① 大数据技术与应用学什么
1.数据采集：利用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行抓取，并进行数据的预处理，合理存储。传媒大学拥有播音、新闻、电视等专业，本身就是一个大数据。
2.数据分析与挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。
3.数据可视化：对数据分析与挖掘的结果进行艺术化展现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化，层次化的多维度呈现。
4.数据底层架构：基于hadoop的分布式并行架构，便于海量数据的存储和实时调用。
② 大数据专业课程
① 大数据的课程都有哪些
大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。
② 大数据专业课程有哪些 专业介绍
随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。
目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：
第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。
第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。
第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。
③ 大数据课程都学什么啊
大数据课程学习的内容有6个阶段：
1阶段
JavaSE基础核专心
2阶段
数据库关键技术属
3阶段
大数据基础核心
4阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
5阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
6阶段
Flink流式数据处理框架
按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。
④ 数据与大数据专业学什么课程
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
⑤ 有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的
一、开设了大数据的大学：
1、北京大学
大数据是一个新的专业，国内首次出现这个专业是在2016年的时候，当时新设这个专业的高校全国只有3所有，其中就有北京大学。
(5)大数据专业课程扩展阅读：
大数据专业主要课程
C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。
数据（big data）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
⑥ 国家是什么时候设置大数据专业课程
选一个实用点的专业，其实IT专业就不错，比如 电子商务、4G移动开发、ui设计、互联网编程、回、大数据、答VR丶云计算、等等就业前景都挺好。
我们这有两年制 也有三年制还有短期 大专 中专都有
看看自己的兴趣爱好和发展趋势，然后选择一个适合自己的专业
我们的很多学生都是学有所成，祝你一切顺利
⑦ 大数据专业主要学什么课程
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
(7)大数据专业课程扩展阅读：
大数据岗位：
1、大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2、大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3、hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4、数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
5、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
⑧ 大数据专业都要学什么课程
大数据专业有很多课程
⑨ 大数据学习需要哪些课程
主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计专分析、高属等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等
③ 大数据是属于什么专业的
大数据是属于一个跨学科的多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，主体是属于统计学和计算机科学专业。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
④ 大数据时代,企业需要分析,也需要风险
大数据时代,企业需要分析,也需要风险
当谈论大数据时代和互联网已然成为一种时尚时，我仍然要说，现在并不是大数据时代，也不存在互联网思维。基于互联网作为技术的理念，互联网确实已经并继续引起行业变革，对供应链和生产营销甚至组织架构等都产生了影响，但是从企业经营者的角度考虑，只不过是面对一种技术的应变，是方法和游戏规则的改变，但是这并没有对其经营管理上的认知产生改变。那些热衷营销的老板不会变成以产品为导向，而奉行军事化管理的企业主也不会投向人本主义的怀抱。
数据是为经营管理服务的，对数据的运用可以追溯到几千年前。沃尔玛至今依旧保存着上世纪八十年代至今的所有销售数据，因此沃尔玛甚至可以以5年为周期分析商品的迭代和变化趋势，进而对未来产生影响。深层次的数据分析和数据挖掘系统在善于运用的企业中早已成熟，但是对于不善管理决策的人，较多的数据反而是累赘。虽然我们现在能根据即时通讯工具等的定位分析出春节的人类迁徙，但是在某种程度上来讲，这本来就是可以预测的，并且较为原始点的铁路数据也能反应出来，不过在数据的处理上会麻烦而已。因此，技术逐渐进步的意义不过是数据分析更加易得，但是，即使是当下意义上的大数据分析也早已得到了实现，因此现在很难说这是一个时代。
