段
Flink流式數據處理框架
按照順序學習就可以了，希望你早日學有所成。
④ 數據與大數據專業學什麼課程
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
⑤ 有哪些大學的哪些專業是與大數據有關的
一、開設了大數據的大學：
1、北京大學
大數據是一個新的專業，國內首次出現這個專業是在2016年的時候，當時新設這個專業的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。
(5)大數據專業課程擴展閱讀：
大數據專業主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
數據（big data）
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 *** ，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。
⑥ 國家是什麼時候設置大數據專業課程
選一個實用點的專業，其實IT專業就不錯，比如 電子商務、4G移動開發、ui設計、互聯網編程、回、大數據、答VR丶雲計算、等等就業前景都挺好。
我們這有兩年制 也有三年制還有短期 大專 中專都有
看看自己的興趣愛好和發展趨勢，然後選擇一個適合自己的專業
我們的很多學生都是學有所成，祝你一切順利
⑦ 大數據專業主要學什麼課程
大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。
以中國人民大學為例：
基礎課程：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。
必修課：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。
選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。
(7)大數據專業課程擴展閱讀：
大數據崗位：
1、大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2、大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3、hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4、數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
5、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
⑧ 大數據專業都要學什麼課程
大數據專業有很多課程
⑨ 大數據學習需要哪些課程
主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計專分析、高屬等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等
③ 大數據是屬於什麼專業的
大數據是屬於一個跨學科的多學科交叉融合的交叉學科、新興學科，主體是屬於統計學和計算機科學專業。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
④ 大數據時代,企業需要分析,也需要風險
大數據時代,企業需要分析,也需要風險
當談論大數據時代和互聯網已然成為一種時尚時，我仍然要說，現在並不是大數據時代，也不存在互聯網思維。基於互聯網作為技術的理念，互聯網確實已經並繼續引起行業變革，對供應鏈和生產營銷甚至組織架構等都產生了影響，但是從企業經營者的角度考慮，只不過是面對一種技術的應變，是方法和游戲規則的改變，但是這並沒有對其經營管理上的認知產生改變。那些熱衷營銷的老闆不會變成以產品為導向，而奉行軍事化管理的企業主也不會投向人本主義的懷抱。
數據是為經營管理服務的，對數據的運用可以追溯到幾千年前。沃爾瑪至今依舊保存著上世紀八十年代至今的所有銷售數據，因此沃爾瑪甚至可以以5年為周期分析商品的迭代和變化趨勢，進而對未來產生影響。深層次的數據分析和數據挖掘系統在善於運用的企業中早已成熟，但是對於不善管理決策的人，較多的數據反而是累贅。雖然我們現在能根據即時通訊工具等的定位分析出春節的人類遷徙，但是在某種程度上來講，這本來就是可以預測的，並且較為原始點的鐵路數據也能反應出來，不過在數據的處理上會麻煩而已。因此，技術逐漸進步的意義不過是數據分析更加易得，但是，即使是當下意義上的大數據分析也早已得到了實現，因此現在很難說這是一個時代。
1、小米手機和戴爾的比較——小米顛覆了什麼？
