㈠ 大數據屬於什麼專業
大數據屬於數學一類的專業。相關專業名稱有信息與計算科學、數學與應用數學、統計學，大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科，大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。
大數據
其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。數學與應用數學是一個學科專業，培養掌握數學科學的基本理論與基本方法，運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究的初步訓練。能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。
㈡ 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。
㈢ 大數據專業主要學什麼
大數據是近年來興起的一門新興學科，也是一門具有良好就業前景的專業。
大數據技術專業屬於交叉學科：統計學、數學和計算機是三大支撐學科；生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學和管理學是應用和拓展的學科。
此外，他們還需要學習數據採集、分析、處理軟體、數學建模軟體和計算機編程語言等。知識結構是第二學院的跨國界人才（具有專業知識和數據思維能力）。
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、數據科學概論、程序設計概論、程序設計實踐。
必修課程：離散數學、概率統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統介紹、計算機系統基礎、並行體系結構和編程、非結構化大數據分析。
選修：數據科學演算法概論，數據科學專題，數據科學實踐，網路實用開發技術，抽樣技術，統計學習，回歸分析，隨機過程。
大數據就業方向
1數據工程
畢業生可從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、應用和大數據集成平台開發，可在政府機關從事各類Java大數據工作，房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域根據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可以從事IT領域的計算機應用。
2數據分析方向
畢業生可從事計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台和流計算核心技術的運維，可從事各類大數據平台運維工作，大數據分析等在政府機構、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域的大數據挖掘等相關工作也可以從事計算機在IT領域的應用。
㈣ 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。
㈤ 大數據專業主要學什麼
大數據專業是近年來新興起的一個學科，也是目前就業前景非常好的專業。那麼大數據專業主要課程都有什麼呢？下面我為大家詳細盤點一下相關信息，供大家參考。
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。
1.數據工程方向
畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。
2.數據分析方向
畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台運維、流計算核心技術等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。
㈥ 大數據專業是個什麼專業啊，干什麼的
大數據專業全稱「大數據採集與管理專業」。
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。
1、行業現狀：現在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。
2、課程設置：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。
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。
㈦ 大數據專業主要學什麼
首先，大數據是一個比較典型的交叉學科，選擇大數據專業需要學習三大塊內容，包括數學、統計學和計算機，所以整體的知識量還是比較大的，而且也有一定的學習難度，如果數學基礎比較薄弱，選擇大數據專業還是要慎重一些。
大數據專業在專業課的設置上會涉及到很多計算機課程，包括程序設計、數據結構、演算法設計、機器學習等內容，不同高校還會結合自身的實際情況，增加一些與大數據相關的課程，比如財經類大學往往還會設置一些經濟、金融類與大數據相結合的課程。
對於本科階段選擇大數據專業的同學來說，要想提升自身的就業競爭力，可以從以下幾個方面入手：
第一：選擇一個主攻方向。大數據專業雖然學習的內容比較多，但是本科階段的專業性並不算太強，如果學生沒有一個主攻方向，很容易導致知識面廣但是卻不精的情況，這對於就業會產生較大的影響。對於本科生來說，在選擇主攻方向的時候，可以結合自身的能力特點和興趣愛好，同時也要重點考慮一下學校的優勢領域。
第二：重視程序開發能力的提升。當前大數據領域正在陸續釋放出很多開發崗位，相信隨著工業互聯網的發展，未來大數據開發崗位的人才需求量依然有較大的提升空間，所以重視程序開發能力會在一定程度上提升自身的就業競爭力。
第三：考研。當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以行業領域更關注以研究生為代表的高端人才，而且未來產業領域也會需要大量的高端應用型人才（專碩），所以大數據專業的本科生，如果想有更大的發展空間，可以考慮讀一下研究生。
㈧ 大數據是什麼專業學的是些什麼
大數據專業全稱「大數據採集與管理專業」。
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。
1、行業現狀：現在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。
2、課程設置：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。
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。
㈨ 大學大數據專業有什麼課程
大學大數據專業的課程有基礎課程、必修課和選修課三種，其具體細分課程如下：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。
大數據專業的含義：
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。
「大數據」是指般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。「大數據」之「大」，並不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。「大數據」能幫助企業找到一一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IIT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的「大數據」應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。