計算機專業大數據方向

1. 大數據專業和計算機專業那個比較好

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，科學性和工程性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得相當成熟了。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。此外，近年來政府機構和事業單位對計算機人才的需求量也大大增加，所以女生如果選擇計算機專業對於未來進入體制內工作還是比較有優勢的。
不過，也正因為有如此多的優點，報考計算機科學與技術的人數非常多，作為一個大熱門專業，必定會存在就業競爭，想要獲得好工作，一定要出類拔萃。
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。
當然，由於這個專業2016年才剛剛開始在高校設置，在培養方面還不算特別成熟，行業發展也處於剛剛起步的階段，這也是選擇大數據專業的挑戰之一。

2. 大數據專業和計算機專業有什麼區別

一、課程設置不同

1、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。

2、計算機專業：計算機應用基礎、應用文寫作、數學、英哪指語、德育、電工與電子技術、計算機網路技術、C語言、計算機組裝與維修、企業網安全高級技術、企業網綜合管理、windows server 2008操作系統。

區域網組建、Linux伺服器操作系統、網路設備與網路技術（主要學習思科、華為公司設備的配置、管理、調試）、SQL Server、網路綜合布線技術、CAD繪圖等。

二、專業定位不同

1、計算機專業是計算機硬體與軟體相結合、面向系統、側重應用的寬口徑專業。通過基礎教學與專業訓練，培養基礎知識扎實、知識面寬、工程實踐能力強，具有開拓創新意識，在計算機科學與技術領域從事科學研究、教育、開發和應用的高級人才。

2、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。

三、培養目標蘆蔽不同

計算機專業：

1、掌握電子技術和計算機組成與體系結構的基本原理、分析方法和實驗技能，能從事計算機硬體系統開發與設計。

2、掌握程序設計語言、演算法與數據結構、操作系統以及軟體設計方法和工程的基本理論、基本知識與基本技能，具有較強的程序設計能力,能從事系統軟體和大型應用軟體的開發與研製。

3、掌握並行處理、分布式系統、網路與通信、多媒體信息處理、計算機安全、圖形圖象處理以及計算機輔助設計等方面的基本理論、分析方法和工程實踐技能，具有計算機應用和開發的能力。

4、掌握計算機科學的基本理論，具有從事計算機科學研究的堅實基礎。

大數據專業：

1、掌握大數據與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、掌握關系型資料庫技術。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、掌握分布式數據處理。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、掌握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。

(2)計算機專業大數據方向擴展閱讀：

大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發陪緩州類人才和大數據分析類人才。

十大職位：

一、ETL研發；

二、Hadoop開發；

三、可視化（前端展現）工具開發；

四、信息架構開發；

五、數據倉庫研究；

六、OLAP開發；

七、數據科學研究；

八、數據預測（數據挖掘）分析；

九、企業數據管理；

十、數據安全研究。

3. 計算機大數據方向要學什麼 2021好就業嗎

計算機大數據方向要學習計算機基礎課程、計算機語言演算法、計算機必修課以及計算機選修課。具體學科內容表現在下面幾個方面：

計算機大數據方向學什麼

1、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、程啟磨頌序設計實踐。

2、語言演算法：

C語言、C++、java。

3、必修課：

離散數學、概率論、數理統計、資料庫原理、計算機組成原理、計算機網路、計算機系統結構、多媒體技術與應用、Matlab、並行體游正系結構與編程、非結構化大數據分析。

4、選修課：

計算機網路與通訊、軟體工程、圖形學、人工智慧、系統結構、圖形學、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。

大數據專業的職業發展方向

1、大數據開發方向; 所涉及版的職業崗位為：大數權據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；
2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；
3、大數據運維和雲計算方向悄鄭；對應崗位：大數據運維工程師；
以最基礎的大數據開發為例，入門最低薪資可達8K-1W，且該行業的薪資增長率極高。據某求職網站薪資顯示，資深大數據工程師的平均在50K/月，可謂非常有「錢景」了。

4. 大數據的就業方向

總的來說大數據領域有幾大細分 1 數據清洗、收集、爬蟲 //偏腳本、爬蟲能力 2 數據回分析 //偏業務答，偏SQL，偏分析能力 3 數據開發 //偏平台，偏工程化、後端開發能力 4 數據挖掘 //偏演算法，偏挖掘能力 一般來說，數據分析的門檻最低，其次數據開發和爬蟲類，門檻最高的是挖掘，當然薪酬也是相對較高的。 從應用開發入手，你可以往兩個方向房展： 1 進一步熟悉架構，提升開發能力，往數據架構師轉； 2 從應用工程化往挖掘工程師轉，需要自己多學演算法相關的知識；