小米確實取得了很大的成功，甚至成為了一個典範，目前依舊有很多模仿者和追隨者，在很多人看來是互聯網思維的證明。綜合來講，小米的成功基於兩點：供應鏈和營銷。在供應鏈上，直銷並預售應該實現了賬期為負，從而帶來了現金流上的收益（或表現在成本的降低）。在營銷上，飢餓營銷和粉絲經濟可謂做到了極致。戴爾電腦也是採用直銷+預售的模式，不但實現了即時生產（JIT），也使賬期達到了負的十多天。並且，與小米相比，戴爾還實現了大規模定製這一現在很多企業渴望而不能實現的目標。並且，雖然賣的是電腦，戴爾主要採用的直銷模式是，電話直銷。
在營銷上，小米手機也並不是開創者，蘋果的粉絲經濟也最先取得了類似的成功。但值得警惕的是，隨著競爭對手的大規模模仿（就像小米模仿蘋果一樣），小米技術上的劣勢逐漸顯現。
隨著新媒體的發達，營銷手段的多元化呈現出來，粉絲經濟和熱點話題將成為有效手段，但這並不是互聯網時代的專利。例如，海爾當年的砸冰箱就是非常棒的營銷案例，而如果發生在今天這種事情依舊會取得很好的效果（如果是首創的話）。那些之前通過電視劇來塑造品牌形象的經營者（海爾、王老吉等），在互聯網時代依舊有意識去拍網路劇等手段進行營銷。因此，思維沒有變，變化的是方法。
2、沃爾瑪：大數據分析由來已久
在二戰時，多學科的交叉應用就使數據分析起到了很大的作用，而基於計算機技術的大數據分析並不是近幾年的事情，作為一家至今依舊是全球營業額最大的公司，沃爾瑪在上世紀八十年代的作為現在很多企業依舊沒有達到，這主要表現在對數據的運用上。
沃爾瑪率先使用了條形碼、POS機，並發射了自己的衛星，這些使沃爾瑪能夠對所有銷售數據進行保存，沃爾瑪的資料庫現在依舊是世界最大的資料庫之一。對於中國目前很多傳統企業來講，很多至今都沒有數據分析的意識，更不用說深層次的數據挖掘。亞馬遜的推薦商品一直是引以為傲的，這是協同搜索和群體智能技術的運用，但是目前在很多購物網站上，當你買了一副羽毛球拍之後，推薦給你的依舊是球拍而不是羽毛球。因此數據本來就是存在的，而在對數據的應用上還遠遠不夠。隨著互聯網技術的不斷進步，可視化的數據分析工具將會越來越多，但是數據量也會越來越大，這就對企業管理決策者提出了更高的要求。
面對眾多的供應商，沃爾瑪運用電子數據交換（EDI）建立了客戶關系管理系統和其他決策系統來提高效率。但是目前在國內，上下游企業間的協同辦公能力還很差，也只有為數不多的企業擁有信息決策系統。隨著互聯網技術對供應鏈的影響從終端到中間環節及生產的過渡，供應鏈也會得到優化甚至重新塑造，辦公類軟體和管理信息系統將會得到更廣泛的應用，這主要通過專業的技術公司結合管理咨詢來實現。
3、跨越「專業鴻溝」
在這一技術浪潮中，對於很多傳統企業，辦公信息化和信息系統的建立將主要通過第三方或外包給第三方來實現，這對企業來講並不構成挑戰。並且目前已經有很多大型企業都擁有自己的SAP系統和OA系統，而在決策系統上還比較欠缺。但是，除了辦公工具的改變，互聯網技術在供應鏈上（主要變現是生產、營銷和銷售上）的應用將由企業內部操作，這就可能會在不同部門之間出現「專業鴻溝」。
這里的「專業鴻溝」是借鑒「數字鴻溝」的說法。數字鴻溝是發生在信息程度不對等的社會之間的信息獲取差異，但不同於數字鴻溝，專業鴻溝是發生在同一社會不同專業之間的，也就是說發生在同一公司不同部門之間。隨著互聯網應用的廣泛，很多傳統企業都將引進互聯網方面的人才，但是這些互聯網專業的人員對企業的產品和客戶並不是特別了解，而企業的傳統渠道負責人對互聯網技術的工作方法也比較陌生。當企業的產品為消費品時，互聯網方面人員還可以通過自身的同理心來感知，但是，當企業的產品不是消費品而是半成品或生產資料時，這將成為一大障礙。比如，某水果電商宣稱他們的所有水果從摘下來到顧客手中都不會超過6小時，這在業內人士看來是沒有必要甚至對於某些品類是錯誤的。我們有理由相信，互聯網未來將成為一種人人都需要學習的技術，但是，在相當長的一段時間內，專業鴻溝將會存在並對現階段的轉型產生影響。
4、企業該怎麼做
因此，我認為，對於目前的企業經營者和創業者，更應該關注產品和服務本身，及時了解新技術在各方面的應用和洞察行業的發展方面並把握先機，就像沃爾瑪當年所做的一樣。更為主要的是，要從管理角度而非技術角度思考問題。少談些概念，多做些實事，這是對創業者的最好建議。相反，提出「互聯網思維」的網路創始人李彥宏先生在「互聯網思維」的應用上就很不令人滿意。在O2O領域，擁有地圖優勢的網路完全可以打造一個基於地理信息系統的生活服務平台，但卻推出了直達號這一至今沒有存在感的產品。網路也推出了打車、錢包等產品，但很多人卻沒聽說過。一直為別人做推廣的網路在營銷推廣上相比競爭對手差的太遠。在網路打車沒有起色之後，網路又後知後覺地投資了Uber,但面對本土土豪滴滴快滴沒有看出有什麼優勢。打車及專業領域目前依舊面對很強的政策問題，外來的和尚不太好念經。可以預見的是，網路剛推出的度秘將會由於技術超前而不成熟而不被市場看好。如果網路不能在O2O領域取得成功，之後將會被迫採取收縮戰略專注於搜索領域。這是值得我們深思的。
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⑤ 大數據時代 大學哪些專業涉及大數據技術與應用
