大數據類

① 大數據專業屬於什麼類專業

院校專業：

基本學制：四年 | 招生對象： | 學歷：中專 | 專磨並業代碼：080910T

培養目標

培養目標

專業定義 數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，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）出發，對實際問題進行分析和解決。例如：今日頭條通過演算法匹配個人更偏愛的信息內容，淘寶根據消費者日常購買行為等數據進行商品推薦，電子地圖根據過往交通情況數據為車輛規劃最優路線等。 課程體系 《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》、《數據建模》、《大數據平台核心技術》。 發展前景 就業方向 IT類企業：大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發。 考研方向 大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類、軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學。

職業能力要求

職業能力要求

專業教學主要內容

專業教學主要內容

《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》、《數據建模》敗彎、《大數據平台核心技術》

專業（技能）方向

專業（技能）方向

IT類企業：大數據技術、大數據研究、數據管理、數據挖掘、演算法工程、應用開發。

職業資格證書舉例

職業資格證書舉例

繼續學習專業舉例

就業方向

就業方向

對應職業（崗位）

對應職業（崗位）

其他信息：

大數據屬於計算機一類的專業類別。大數據指的主要是數據科學與大數據技術，數據科學與大數據技術主要研究計算機科學和大數據處理技術等相關的知識和技能，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）出發，對實際問題進行分析和解決。數據科學與大數據技術專業授予學位有兩類，分別為理學學士和工學學士學位。

補充材料：

數據科學與大數據技術專業的就業方向：

1、從事大數據管理、研究、應用開發方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。

2、食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢驗需要數據分析與處理，如提升庫存、降低成本、預測需要。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類。數據科學瞎枯跡與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、管理學為應用擴展性學科。

② 大數據技術分為哪幾大類

大數據技術可以分為大數據的存儲和處理技術：分為數據倉儲技術和Hadoop；大鬧州數據查詢和分析、互動式分析技術和SQLonhadoop；大數據的執液橋蔽行和應用技術，主要還是機器學習數據挖掘的發展。

大數據包含以下四大特性：

1、巨量性：數據量龐大，其以TB--EB為存儲單位，數據量級以幾何級數增長。

2、實時性：實時變動的消肆流動數據，反應時間僅短短幾秒至萬分之一秒。

3、多樣性：種類繁雜的數據，含結構、非結構、純文本、多媒體數據，格式不統一。

4、不確定性：真偽存疑、不確定的數據量，因為數據不完整、不一致、時間差、蓄意欺騙等可能會導致重大損失。

③ 大數據包括哪些方面

大數據的類型大致可分為三類：傳統企業數據、機器和感測器數據、社交數據。

1、傳統企業數據(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。

2、機器和感測器數據(Machine-generated / sensor data)：包括呼叫記錄(Call Detail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。

3、社交數據(Social data)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。

(3)大數據類擴展閱讀：

大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：

1、客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。

2、模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。

3、加強部門聯系乎歲含，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。

4、降低服務成本，發現隱藏線索雀唯進行歲笑產品和服務的創新。

④ 大數據有哪些類型

1、結構化數據

可以以固定格式存儲，訪問和處理的數據稱為“結構化數據”。由於此數據採用類似的格式，因此企業可以通過執行分析來獲得最大的收益。還發明了各種先進技術來從結構化數據中提取數據驅動的決策。但是，由於結構化數據的創建已經達到Zettabytes標記，因此世界正朝著這樣一個程度發展。

2、非結構化數據

任何以未知形式或結構出現的數據都屬於非結構化數據。處理非結構化數據並對其進行分析以獲取數據驅動的答案是一項艱巨的任務，因為它們來自不同類別，將它們放在一起只會使情況變得更糟。包含簡單文本文件，圖像，視頻等的組合的異構數據源是非結構化數據的示例。

3、半結構化數據

半結構化數據中同時具有結構化和非結構化數據。我們可以看到半結構化數據是形式化的結構，但實際上它不是在關系DBMS中用表定義來定義的。Web應用程序數據是半結構化數據的示例。它具有非結構化數據，例如日誌文件，事務歷史記錄文件等。OLTP系統旨在與結構化數據一起工作，其中數據存儲在關系中。

⑤ 大數據的類型

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1．交易數據（TRANSACTION DATA）
大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2．人為數據（HUMAN-GENERATED DATA）
非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3．移動數據（MOBILE DATA）
能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據（如搜索產品的記錄事件）到個人信息資料或狀態報告事件（如地點變更即報告一個新的地理編碼）。

4．機器和感測器數據（MACHINE AND SENSOR DATA）