昆士兰本科大数据专业有哪些课程

A. 大数据专业学什么 主要课程有哪些

大数据专业需要学：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、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等。

大数据专业就业前景

作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。预计到2020年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。

根据2019年教育部公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示。据统计，普通高校此次新增了2072个本科专业，其中包括1831个新增备案专业和241个新增审批专业。

新增专业中，数据科学与大数据技术专业备受欢迎，全国共196所高校新增了该专业。

而根据清华大学经管学院2017年11月发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。

大数据专业好不好就业

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。

B. 大数据专业是学什么 主要课程有哪些

大数据专业是学什么，主要课程有哪些，我整理了相关信息，来看一下！

大数据专业是学什么

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。

大数据专业就业前景

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。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。

C. 大数据专业主要学什么 有哪些课程

数据科学与大数据技术，强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。

大数据开设课程

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、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等。

大数据的学习阶段

第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。

第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Maprece概念及思想。

第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。

第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。

第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。

第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。

D. 大数据专业主要学什么

大数据专业一般指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。

E. 大数据专业是学什么 大数据专业专业课程

1、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)。

2、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”等。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。

F. 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。

G. 数据科学与大数据技术专业课程有哪些

数据科学与大数据技术专业学哪些课程

1.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)。

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。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。

数据科学与大数据技术专业就业前景

大数据被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21 世纪的“钻石矿”。麦肯锡全球研究所把大数据看作“下一个创新，竞争和生产力前沿”。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到社会方方面面。

人工智能是势不可挡的发展趋势，大数据技术又是人工智能的重要支撑。大数据科学将成为引领人工智能技术、物联网应用、计算机科学、数字经济及商业发展的核心。

数据科学与大数据技术专业报考建议

1、当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。

2、人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。

3、大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

4、不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

H. 大数据专业都学什么 大数据专业都学什么课程

1、大数据专业需要学：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、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等。

2、大数据技术旨在培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品可视化展示分析能力的高层次专业大数据技术人才。

I. 大数据专业主要课程有哪些

大数据专业主要课程多种多样，属于交叉学科。

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。

就业前景：

作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更快更多的数据积累。

预计到2021年底，我国数据总量预计将占全球数据总量的21%，将成为名列前茅的数据资源大国和全球数据中心。