大數據時代 大學哪些專業涉及大數據技術與應用
早在1980年，未來學家阿爾文？托夫勒在 《第三次浪潮》一書中，就將大數據譽為「第三次浪潮的華彩樂章」。現在的大數據更是站在互聯網的風口浪尖上，是公眾津津樂道的熱門詞彙。同時這股熱潮也催熱了大學里的大數據專業。
到底什麼是大數據？本科專業中哪個專業是和它相對應的？一般開設在哪些院系？對外經濟貿易大學信息學院副院長華迎教授詳解這個大家關注的熱門專業。
一、專業解析
什麼是大數據？
進入互聯網時代，中國的網民人數已超7億，大數據的應用涉及到生活的方方面面。例如，你在網站上買書，商家就會根據你的喜好和其他購書者的評價給你推薦另外的書籍；手機定位數據和交通數據可以幫助城市規劃；甚至用戶的搜索習慣和股市都有很大關系。
在談到大數據的時候，人們往往知道的就是數據很大，但大數據≠大的數據。對外經濟貿易大學信息學院副院長華迎教授介紹：「現在的大數據包括來自於多種渠道的多類數據，其中主要來源網路數據。數據分析不是新的，一直都有，但是為什麼叫大數據呢？主要是因為網路數據的格式、體量、價值，都超出了傳統數據的規模。對這些海量信息的採集、存儲、分析、整合、控制而得到的數據就是大數據。大數據技術的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些數據進行專業化處理，通過『加工』實現數據的『增值』，更好地輔助決策。」
數據科學與大數據技術專業
本科專業中和大數據相對應的是「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。
「數據科學與大數據技術是個交叉性很強的專業，很難說完全歸屬於哪個獨立的學科。所以，不同的學校有的是信息學院申報，有的.是計算機學院牽頭申報，有的設在統計學院，還有的在經管學院。像北京大學這個專業是放在理學下，授予理學學位。大多數是設在工學計算機門類下，授予的是工學學位。」華迎教授說：「數據科學很早就存在，是個比較經典的學科，現在和大數據技術結合形成了這個專業。目前教育部設定的本科專業名稱為『數據科學與大數據技術』，專科名稱是『大數據技術與應用』。」
數據科學與大數據技術學什麼？
以對外經濟貿易大學該專業為例，專業知識結構包括數學、統計、計算機和大數據分析四大模塊，具體課程設置如下：
數學：數學分析一、數學分析二、高等代數、離散數學。統計學：概率論與數理統計、多元統計分析、隨機過程。計算機：數據結構、計算機組成原理、操作系統、資料庫系統原理、C++程序設計、Java程序設計、Python與大數據分析、科學計算與Matlab應用、R語言等。大數據分析：數據科學導論、機器學習與數據挖掘、信息檢索與數據處理、自然語言處理、智能計算、推薦系統原理、大數據分析技術基礎、數據可視化、大數據存儲與管理、大數據分析實踐等課程。
華迎教授介紹：「數據科學與大數據技術是一門實踐性很強的新興交叉復合型學科，無論是開設在哪個學院下，數學、統計學、計算機三大塊課程是必須得有。各高校在這幾門背景學科的基礎上，交叉融合其他的專業知識技能。如我校在數學、統計學、計算機知識體系模塊中又增加了體現學校特色的財經類行業應用和外語模塊，以提升學生的行業應用能力和國際化水平。根據各校偏重的專業方向，課程設置有所差異，感興趣的同學可以具體查看各校的專業和課程設置情況。」
二、專業與就業
行業增速快 人才缺口180萬
隨著移動互聯網和智能終端的普及，信息技術與經濟社會的交匯融合，引發了數據迅猛增長。新摩爾定律認為，人類有史以來的數據總量，每過18個月就會翻一番。而海量的數據蘊含著巨大生產力和商機。
2011年至2014年四年間，我國大數據處於起步階段，每年均增長在20%以上。2015年，大數據市場規模已達到98.9億元。2016年增速達到45%，超過160億元。預計2020年，我國大數據市場規模將超過8000億元，有望成世界第一數據資源大國。但數據開放度低、技術薄弱、人才缺失、行業應用不深入等都是產業發展中亟待解決的問題。
根據領英發布《2016年中國最熱職位人才報告》顯示，有六類熱門職位的人才當前都處於供不應求狀態，稀缺程度各有不同，其中，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。
中國商業聯合會數據分析專業委員會資料顯示，未來3至5年，中國需要180萬數據人才，但截至目前，中國大數據從業人員只有約30萬人。同時，大數據行業選才的標准也在不斷變化。初期，大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬體領域，以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。
大數據主要就業方向