1、小米手机和戴尔的比较——小米颠覆了什么？
小米确实取得了很大的成功，甚至成为了一个典范，目前依旧有很多模仿者和追随者，在很多人看来是互联网思维的证明。综合来讲，小米的成功基于两点：供应链和营销。在供应链上，直销并预售应该实现了账期为负，从而带来了现金流上的收益（或表现在成本的降低）。在营销上，饥饿营销和粉丝经济可谓做到了极致。戴尔电脑也是采用直销+预售的模式，不但实现了即时生产（JIT），也使账期达到了负的十多天。并且，与小米相比，戴尔还实现了大规模定制这一现在很多企业渴望而不能实现的目标。并且，虽然卖的是电脑，戴尔主要采用的直销模式是，电话直销。
在营销上，小米手机也并不是开创者，苹果的粉丝经济也最先取得了类似的成功。但值得警惕的是，随着竞争对手的大规模模仿（就像小米模仿苹果一样），小米技术上的劣势逐渐显现。
随着新媒体的发达，营销手段的多元化呈现出来，粉丝经济和热点话题将成为有效手段，但这并不是互联网时代的专利。例如，海尔当年的砸冰箱就是非常棒的营销案例，而如果发生在今天这种事情依旧会取得很好的效果（如果是首创的话）。那些之前通过电视剧来塑造品牌形象的经营者（海尔、王老吉等），在互联网时代依旧有意识去拍网络剧等手段进行营销。因此，思维没有变，变化的是方法。
2、沃尔玛：大数据分析由来已久
在二战时，多学科的交叉应用就使数据分析起到了很大的作用，而基于计算机技术的大数据分析并不是近几年的事情，作为一家至今依旧是全球营业额最大的公司，沃尔玛在上世纪八十年代的作为现在很多企业依旧没有达到，这主要表现在对数据的运用上。
沃尔玛率先使用了条形码、POS机，并发射了自己的卫星，这些使沃尔玛能够对所有销售数据进行保存，沃尔玛的数据库现在依旧是世界最大的数据库之一。对于中国目前很多传统企业来讲，很多至今都没有数据分析的意识，更不用说深层次的数据挖掘。亚马逊的推荐商品一直是引以为傲的，这是协同搜索和群体智能技术的运用，但是目前在很多购物网站上，当你买了一副羽毛球拍之后，推荐给你的依旧是球拍而不是羽毛球。因此数据本来就是存在的，而在对数据的应用上还远远不够。随着互联网技术的不断进步，可视化的数据分析工具将会越来越多，但是数据量也会越来越大，这就对企业管理决策者提出了更高的要求。
面对众多的供应商，沃尔玛运用电子数据交换（EDI）建立了客户关系管理系统和其他决策系统来提高效率。但是目前在国内，上下游企业间的协同办公能力还很差，也只有为数不多的企业拥有信息决策系统。随着互联网技术对供应链的影响从终端到中间环节及生产的过渡，供应链也会得到优化甚至重新塑造，办公类软件和管理信息系统将会得到更广泛的应用，这主要通过专业的技术公司结合管理咨询来实现。
3、跨越“专业鸿沟”
在这一技术浪潮中，对于很多传统企业，办公信息化和信息系统的建立将主要通过第三方或外包给第三方来实现，这对企业来讲并不构成挑战。并且目前已经有很多大型企业都拥有自己的SAP系统和OA系统，而在决策系统上还比较欠缺。但是，除了办公工具的改变，互联网技术在供应链上（主要变现是生产、营销和销售上）的应用将由企业内部操作，这就可能会在不同部门之间出现“专业鸿沟”。
这里的“专业鸿沟”是借鉴“数字鸿沟”的说法。数字鸿沟是发生在信息程度不对等的社会之间的信息获取差异，但不同于数字鸿沟，专业鸿沟是发生在同一社会不同专业之间的，也就是说发生在同一公司不同部门之间。随着互联网应用的广泛，很多传统企业都将引进互联网方面的人才，但是这些互联网专业的人员对企业的产品和客户并不是特别了解，而企业的传统渠道负责人对互联网技术的工作方法也比较陌生。当企业的产品为消费品时，互联网方面人员还可以通过自身的同理心来感知，但是，当企业的产品不是消费品而是半成品或生产资料时，这将成为一大障碍。比如，某水果电商宣称他们的所有水果从摘下来到顾客手中都不会超过6小时，这在业内人士看来是没有必要甚至对于某些品类是错误的。我们有理由相信，互联网未来将成为一种人人都需要学习的技术，但是，在相当长的一段时间内，专业鸿沟将会存在并对现阶段的转型产生影响。
4、企业该怎么做
因此，我认为，对于目前的企业经营者和创业者，更应该关注产品和服务本身，及时了解新技术在各方面的应用和洞察行业的发展方面并把握先机，就像沃尔玛当年所做的一样。更为主要的是，要从管理角度而非技术角度思考问题。少谈些概念，多做些实事，这是对创业者的最好建议。相反，提出“互联网思维”的网络创始人李彦宏先生在“互联网思维”的应用上就很不令人满意。在O2O领域，拥有地图优势的网络完全可以打造一个基于地理信息系统的生活服务平台，但却推出了直达号这一至今没有存在感的产品。网络也推出了打车、钱包等产品，但很多人却没听说过。一直为别人做推广的网络在营销推广上相比竞争对手差的太远。在网络打车没有起色之后，网络又后知后觉地投资了Uber,但面对本土土豪滴滴快滴没有看出有什么优势。打车及专业领域目前依旧面对很强的政策问题，外来的和尚不太好念经。可以预见的是，网络刚推出的度秘将会由于技术超前而不成熟而不被市场看好。如果网络不能在O2O领域取得成功，之后将会被迫采取收缩战略专注于搜索领域。这是值得我们深思的。
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⑤ 大数据时代 大学哪些专业涉及大数据技术与应用
大数据时代 大学哪些专业涉及大数据技术与应用
早在1980年，未来学家阿尔文？托夫勒在 《第三次浪潮》一书中，就将大数据誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。现在的大数据更是站在互联网的风口浪尖上，是公众津津乐道的热门词汇。同时这股热潮也催热了大学里的大数据专业。
到底什么是大数据？本科专业中哪个专业是和它相对应的？一般开设在哪些院系？对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授详解这个大家关注的热门专业。
一、专业解析
什么是大数据？
