大数据技术与应用学什么课程的

壹、大数据应用技术专业学什么?

大技术应用主要课程有：Linux系统、Java语言、数据结构、大数据概论、数据库基础、Python语言、数据采集与标注、HADOP运维、Spark分析、数据可视化、综合项目实践和其他课程。 学生可以根据个人兴趣和职业方向选择适合自己的课程，并系统地学习。

学生能够胜任云计算公司、大型应用公司、软件公司、互联网公司、政府机构等大数据运维、数据采集分析开发、数据挖掘分析开发、数据管理等工作。 以及其他项目和机构。

扩展信息：

大技术与应用研究方向为大分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算“互联网+”是融合其他前沿技术的重大科技技术。

这些专业培养学生系统地培训教师数据挖掘和挖掘方法，具备大规模分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台开发的能力应用程序和数据可视化产品。 具有出色的技术和分析能力的高级专业人员。

报道来源：山东科技职业学院-大数据应用及主要技术简介

贰、大数据技术与应用学的是什么内容

大数据技术和应用需要学习实用的Hadoop技术、数据挖掘、机器学习、统计数据分析、高等数学等。 在“大数据”的背景下，处理“大数据”的专业人员最了解的是公司的重要业务角色。 “大数据”从业者薪资不断上涨，人才缺口较大，就业前景十分广阔。

大数据技术及其应用研究什么？

大数据技术的主要领域是一门交叉学科：统计学、数学和计算机科学是生物学的三大支撑学科、医学、医学和数学。 环境科学、经济学、社会学和管理学是应用性和扩展性学科。 此外，你还需要学习数据收集、分析和处理软件，以及数学建模软件和计算机编程语言。 知识结构是两个专业领域和多种技能（具有专业知识和数据思维）的跨界人才。 。

以中国人民大学为例：

基础课：数学分析、高等代数、普通物理概论、数学与信息科学、数据结构、数据科学概论、介绍编程和编程设计实践。

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、数据库系统概论、计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析。

选修课程：数据科学算法概论、数据科学专题、数据科学实践、实用互联网开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析和随机过程。

大数据技术在各领域的运用及应用

零售行业：主要关注客户营销分析。 利用大数据技术可以分析客户消费信息。 了解顾客的消费习惯和消费方向等，以便商场准备更合理的产品和货架摆放、策划营销方案和产品推荐方法等。

金融行业：数据对于金融行业至关重要，其信息系统中收集了大量的客户交易数据。 大数据可用于分析客户行为、预防欺诈、分析金融风险等。

医疗行业：大数据有助于分析疫情信息并采取适当的防控措施。 人体健康趋势分析可以提高电子病历、医学研发、临床试验中的诊断准确性和药物有效性。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发设计、供应链管理、生产、客户服务等方面。 数据分析可以消除产品开发过程中一些不必要的步骤，及时改进产品制造和装配过程。

大数据技术及应用相关职位

1.大数据系统架构师

构建大数据平台、系统设计和基础设施。

技能：计算机体系结构、网络体系结构、编程范式、文件系统、分布式并行处理等。

2．大数据系统分析师

着眼于当前行业领域，利用大数据技术进行数据安全的生命周期管理、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

在各个行业中，专业人员专门收集、组织和分析行业数据，并根据数据进行行业研究、评估和预测。 使用工具提取、分析和呈现工作中的数据，以了解数据的业务重要性。

5.数据挖掘工程师

数据挖掘需要从海量数据中发现规律，这需要一定的数学知识，其中最基本的是线性代数和高等代数。 以及凸优化、概率论等。 常用的语言包括Python、Java、C或C++。 我自己倾向于使用Python或Java。 有时使用MapReduce来编写程序，使用Hadoop或Hyp来处理数据。 使用Python时，与Spark结合使用。