大數據課程有那些

Ⅰ 數據科學與大數據技術專業課程有哪些

數據科學與大數據技術專業課程有離散數學、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。

數據科學與大數據技術專業主要學什麼

數據科學與大數據專業的必修基礎課程方面大數據（人工智慧）概論、Linux操作系統、Java語言編程、資料庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程（高等數學、線性代數、概率論、數理統計）、大數據應用開發語言、Hadoop大數據技術、分布式資料庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。

選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智慧技術與應用等。實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。

數據科學與大數據技術專業就業前景

數據科學與大數據技術專業不僅有著明朗的就業前景，在就業崗位的薪資待遇上有著無法比擬的就業優勢。依據招聘網站給出薪資數據，目前國內人工智慧相關崗位的應屆畢業生的起薪基本都在10k—20k之間，畢業三年後人工智慧崗位的技術人員，平均月薪在25k以上，基本實現薪酬翻番，薪資水平、就業滿意度都優於全國平均水平的專業。

Ⅱ 大數據學習需要哪些課程

主修課程抄：面向對象襲程序設計、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

Ⅲ 大數據需要學什麼課程

(3)大數據課程有那些擴展閱讀

不同的院校對課程安排略有不同，這些課程旨在培養學生對系統管理和數據挖掘的方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、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。

大數據專業未來就業方向

1、大數據工程師

大數據工程師包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等。

2、Hadoop開發工程師

參與優化改進數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

構建分布式大數據服務平台，參與和構建包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的`業務和數據量。

4、大數據分析師

利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化；負責項目的需求調研、通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

Ⅳ 大數據專業學什麼課程

大數據專業主要學科目如下：

數據科學與大數氏虧據技術（理學學位），以北京大學為例，主要課程包括：概率論、數理統計，應用多元統計分析， 實變函數，應用回歸分析，貝葉斯理論與演算法。

應用時間序列分析，統計計算，梁核頌統計機器學習，程序設計實習，數據結構與演算法，分布與並行計算，演算法設計與分析，資料庫概論，自然語言處理導論，數值與計算方法，人工智慧，最優化方法，深度學習等。

數據科橡鄭學與大數據技術（工學學位），以中國人民大學為例， 該專業由統計學院、信息學院、統計與大數據研究院、數學科學研究院聯合授課，為應對大數據時代帶來的機遇與挑戰培養專業的數據科學人才。

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、非結構化大數據分析、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。

以上內容參考：知乎

Ⅳ 大數據專業的課程有哪些

大數據專業主要課程多種多樣，屬於交叉學科。包括基礎課程、必修課和選修課。

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。

Ⅵ 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。