进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。
在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据，其中主要来源网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过‘加工’实现数据的‘增值’，更好地辅助决策。”
数据科学与大数据技术专业
本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。
“数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的.是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。”华迎教授说：“数据科学很早就存在，是个比较经典的学科，现在和大数据技术结合形成了这个专业。目前教育部设定的本科专业名称为‘数据科学与大数据技术’，专科名称是‘大数据技术与应用’。”
数据科学与大数据技术学什么？
以对外经济贸易大学该专业为例，专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块，具体课程设置如下：
数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。计算机：数据结构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。
华迎教授介绍：“数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科，无论是开设在哪个学院下，数学、统计学、计算机三大块课程是必须得有。各高校在这几门背景学科的基础上，交叉融合其他的专业知识技能。如我校在数学、统计学、计算机知识体系模块中又增加了体现学校特色的财经类行业应用和外语模块，以提升学生的行业应用能力和国际化水平。根据各校偏重的专业方向，课程设置有所差异，感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。”
二、专业与就业
行业增速快 人才缺口180万
随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。
2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。
中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
大数据主要就业方向
2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。
“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。”华迎教授介绍：“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来，分为以下几个步骤：数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中，毕业生可以根据自己的兴趣和特长，在不同的环节选择就业。”
三、报考指南
院校开设情况
教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知教育部关于公布2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知在“教育部2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中北京大学、中南大学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校，随后中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。目前，我国已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业，第三批申请结果也即将公布。
数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业，很难说是完全归属与那个独立的学科。高校牵头申报的学院不同，培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院，也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。从名单可以看出，在大部分开设院校中该专业都属于工学类，有个别院校将其归属在理学门类，授予理学学位。
有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生，可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如，复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下；北京大学是在数学院开设了该专业，偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院，因为财经是学校传统优势，专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。
录取分数不低
从2017年数据科学与大数据技术专业的录取情况看，该专业的录取分数还是比较高的。以对外经济贸易大学和重庆理工大学为例，2017年对外经贸大学数据科学与大数据技术专业在京理科一批录取最高分653分，最低分646分，平均分650分，平均分高出北京一本批次线113分。
重庆理工大学理学院院长李波介绍，学校理学院有金融数学、数学与应用数学、信息与计算科学、应用统计学、应用物理学、新能源科学与工程专业，数据科学与大数据技术是2017年获批后开设的。尽管该专业属于本科二批招生，但首批数据科学与大数据技术专业所招73名学生的平均分超一本线20分左右，并且第一志愿录取率达百分之百。
