大数据专业涵盖了大数据应用的三个主要方面（即数据管理、系统开发、大数据分析等）。 挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案，包括协同过滤算法的实现和分析、分类算法的运行和学习、分布式Hadoop集群的构建和基准测试、分布式HBase集群的构建和基准测试。 测试并实现基于Mapre duceHive的并行算法并实现数据运算等，切实提高公司解决实际问题的能力。
3.核心技术(1)大数据和Hadoop生态系统。 详细介绍和分析HDFS分布式文件系统、ClusterFS集群文件系统和Mapre duceNoSQL数据库技术、HBase分布式数据库和Hive分布式数据仓库的原理和应用。
（2）关系数据库技术。 详细介绍关系数据库原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发和应用。
（3）分布式数据处理。 详细介绍和分析Map/Reduce计算模型以及HadoopMap/Reduce技术的原理和应用。
（4）广泛的数据分析和数据挖掘。 详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法——Minhash、Jaccard和Cosinesimilarity、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）物联网和大数据。 详细介绍大数据在物联网中的应用、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。 详细介绍非关系型NoSQL数据库系统的原理、架构和典型应用。
4.行业现状如今，越来越多的行业看好互联网行业的大数据应用或相关数据分析解决方案，像百度、腾讯、淘宝、新浪这样的公司已经成为标配。 在电信、金融、能源等传统行业，越来越多的用户开始使用或思考如何利用大数据解决方案来提升业务水平。在“大数据”背景下，懂“大数据”的专业人士正在成为企业最重要的业务角色。
“大数据”从业者的薪资不断上涨，人才缺口也越来越大。
