大数据属于什么专业?在哪里可以学

大数据属于什么专业?在哪里可以学,第1张

数据技术专业以统计学、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。

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。

大数据专业就业方向

1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才,可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才,可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。

IT行业近几年发展情况有目共睹,根据招聘网站数据显示,IT行业是年轻人就业首选行业。

原因有三:

1、门槛低

2、薪资高

3、前景好

但对于很多不了解的人而言,IT行业是什么?做什么的?

1、IT行业是什么?

IT行业,就是信息技术产业,又称信息产业,它是运用信息手段和技术,收集、整理、储存、传递信息情报,提供信息服务,并提供相应的信息手段、信息技术等服务的产业。

主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。IT业划分为IT生产业和IT使用业。IT生产业包括计算机硬件业、通信设备业、软件、计算机及通信服务业。至于IT用业几乎涉及所有的行业,其中服务业使用IT的比例更大。

2、IT行业有哪些岗位?

产品经理

UI设计

前端设计(CSS+JS/jQ)

后端(Java/php/python)

DBA(mysql/oracle)

算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)

大数据工程师(Hadoop)

3、IT行业就业前景好吗

在我国,IT产业在过去5年经历了28%的增长速度,是同期国家GDP增长速度的3倍。IT行业现已进入高速发展期,成为所有行业中的朝阳产业。人才需求量大近期调查发现,全国IT类职能网上发布职位数有67万余个,其中软件工程、网络工程、信息管理与网络营销等紧缺型IT技术人才需求占70%以上。

4、IT就业薪水高吗?

目前IT从业人员平均年薪已逾10万元。据智联招聘调查显示,十大高薪行业中,互联网/电子商务行业以8626元的月薪高居榜首。发展潜力大有5个职业属于IT行业,而前50位中有14个属于IT行业

大数据属于大数据采集与管理专业,在大学中可以选择这个专业。

大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案,给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。

通过不同行业的“大数据”应用状况,能够看到企业如何使用大数据和云计算技术,解决难题,灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

扩展资料

大数据技术主要包括以下作用:

第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。

第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

参考资料来源:百度百科-大数据采集与管理专业

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