大数据技术基础这门课学什么

一、大数据技术要学些什么课？

大数据技术专长：编程实践、离散数学、数据结构和数学分析。

1.《编程练习》是根据教育部计算机通用小课程《程序设计与应用》教学要求编写的。 通过任务导向、项目主导，将指示性教学方法转变为可操作性教学方法，实施可操作性指示性教学，实现“教”与“学”的互动。 编程与实践采用VisualBasic2008作为编程环境。

2.离散数学是研究离散量的结构及其关系的数学学科，是现代数学的一个重要分支。 离散的含义是指相互关联的不同元素，主要研究离散量基础上的结构和相互关系，其元素一般是有限或可数元素。

3.数据结构是计算机存储和组织数据的方式。 数据结构是指彼此之间具有一个或多个特定关系的一组数据元素。 通常，精心选择的数据结构可以提高操作或存储效率。 数据结构通常与高效的检索算法和索引技术相关。

4.数学分析，也称为高级微积分，是分析中最古老和最基本的分支。 一般是指以微积分和无穷级数一般理论为主要内容的比较完整的数学体系，包括其理论基础（实数、函数和极限的基本理论）。 它也是大学数学专业的核心课程。

二、大数据技术专业主要学什么课程？大数据技术专业是一门交叉学科：统计学、数学、计算机科学为三大支撑专业；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等应用学科不断扩展。
此外，你还需要学习数据收集、分析和处理程序、数学建模程序和计算机编程语言。 认知结构是两个专业、多种能力（专业知识和数据思维）的跨界人才。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理导论、数学与信息科学、数据结构、数据概论科学编程入门编程实践。
必修课程：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、采样技术、统计学习、回归分析、随机过程。