大數據課程特色

『壹』 大數據技術主要學什麼

大數據技術專業以統計學、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。

3、大數據技術與應用研究方向是將大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算的前沿技術相結合的「互聯網+"前沿科技專業。該專業畢業生可從事大數據項目實施工程師、大數據平台運維工程師、大數據平台開發工程師之類的工作。

4、本專業旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

『貳』 大數據專業開設課程 主要學什麼

大數據專業需要學：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。

大數據專業主要學習內容

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

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、數據統計分析、高等數學、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。

旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

女生學大數據好還是計算機好

其實無論是哪兩種專業比較，都沒有孰好孰壞，它們都有各自的優劣勢。因此，我們分別來看看大數據專業和計算機專業的主要特點。

1、計算機科學與技術

計算機科學與技術是一個計算機系統與網路兼顧的計算機學科寬口徑專業，旨在培養具有良好的科學素養，具有自主學習意識和創新意識，科學型和工程型相結合的計算機專業高水平工程技術人才。

作為計算機類專業中最老牌的一個專業，計算機科學與技術專業無論是在教育方面還是在行業內都已經發展的相當成熟了。成熟的培養體系能夠更好的幫助在校學生的成長，這是計算機專業的優點之一。此外，計算機科學與技術是一門學習內容非常廣泛的專業，主要分為三個方面：網路、硬體、軟體。學得多，應用面自然也廣，所以計算機專業的就業面非常廣。

2、數據科學與大數據技術專業

數據科學與大數據技術專業是以大數據為研究對象，以從數據中獲取知識與智慧為主要目的，以統計學、計算機科學、可視化以及專業領域知識等為理論基礎，以數據採集、預處理、數據管理及數據計算等為研究內容的一門學科。

相較於計算機科學與技術，大數據專業是一個比較「年輕」的專業。也正是因為它是個新專業，所以行業內人才缺口很大。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。這也表明，大數據專業的就業前景還是非常不錯的。此外，對於女生來說大數據專業還有一個優勢，大數據專業不會設計太深的演算法，進可做大數據開發，退也可做大數據分析，女生可以選擇更貼近業務方面的工作。

『叄』 2022大數據與會計主要學什麼 有哪些內容

會計學（大數據方向）前瞻性培養適應當今人工智慧與大數據時代會計業務和會計信息日益呈現海量數據處理、實時雲計算化、會計智能決策等新型會計業務特徵。

會計學（大數據方向）特色課程會計專業課程：會計學、管理學原理、貨幣金融學、政治經濟學、宏觀經濟學、微觀經濟學、財務管理、中級財務會計、高級財務會計、會計信息系統等。

數學統計課程：數學分析I（理科）、數學分析II（理科）、高等代數I（理科）、高等代數II（理科）、概率論（理科）、數理統計/統計學（理科）。

計算機類課程：大學計算機基礎、資料庫原理與應用、數據結構與演算法、機器學習與數據挖掘、計算機程序設計語言：Python等。

大數據與會計就業方向會計學（大數據方向）具備會計財務專業理論知識、大數據分析處理技術、計算機人工智慧與IT信息技術櫻悄 「文理工」專業知識和技術技能綜合為一身的新型高端復合型會計人才和會計財務領導者。

畢業生適合在會計師事務所、證券公司、基金公司、商業銀行、上市公司、國有企業、事胡知業單位、政府機關等企事業單位從事傳統財務會計、金融投資領域工作，更能夠進行復雜大數據會計業務邏輯處理和系統設褲頌消計工作。

『肆』 大數據專業的核心課程是什麼

1、大數據專業，一般是指大數據採集與管理專業；
2、課程設置，大數據專業將從大汪鄭好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困鉛應用、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。
4、行業現狀，
今天，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叢虛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。
在「大數據」背景之下，精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大數據」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

『伍』 奈學教育大數據課程怎麼樣

通過分析源碼深入理解技術原理，對多樣化數據處理進行全新剖析，奈學教育《大數據資深研發工程師》由大廠數據項目沉澱架構能力進行課程擴展。

『陸』 大數據的特點主要有什麼

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(6)大數據課程特色擴展閱讀

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據技術主要包括以下作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

