昆士蘭本科大數據專業有哪些課程

A. 大數據專業學什麼 主要課程有哪些

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。

大數據專業就業前景

作為人口大國和製造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源採集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。預計到2020年底，我國數據總量預計將佔全球數據總量的21%，將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。

根據2019年教育部公布的《2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果》顯示。據統計，普通高校此次新增了2072個本科專業，其中包括1831個新增備案專業和241個新增審批專業。

新增專業中，數據科學與大數據技術專業備受歡迎，全國共196所高校新增了該專業。

而根據清華大學經管學院2017年11月發布的《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》報告顯示，當前我國大數據領域人才缺口高達150萬，到2025年將達到200萬。

大數據專業好不好就業

大數據領域的崗位還是比較多的,尤其是大數據開發崗位,目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋,這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看,大數據開發崗位的數量明顯比較多,而且不僅需要研發型人才,也需要應用型人才,所以本科生的就業機會也比較多。

B. 大數據專業是學什麼 主要課程有哪些

大數據專業是學什麼，主要課程有哪些，我整理了相關信息，來看一下！

大數據專業是學什麼

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。

大數據專業就業前景

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。
當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

C. 大數據專業主要學什麼 有哪些課程

數據科學與大數據技術，強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

大數據開設課程

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、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。

大數據的學習階段

第一階段：大數據前沿知識及hadoop入門，大數據前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分布模式的安裝配置。

第二階段：hadoop部署進階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。

第三階段：大數據導入與存儲。mysql資料庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導入到hive。

第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數據存儲。項目實戰。

第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。

第六階段：spark大數據分析原理。spark內核，基本定義，spark任務調度。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。

D. 大數據專業主要學什麼

大數據專業一般指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。

E. 大數據專業是學什麼 大數據專業專業課程

1、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)。

2、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」等。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。

F. 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。

G. 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學哪些課程

1.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)。

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。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。

數據科學與大數據技術專業就業前景

大數據被譽為「21世紀的新石油」，是國家戰略性資產，是21 世紀的「鑽石礦」。麥肯錫全球研究所把大數據看作「下一個創新，競爭和生產力前沿」。2013年被稱為大數據元年。短短幾年，大數據已滲透到社會方方面面。

人工智慧是勢不可擋的發展趨勢，大數據技術又是人工智慧的重要支撐。大數據科學將成為引領人工智慧技術、物聯網應用、計算機科學、數字經濟及商業發展的核心。

數據科學與大數據技術專業報考建議

1、當下企業用人現象：一個專業集群對應一個行業熱點。大數據是交叉學科，走的是「復合型」培養路線，行業內從事相關職能的人專業背景各異。大數據作為人才培養方向在探索中，如果直接從各專業人才中遴選學苗開展碩士研究生階段的教育會更適合一些，直接開設本科階段的教育還相對不夠成熟。

2、人才培養與行業發展存在差距。由於教學大綱更新不會太及時，大數據人才7年畢業(本科四年、碩士研究生三年)後，所學恐怕落後於行業發展。

3、大數據人才的典型勝任特徵：善於做需求分析、寫代碼;善於與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續保持學習狀態;內性格上能動能靜。

4、不同辦學層次的院校開設此專業，培養模式會有差異。例如，高職類院校學生由於數學基礎相對薄弱，會跟多偏向於工具的使用，如數據清洗、數據存儲以及數據可視化等相關工具的使用;本科院校會傾向於大數據相關基礎知識全面覆蓋性教學，在研究生段則會專攻某一技術領域，比如數據挖掘、數據分析、商業智能、人工智慧等。

H. 大數據專業都學什麼 大數據專業都學什麼課程

1、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。

2、大數據技術旨在培養學生系統掌握數據管理和數據挖掘方法，成為具有大數據分析處理、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可視化展示分析能力的高層次專業大數據技術人才。

I. 大數據專業主要課程有哪些

大數據專業主要課程多種多樣，屬於交叉學科。

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。

就業前景：

作為人口大國和製造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源採集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。

預計到2021年底，我國數據總量預計將佔全球數據總量的21%，將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。