秒懂大数据

㈠ 秒懂，什么是大数据

从海量的数据①里获取信息②。

①比如购物网站有着全国的购物记录

②大量数据进行统计分析得出购物的新趋势

大数据其实还包括数据获取，存储，读取处理等一系列操作及其效率效果的优化

㈡ 学大数据专业能从事什么工作

可以从事的工作范围很广泛，岗位介绍如下：

大数据系统研发工程师

负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。大数据系统研发工程师是任何构设大数据系统的企业都必须的，因而这类岗位需求比较大。

大数据应用开发工程师

负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

大数据分析师

主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。

数据可视化工程师

数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。数据可视化工程师负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。

数据安全研发人才

数据安全研发人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。

数据科学研究人才

数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。

大数据发展前景非常好，南京课工场祝大家都能高薪就业。

㈢ 大数据包括哪些专业

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；
2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Maprece的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术，
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Maprece、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Rece计算模型和Hadoop Map/Rece技术的原理与应用。
（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
4、行业现状，
今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

㈣ 大数据哪个专业好

大数据专业是一个抄非常新的专业，早期有的学校开设了数据科学专业，后来随着条件逐步成熟，一部分高校开设了大数据专业。
大数据专业的教学内容主要集中在三个方面，一个方面是数学，因为大数据需要用到大量的算法，所以数学基础对大数据研发人员来说还是非常重要的。一方面是统计学，大数据的很多内容是统计学的延伸，尤其是大数据分析领域。还有一方面是计算机技术，大数据是物联网和云计算发展的必然产物，所以大数据的基础就是计算机网络技术。
大部分大数据专业的毕业生都在从事大数据平台工程师的岗位，主要任务是搭建企业的大数据平台以及开发一些平台上的具体功能。大数据岗位涉及到算法分析师、算法实现工程师、数据分析师、BI工程师（还有很多细分岗位）、数据工程师（采集、整理等）、程序员等。

㈤ 大数据专业好吗、

大数据属于前沿技术，发展毋庸置疑！

大数据、云计算、人工智能都是目前互联网行业的香回饽饽答。发展潜力大，人才需求多，薪资待遇高。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

课工场爆满的大数据班级

㈥ 大数据开发专业主要学什么

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。

(6)秒懂大数据扩展阅读：

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。

㈦ 大数据属于什么专业请详细介绍

大数据现在属于一个独立专业了，可能我们觉得它应该属于计算机，但现在教回育部已经设立了。
专业答背景是人类现在进入数据时代，数据正在成为一种生产资料，数据处理技术成为新兴产业。任何一个领域都能产生数据，需要我们对数据进行统计分析挖掘加工，创造意想不到的价值和财富。目前国内外高校开展培养大数据人才的时间还不长，市场上掌握大数据处理和应用开发技术的人才短缺，大数据专业就是为了培养市场需要技术人才的专业。
目前这个专业在许多高校还是以校企合作方式展开，也就是企业派驻工程师负责教学，虽然有课纲了，但面对技术日新月异，很多专业课知识点教学方式还在摸索和调整阶段。