大数据课程包括哪些

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL 基础、Oracle 基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史，HDFS 工作原理，YARN 介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume 分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方实施，综合技术实战应用。大数据专业的课程涵盖了数据分析基础、大数据存储与管理、大数据掘、大数据可化、大数据伦理与隐私保护、云计算与大数据以及大数据应用与例研究

大数据技术专业属于交叉科目：以统计学、数学课、计算机为三大支撑性科目；生物课、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性科目。大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学课建模软件及计算机程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界才【有专业知识、有数据思维】。以中民大学为例： 基础课程：数学课分析、高等代数、普通物理课数学课与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导课程。大数据商业实战阶段：实企业大数据处理业务场景分析需求、解决方实施综合技术实战应用。 【查看详情，了解更多大数据资讯】

大数据专业课程包括数据分析、数据掘、大数据技术、数据仓库、数据可化、数据管理、机器学习、工智能等内容。课程内容涵盖数据采集、清洗、存储大数据课程通常涵盖以下内容：数据掘、数据分析、数据可化、机器学习、统计学、数据库管理、大数据技术（如Hadoop、Spark等）、数据处理和清洗、数据仓库和数据湖、