只招理科生 注意大类招生
考生报考时要注意，目前获批开设的院校并非在所有省都有招生计划，还有的高校是按大类招生。如北京邮电大学该专业2017年本科就是按计算机大类招生。随着各省高考改革的实施，越来越多的省份加入新高考的序列，未来会有更多的高校施行按大类招生。
值得注意的是，数据科学与大数据技术只招理科生，但女生的比例并不低。据华迎教授介绍：“第一年招生时，我们以为这纯工科专业绝大部分都会是男生报考，录取后发现女生还是很多的，女生比例大概占了这个专业总人数的一半儿。” 重庆理工大学2017年的首批73名学生中，男生45人，女生28人，女生比例占总人数38%。
⑥ 山东科技大学泰山科技学院数据科学与大数据技术专业有什么特色
数据科学与大数据技术
所属院系: 大数据学院
学制：4年
授予学位：工学学士
专业特色
数据科学与大数据技术专业以大数据分析为核心思想,以计算机科学、数学和统计学为三大基础支撑性学科,属于典型的多学科交叉的新兴工科专业,特别突出大数据采集、存储、分析与应用等核心专业知识和技能。
培养目标
数据科学与大数据技术面向当前和未来新技术、新产业的发展,推动与商科交叉融合,是新商科+新工科概念下的信息产业专业。本专业面向互联网、金融、教育、零售电商、信息服务等各行业对大数据研究与应用的人才需求,培养具有良好职业道德,具备系统的数学、人文与专业素养,较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术,具有数据采集、存储、处理、分析与展示的基本能力,能够运用所学知识解决实际问题,具备较高的综合业务素质、创新与实践能力,具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次人才。
核心课程
大数据概论、Linux系统与应用、数据库原理与应用、Java程序设计、Hadoop大数据开发技术、Python程序设计、Java应用开发、数据结构、数据导入与预处理应用、计算机组成原理、计算机网络、操作系统、数据挖掘、Spark大数据分析、数据可视化技术、大数据与领域建模、统计学、数据采集与网络爬虫、Hive编程技术与应用、大数据处理与编程技术等。
就业前景
在甲骨文、京东、网络、腾讯、小米、华为、阿里巴巴等企业,移动、电信、联通等通信行业,政府、财政、交通、铁路等部门从事大数据研究、大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发以及大数据可视化等工作。毕业后,经过5年或8年,在全国信息产业领域的新工科专业群及相关行业中,担任中层以上管理职位,成长为既懂信息产业技术知识,又有管理技能、领导素质的复合人才。
⑦ 大数据行业工资高的原因有哪些
1、国家政策扶持
将发展大数据上升为国家战略，并持续深入推动。在大数据发展规划布局、政策支持、资金投入、技术研发、创新创业等方面走在了世界前列。
2、行业趋势
计算机、互联网、IT类的职位需求的空缺一直很大，目前大数据在金融领域的应用最为广泛，未来将结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用。大数据广泛应用于电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等。
3、行业需求旺盛
由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象。据TDU研究显示，至2025年中国数据人才缺口将达到200万，但数据人才的供给却严重不足，无论是人才的数量还是质量都有待提升。目前大数据行业人才短缺严重，尤其是中高端人才，很多企业即使开出很高的工资待遇也招不到合适的人。
4、大数据行业人才培养周期长
由于大数据是一个典型的多学科交叉专业，所以在培养大数据人才时需要更长的培养周期，这就决定了大数据人才无法在短期内得到有效缓解。
5、大数据行业发展迅速
大数据行业在最近几年的发展速度非常快，从大数据概念的提出到目前形成的大数据产业链只用了短短几年的时间，这从另一方面证实了大数据行业的巨大潜力。
关于大数据行业工资高的原因有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑧ 为什么有那么多人进行大数据培训
国家鼓励发展大数据，现在大数据应用的也广泛，总结来说就是前景好，薪资高呗
⑨ 大数据属于哪种专业
2017年之前属于计算机科学与技术，但根据2018年教育部新目录属于电子科学与技术
“大数据”专业学什么？
方向一：数据挖掘、数据分析&机器学习方向
方向二：大数据运维&云计算方向
方向三：Hadoop大数据开发方向
精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！
“大数据”专业毕业以后干什么？
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
①目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。
②该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：
一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；
三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
大数据人才缺口达150万
各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000！
尽管目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位，或者仅接受过简单的训练，但是在互联网时代，每天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越来越复杂，很多大公司已经在寻求拥有更高学历的高手来补充自己的实力。