2015年9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作。《綱要》明確提出了七方面政策機制，其中第六條就是加強專業人才培養，建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系。目前，大數據主要有三大就業方向：大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類。具體崗位如：大數據分析師、大數據工程師等。
「大數據分析師是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，強調的是數據的應用，側重於統計層面內容會多一些。比如做產品經理，可以通過數據建立金融模型，來推出一些理財產品。而大數據工程師則側重於技術，主要是圍繞大數據平台系統級的研發，偏開發層面。」華迎教授介紹：「我們把大數據分析在業務中使用的流程總結起來，分為以下幾個步驟：數據獲取和預處理、數據存儲管理、數據分析建模、數據可視化。在這個應用流程中，畢業生可以根據自己的興趣和特長，在不同的環節選擇就業。」
三、報考指南
院校開設情況
教育部關於公布2015年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知教育部關於公布2016年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知在「教育部2015年度普通高等學校本科專業備案和審批結果」中北京大學、中南大學、對外經貿大學成為首批開設 「數據科學與大數據技術」本科專業的高校，隨後中國人民大學、北京郵電大學、復旦大學等32所高校成為第二批成功申請該專業的高校。目前，我國已有35所高校獲批「數據科學與大數據技術」本科專業，第三批申請結果也即將公布。
數據科學與大數據技術是個交叉性強、跨學科的專業，很難說是完全歸屬與那個獨立的學科。高校牽頭申報的學院不同，培養重點和授予的學位可能不一樣。因為課程來自於不同的學院，也有高校是聯合一些學院單獨成立機構來申報。從名單可以看出，在大部分開設院校中該專業都屬於工學類，有個別院校將其歸屬在理學門類，授予理學學位。
有志於學習數據科學與大數據技術專業的學生，可以從大學的傳統優勢領域和行業背景考慮選擇。比如，復旦大學的大數據技術本科專業是設在大數據學院下；北京大學是在數學院開設了該專業，偏數學的內容更多一些。對外經濟貿易大學該專業設在信息學院，因為財經是學校傳統優勢，專業還會偏重經濟、金融等相關學科領域的知識。
錄取分數不低
從2017年數據科學與大數據技術專業的錄取情況看，該專業的錄取分數還是比較高的。以對外經濟貿易大學和重慶理工大學為例，2017年對外經貿大學數據科學與大數據技術專業在京理科一批錄取最高分653分，最低分646分，平均分650分，平均分高出北京一本批次線113分。
重慶理工大學理學院院長李波介紹，學校理學院有金融數學、數學與應用數學、信息與計算科學、應用統計學、應用物理學、新能源科學與工程專業，數據科學與大數據技術是2017年獲批後開設的。盡管該專業屬於本科二批招生，但首批數據科學與大數據技術專業所招73名學生的平均分超一本線20分左右，並且第一志願錄取率達百分之百。
只招理科生 注意大類招生
考生報考時要注意，目前獲批開設的院校並非在所有省都有招生計劃，還有的高校是按大類招生。如北京郵電大學該專業2017年本科就是按計算機大類招生。隨著各省高考改革的實施，越來越多的省份加入新高考的序列，未來會有更多的高校施行按大類招生。
值得注意的是，數據科學與大數據技術只招理科生，但女生的比例並不低。據華迎教授介紹：「第一年招生時，我們以為這純工科專業絕大部分都會是男生報考，錄取後發現女生還是很多的，女生比例大概佔了這個專業總人數的一半兒。」 重慶理工大學2017年的首批73名學生中，男生45人，女生28人，女生比例占總人數38%。
⑥ 山東科技大學泰山科技學院數據科學與大數據技術專業有什麼特色
數據科學與大數據技術
所屬院系: 大數據學院
學制：4年
授予學位：工學學士
專業特色
數據科學與大數據技術專業以大數據分析為核心思想,以計算機科學、數學和統計學為三大基礎支撐性學科,屬於典型的多學科交叉的新興工科專業,特別突出大數據採集、存儲、分析與應用等核心專業知識和技能。
培養目標
數據科學與大數據技術面向當前和未來新技術、新產業的發展,推動與商科交叉融合,是新商科+新工科概念下的信息產業專業。本專業面向互聯網、金融、教育、零售電商、信息服務等各行業對大數據研究與應用的人才需求,培養具有良好職業道德,具備系統的數學、人文與專業素養,較全面掌握大數據處理和分析的基本理論、基本方法和基本技術,具有數據採集、存儲、處理、分析與展示的基本能力,能夠運用所學知識解決實際問題,具備較高的綜合業務素質、創新與實踐能力,具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次人才。
