大数据专业主要学什么课程 就业方向怎么样

在填报高考志愿时，有小伙伴比较关心大数据专业主要学什么课程，就业方向有哪些下面是由我为大家整理的“大数据专业主要学什么课程 就业方向怎么样”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。

大数据专业开设课程

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。

大数据专业就业方向

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计;精简到两类指标就是：PV和UV;精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。

2、Hadoop开发工程师

信息时代数据的爆发式增长，使得数据的规模越来越大，传统BI(即商务智能)的数据处理成本高涨，加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。

3、信息架构工程师

信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。当然，这也就是信息架构工程师的工作。

4、大数据分析师

大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。

拓展阅读：大数据专业的就业前景

大数据的未来发展前景是值得肯定的，但是现在大数据人才出现了供不应求的情况。大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域，但是从目前招聘数据来看，大数据人才还是不能满足市场的需求，因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。

大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析还是在物联网和人工智能算法训练领域，都有着强大的需求。随着数据规模不断增大，企业需求持续增长，大数据人才成了刚性需求。

大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，因为未来大数据人才就业面很广，就业机会很多，发展前景也是非常好的。

① 物联网需要学什么课程

大学四年多了去了。大一、大二和普通的计算机学生学的一样，只是专业概论不一样。大三会有专业课比如嵌入式、传感网、专业英语等很多的课

② 物联网工程需要学哪些课程

物联网工程需要学的课程：

物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、 *** 作系统等课程以及多种选修课。

物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。

(2)物联网课程扩展阅读：

典型应用：

智能家居

目前智能家居才刚刚兴起，物联网10时代的核心将会是“技术”，国内绝大部分传统厂商比较缺乏的是软硬结合的开发实力。

因此在这一阶段，氦氪想做的是先用一整套高效快速的解决方案帮助厂商们打好地基。而在智能家居市场的地基初步打好后，物联网20时代的核心会转移到“服务”上，比如：

电商、音乐、社交方面的互联网服务；

数据运营中心，提供数据存储、挖掘、智能算法等服务，协助市场运营、了解用户偏好等；

智慧控制系统，包括AI、语音识别、手势交互等；

安全系统，提供通讯、数据存储安全安全保障；

视频云，提供大数据量的图像、以及图像识别服务；

这时，这类“服务”将会成为氦氪关注的重点。苏立挺告诉我，目前他们已经基本完成了物联网10阶段想做的事情，正在向市场推这套智能硬件解决方案，同时他们也开始进行了物联网20阶段的一些服务开发。

在采访过程中，苏立挺多次表达了这样一个观点：物联网发展的最终核心是云端技术的比拼 。也正因为此，氦氪在自己的云端服务上加重了对可拓展性、兼容性、以及自由度的打磨。

③ 物联网应用技术专业主修课程有哪些

大体上都差不多是这些课程吧：物联网产业与技术导论，C语言程序设计，Java程序设计，无线传感网络概论，TCP/IP网络与协议
，传感器技术概论，嵌入式系统技术，RFID技术概论，工业信息化及现场总线技术，M2M技术概论
，物联网软件、标准、与中间件技术
。
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④ 物联网应用技术学什么课程

物联网

学习课程：

物联网产业与技术导论：了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。

物联网工程概论：全面了解物联网基本知识、技术体系以及相关理论，对物联网关键技术进行学习，如RFID技术、传感器技术、无线传感器网络技术、M2M技术等。同时应对与物联网密切相关的云计算、大数据、智能技术、安全技术也进行深入学习。

C语言程序设计：物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。

Java程序设计：Java技术建议重点学习和掌握。物联网应用层，服务器端集成技术， 也建议了解和学习。

单片机原理及应用：物联网的底层单片机及其相关应用技术，包括控制、多媒体等。建议重点学习。

无线传感网络概论：学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee, 蓝牙, WiFi等等。

移动通信技术：学习目前主流移动通信技术标准的工作原理、网络架构、网元功能、业务流程等，例如LTE，5G等等。

蜂窝物联网技术：学习当前主流蜂窝物联网技术的工作原理和应用，例如NB-IoT,LoRa，Sigfox等等。建议重点学习。

TCP/IP网络与协议：TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能。

嵌入式系统技术：嵌入式系统是物联网感知层和通讯层的重要技术。

传感器技术概论：物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。

RFID技术概论：RFID作为物联网的主要技术之一，需要了解。

工业信息化及现场总线技术：工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解。

⑤ 物联网学些什么

物联网专业是一门来交源叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案，每个学校的课程不一样，但学习的范围差不多，学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。网站域名选top。

⑥ 物联网应用技术应该要学习哪些课程

物联网产业与技术导论、C语言程序设计、Java程序设计、版无线传感网络概论、 TCP/IP网络与协议、嵌入式系权统、传感器技术概论、RFID技术概、工业信息化及现场总线技术 、M2M技术概论、物联网软件、标准、与中间件技术

⑦ 物联网课程包括哪些

物联网专业是一门交叉学科,涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识,以及管理学、软件开发等多方面知识。在课程方面创客学院开设：计算机信息技术、程序设计语言C、数据库技术、模拟电子技术、数字逻辑与系统、HDL及系统设计、数字信号处理、无线传感器网络技术及应用、数据融合理论与技术等。信息与通信工程、电子科学技术、计算机科学与技术。

⑧ 物联网专业的主要学习内容是什么

这些课都与你的专业密切相关，但是物联网专业面很宽，其相关技术主要集中在通回信网络、计算机答和自动控制这三个大专业中。常人学好一个专业就很不容易，你需要学好三个专业的内容，这当然很难。因此，你感到无所适从也很正常。你想要有所突破，记得做好两件事：一是抽空参加思科或者微软的认证考试，增强通信网络或者计算机方面的实践能力，二是积极参加实践性课程或者课外实践活动，做一些简单的传感测控系统，通过实践理解自动控制原理。从具体应用的角度就比较容易理解啥是物联网。

⑨ 物联网专业需要学习什么课程

课程1、物联网产业与技术导论
使用电子工业出版社《物联网：技术、应用、标准和商业模式》等等教材。
在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
课程2、C语言程序设计
使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。
物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
课程3、Java程序设计
，使用
机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。
物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT,
Flash,
HTML5,SaaS等技术。
课程4、无线传感网络概论，使用
无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。
学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee，
蓝牙，WiFi，GPRS，CDMA，3G，4G，5G等等
。
课程5、
TCP/IP网络与协议
，《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。
TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课。
课程6、嵌入式系统技，
《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。
嵌入式系统（包括TinyOS等IoT系统）,是物联网感知层和通讯层重要技术，
为必修课。
课程7、传感器技术概论，
《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。
物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。
课程8、RFID技术概论，《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。
RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。
课程9、工业信息化及现场总线技术，《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。
工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。
课程10、M2M技术概论
，
《M2M:
The
Wireless
Revolution》，TSTC
Publishing，等教材。
本书是美国“Texas
State
Techinical
College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。
课程11、物联网软件、标准、与中间件技术
，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准和商业模式》，电子工业出版社，等教材。
物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生[4]。

⑩ 物联网专业学习哪些课程

物联网产业与技术导论 C语言程序设计 、Java程序设计 无线传感网络概论 TCP/IP网络与协议 嵌入式系统技 传感器技术概论 RFID技术概论 工业信息化及现场总线技术 M2M技术概论 物联网软件、标准、与中间件技术

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

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