㈠ 大数据属于什么专业
大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有信息与计算科学、数学与应用数学、统计学，大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科，大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
大数据
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。数学与应用数学是一个学科专业，培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练。能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。
㈡ 大数据专业是学什么的 大数据专业课程介绍
1、大数据专业以统计学、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。以中国人民大学为例：
2、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。
3、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。
4、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。
㈢ 大数据专业主要学什么
大数据是近年来兴起的一门新兴学科，也是一门具有良好就业前景的专业。
大数据技术专业属于交叉学科：统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。
此外，他们还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是第二学院的跨国界人才（具有专业知识和数据思维能力）。
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、数据科学概论、程序设计概论、程序设计实践。
必修课程：离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统介绍、计算机系统基础、并行体系结构和编程、非结构化大数据分析。
选修：数据科学算法概论，数据科学专题，数据科学实践，网络实用开发技术，抽样技术，统计学习，回归分析，随机过程。
大数据就业方向
1数据工程
毕业生可从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、应用和大数据集成平台开发，可在政府机关从事各类Java大数据工作，房地产、银行、金融、移动互联网等领域根据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可以从事IT领域的计算机应用。
2数据分析方向
毕业生可从事计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台和流计算核心技术的运维，可从事各类大数据平台运维工作，大数据分析等在政府机构、房地产、银行、金融、移动互联网等领域的大数据挖掘等相关工作也可以从事计算机在IT领域的应用。
㈣ 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。
㈤ 大数据专业主要学什么
大数据专业是近年来新兴起的一个学科，也是目前就业前景非常好的专业。那么大数据专业主要课程都有什么呢？下面我为大家详细盘点一下相关信息，供大家参考。
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。
1.数据工程方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
2.数据分析方向
毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
㈥ 大数据专业是个什么专业啊，干什么的
大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面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的专业。
1、行业现状：现在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。
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。
㈦ 大数据专业主要学什么
首先，大数据是一个比较典型的交叉学科，选择大数据专业需要学习三大块内容，包括数学、统计学和计算机，所以整体的知识量还是比较大的，而且也有一定的学习难度，如果数学基础比较薄弱，选择大数据专业还是要慎重一些。
大数据专业在专业课的设置上会涉及到很多计算机课程，包括程序设计、数据结构、算法设计、机器学习等内容，不同高校还会结合自身的实际情况，增加一些与大数据相关的课程，比如财经类大学往往还会设置一些经济、金融类与大数据相结合的课程。
对于本科阶段选择大数据专业的同学来说，要想提升自身的就业竞争力，可以从以下几个方面入手：
第一：选择一个主攻方向。大数据专业虽然学习的内容比较多，但是本科阶段的专业性并不算太强，如果学生没有一个主攻方向，很容易导致知识面广但是却不精的情况，这对于就业会产生较大的影响。对于本科生来说，在选择主攻方向的时候，可以结合自身的能力特点和兴趣爱好，同时也要重点考虑一下学校的优势领域。
第二：重视程序开发能力的提升。当前大数据领域正在陆续释放出很多开发岗位，相信随着工业互联网的发展，未来大数据开发岗位的人才需求量依然有较大的提升空间，所以重视程序开发能力会在一定程度上提升自身的就业竞争力。
第三：考研。当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以行业领域更关注以研究生为代表的高端人才，而且未来产业领域也会需要大量的高端应用型人才（专硕），所以大数据专业的本科生，如果想有更大的发展空间，可以考虑读一下研究生。
㈧ 大数据是什么专业学的是些什么
大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面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的专业。
1、行业现状：现在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。
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。
㈨ 大学大数据专业有什么课程
大学大数据专业的课程有基础课程、必修课和选修课三种，其具体细分课程如下：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。
大数据专业的含义：
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的`解决办法的专业。
“大数据”是指般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IIT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。