核心課程
大數據概論、Linux系統與應用、資料庫原理與應用、Java程序設計、Hadoop大數據開發技術、Python程序設計、Java應用開發、數據結構、數據導入與預處理應用、計算機組成原理、計算機網路、操作系統、數據挖掘、Spark大數據分析、數據可視化技術、大數據與領域建模、統計學、數據採集與網路爬蟲、Hive編程技術與應用、大數據處理與編程技術等。
就業前景
在甲骨文、京東、網路、騰訊、小米、華為、阿里巴巴等企業,移動、電信、聯通等通信行業,政府、財政、交通、鐵路等部門從事大數據研究、大數據分析、大數據應用開發、大數據系統開發以及大數據可視化等工作。畢業後,經過5年或8年,在全國信息產業領域的新工科專業群及相關行業中,擔任中層以上管理職位,成長為既懂信息產業技術知識,又有管理技能、領導素質的復合人才。
⑦ 大數據行業工資高的原因有哪些
1、國家政策扶持
將發展大數據上升為國家戰略，並持續深入推動。在大數據發展規劃布局、政策支持、資金投入、技術研發、創新創業等方面走在了世界前列。
2、行業趨勢
計算機、互聯網、IT類的職位需求的空缺一直很大，目前大數據在金融領域的應用最為廣泛，未來將結合產業基礎和優勢特色，著重發展大數據特色場景應用。大數據廣泛應用於電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等。
3、行業需求旺盛
由於大數據屬新興領域，專業人才比較缺乏，高端人才更是企業爭搶的對象。據TDU研究顯示，至2025年中國數據人才缺口將達到200萬，但數據人才的供給卻嚴重不足，無論是人才的數量還是質量都有待提升。目前大數據行業人才短缺嚴重，尤其是中高端人才，很多企業即使開出很高的工資待遇也招不到合適的人。
4、大數據行業人才培養周期長
由於大數據是一個典型的多學科交叉專業，所以在培養大數據人才時需要更長的培養周期，這就決定了大數據人才無法在短期內得到有效緩解。
5、大數據行業發展迅速
大數據行業在最近幾年的發展速度非常快，從大數據概念的提出到目前形成的大數據產業鏈只用了短短幾年的時間，這從另一方面證實了大數據行業的巨大潛力。
關於大數據行業工資高的原因有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑧ 為什麼有那麼多人進行大數據培訓
國家鼓勵發展大數據，現在大數據應用的也廣泛，總結來說就是前景好，薪資高唄
⑨ 大數據屬於哪種專業
2017年之前屬於計算機科學與技術，但根據2018年教育部新目錄屬於電子科學與技術
「大數據」專業學什麼？
方向一：數據挖掘、數據分析&機器學習方向
方向二：大數據運維&雲計算方向
方向三：Hadoop大數據開發方向
精通任何方向之一者，均會 「 前（錢）」途無量。
三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了 8K 以上，工作1年月薪可達到 1.2W 以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑！
「大數據」專業畢業以後干什麼？
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
①目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科，大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識，「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。
②該專業重點培養具有以下三方面素質的人才：
一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；
二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；
三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。
大數據人才缺口達150萬
各大高校緊鑼密鼓啟動大數據人才培養，緣於大數據時代催生的大量相關人才缺口。
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，預計到2018年，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在140000到190000之間，對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到1500000！
盡管目前有很多大數據工作者只是擁有一個本科學士學位，或者僅接受過簡單的訓練，但是在互聯網時代，每天都有海量的數據信息產生，數據的處理變得越來越復雜，很多大公司已經在尋求擁有更高學歷的高手來補充自己的實力。