大数据专业主要学什么?

大数据专业主要学什么?,第1张

大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

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。

必修课: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:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据岗位:

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、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

不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

物联网工程专业(Internet of Things Engineer)
培养目标
本专业培养德、智、体、美全面发展,系统掌握物联网工程专业的基础理论、基本知识和基本技能的“工程型”应用人才。毕业生具有网络和信息技术领域的专业素养、分析和解决实际问题的能力,适宜在物联网工程及相关领域的企事业单位、科研部门、大中专院校从事产品设计研发、科学研究和教学工作,也可以继续攻读本学科以及相关学科的硕士学位。
就业及深造前景
物联网产业是新兴产业,随着互联网到物联网的升级和发展,物联网、大数据等将成为新的产业增长点,国家的发展战略和未来市场的需求决定了未来对这些专业人才具有巨大需求,因此,本专业具有广阔的就业前景。同时,本专业毕业生具有电子、通信和计算机等学科的基本知识,除了考取本专业研究生外,还可以在上述相关专业考取硕士研究生并继续深造。
培养特色
物联网专业的目标就是为物联网产业的需求专门培养合格的工程型、实用型人才。本专业的特色在于工程实践能力的培养和工程素养的提升。本专业的毕业生将精通信息传感、网络传输、信息存储、系统设计等方面的技术,具有在物联网领域进行技术研发和研究的能力,成为合格的工程技术人才。
未来提升学生的工程素养,除了对理论知识的掌握,毕业生将接受大量的实践方面的训练。除了普通的课程实验外,还有以培养综合实践能力的课程设计,有更贴近于工作环境的工程实践和实习。通过这些实践活动,毕业生的电路设计能力、计算机程序编制能力和信息系统的综合设计能力将得到重点培养,为毕业后的就业打下良好的基础。
教学科研力量
物联网工程专业是新办专业,中央民族大学信息工程学院举全院之力争取办好物联网专业。学院从事物联网方面工作的教师27人,其中教授5人,副教授12人,博士学位16人。
物联网是新兴专业,不论是在学界和产业界都具有持续的热度,信息工程学院的老师一直在参与该领域的发展。经过几年积累,信息工程学院的教师在无线传感器网络、可穿戴设备、移动互联网、大数据存储等物联网的核心技术领域颇有建树,取得了一定成绩。
物联网专业是一个更重视工程素养和工程设计能力的专业,因此,我们也为具有一个有丰富工程实践能力和工程经验的教师团队为傲。几年来,我们设计了环境监测的无线传感器网络、设计了具有民族特色的智能信息采集终端、设计了民族文化大数据平台,我们教师设计的“健康家庭物联网系统”已经在北京市场成功的投入运行。物联网专业教师积极指导学生参加物联网相关的各种大学生创新竞赛活动。如:全国大学生物联网应用大赛、Android应用设计大赛以及和电子信息类都相关的全国大学生电子设计大赛等,均取得了不俗的成绩。
本专业招收理工科类考生,学制四年,毕业时授予工学学士学位。

大数据技术与应用学的课程如下:

主修课程有:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux *** 作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

培养目标:网络信息类企事业单位:数据信息的采集、分析和应用,计算机软件开发及管理、数据挖掘、市场开发、决策咨询服务。

主要岗位:大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。

大数据技术与应用:

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据技术被渗透到社会的方方面面,医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年,从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度,在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

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。

不同院校的专业课程可能有差别。
参考:
物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类,学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术,有着很强的工程实践特点。
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。
北京科技大学招生就业处处长韩经说,该校的课程包括物联网工程导论、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。


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