『柒』 大數據課程怎麼樣不知道就業怎麼樣

大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
從技術上看，大數據[1]與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代[4]》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。不過，大約從2009年開始，「大數據」才成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又並非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼感測器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。
大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。2013年5月10日，阿里巴巴集團董事局主席馬雲在淘寶十周年晚會上，將卸任阿里集團CEO的職位，並在晚會上做卸任前的演講，馬雲說，大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。
借著大數據時代的熱潮，微軟公司生產了一款數據驅動的軟體，主要是為工程建設節約資源提高效率。在這個過程里可以為世界節約40%的能源。拋開這個軟體的前景不看，從微軟團隊致力於研究開始，可以看他們的目標不僅是為了節約了能源，更加關注智能化運營。通過跟蹤取暖器、空調、風扇以及燈光等積累下來的超大量數據，捕捉如何杜絕能源浪費。「給我提供一些數據，我就能做一些改變。如果給我提供所有數據，我就能拯救世界。」微軟史密斯這樣說。而智能建築正是他的團隊專注的事情。
從海量數據中「提純」出有用的信息，這對網路架構和數據處理能力而言也是巨大的挑戰。在經歷了幾年的批判、質疑、討論、炒作之後，大數據終於迎來了屬於它的時代。2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將「大數據戰略」上升為國家戰略。奧巴馬政府甚至將大數據定義為「未來的新石油」。
大數據時代已經來臨，它將在眾多領域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜的看到，大數據的核心在於為客戶挖掘數據中蘊藏的價值，而不是軟硬體的堆砌。因此，針對不同領域的大數據應用模式、商業模式研究將是大數據產業健康發展的關鍵。我們相信，在國家的統籌規劃與支持下，通過各地方政府因地制宜制定大數據產業發展策略，通過國內外IT龍頭企業以及眾多創新企業的積極參與，大數據產業未來發展前景十分廣闊。
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。[1]
意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
希望可以幫助您，望採納，謝謝

『捌』 雲計算與大數據專業區別是什麼,怎麼樣

雲計算是硬體資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然，如果解釋更形象一點的話，雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬體資源虛擬化後在進行分配使用。
大數據相當於海量數據的「資料庫」，通觀大數據領域的發展我們也可以看出，當前的大數據發展一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統資料庫給大數據的發展提供了足夠大的空間。
大數據和雲計算各有不同的關注點，但是在技術體系結構上，都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，所以二者之間的聯系也比較緊密。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
從應用角度來看，大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。
大數據和雲計算的概念區別：大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息;雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求，兩者並不是同一個層面的東西。
大數據與雲計算前景：
當前整個IT行業對於大數據和雲計算人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。

『玖』 大數據專業是學什麼的 大數據專業課程介紹

1、大數據專業以統計學、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。以中國人民大學為例：

2、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。

3、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。

4、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。

『拾』 大數據專業主要學什麼課程

大數據專業需要學:數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科跡晌數學概論、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。

大數據專業學什麼課程

數據科學與大數據技術專業是通過對基礎知識、理論及技術的研究，掌握學、統計、計算機等學科基礎知識，數據建模、高效分析與處理，統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。具備良好的外語能力，培養出德、智、體、美、勞全面發展的技術型和全能型的優質人才。

數據科學與大數據技術的主要課程包括數學分析、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、非結構化大數據姿首分析，部分高校的特色會有所差異。

通識類知識

通識類知識包括人文社會科學類、數學和自然科學類兩部分。人文社會科學類知識包括經濟、環境、法律、倫理等基本內容;數學和自然科學類知識包括高等工程數學、概率論與數理統計、離散結構、力學、電磁學、光學與現代物理的基本內容。

學科基礎知識

學科基礎知識被視為專業類基礎知識，培養學生計算思維、程序設計與實現、演算法分析與設計、系統能力等專業基本能力，能夠解決實際問題。建議教學內容覆蓋以下知識領域的核心內容:程序設計、數據結構、計算機組成操作系統、計算機網路、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相關的基本技術和方法，並讓學生了解學科發展歷史和現狀。

專業知識

課程須覆蓋相應知識領域的核心內容，並培養學生將所學的知識運用於復雜系統的能力，能夠設計、實現、部署、運行謹盯或者維護基於計算原理的系統。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。

大數據的就業前景怎麼樣

大數據行業就業前景很好，學過大數據之後可以從事的工作很多，比如研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、數據分析等，這些都是許多互聯網公司需要的職位，而且研發工程師的需求也很大，數據分析很少。

大數據人才就業前景好還體現在薪酬水平高，大數據是目前薪酬高的行業之一，目前大數據人才已成為市場的稀缺資源，發展前景好，薪酬水平也水漲船高。