大数据学习需要哪些课程？

数据科学与大数据技术，强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。

大数据开设课程

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。

大数据的学习阶段

第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。

第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件 *** 作。Mapreduce概念及思想。

第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。

第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。

第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。

第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。

院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080910T

培养目标

培养目标

专业定义 数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。 课程体系 《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机 *** 作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。 发展前景 就业方向 IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。 考研方向 大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机 *** 作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》

专业（技能）方向

专业（技能）方向

IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

数据科学与大数据技术专业课程有离散数学、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。 数据科学与大数据技术专业主要学什么 数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux *** 作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。 选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。 数据科学与大数据技术专业就业前景 数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

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IT培训一般包括的课程有

一、开发类专业：

Web前端：HTML、CSS、JavaScript、bootstrap、react、angular、vue等；

就业方向：Web前端工程师；

Java开发：Java面向对象、Java高级API、MySQL数据库、Web前端技术、Java Web、SSM框架、SSH框架、Springboot、Spring、SpringMVC 、spring cloud、Hibernate框架、Struts 2框架、Hadoop开发、微服务实战等；

就业方向：Java工程师、软件开发、应用开发、企业服务器开发等；

大数据：学个开发语言（一般Java开发）+ Python编程、Hadoop&Spark、离线数据批处理、大数据系统管理与优化、流数据实时计算等；

就业方向：数据架构师、数据算法工程师、数据产品经理、数据分析师等；

ps：除了Java开发以外，其他语言比如C语言、C#、C++、PHP等也是有的。

二、运维类专业：

云计算：其实就是传统的“网络工程”的升级，因为最近几年已经全面进入了云时代。

主要课程有：Linux 系统管理、Linux 网络服务、Shell 脚本、Linux 安全、Web 服务器、群集、MySQL、缓存及加速、监控、分布式文件服务、容器&虚拟化、网站架构与运维自动化、云计算、Python 基础、Python 高级与运维开发、Web 前端基础、Django Web 开发、Python 大数据等；

就业方向：平台架构师、云计算工程师、系统运维、产品架构师等；

三、测试类专业：

软件测试：计算机基础、软件测试基础理论、软件测试需求分析与用例设计、软件测试文档编写、测试执行与管理、SQL数据库语言、Python基础、RFS自动化测试等；

就业方向：软件测试工程师；

四、设计类专业：

UI设计：Illustrator入门（即AI，全称Adobe illustrator）、HTML5、CSS3、网站配色与布局、Photoshop入门与创意、H5页面推广设计与发布、移动端UI设计、网站UI设计、项目实战等；

就业方向：UI设计师；

动漫游戏设计、平面设计、室内设计

五、其他专业：

网络营销：搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）、搜索引擎竞价、信息流广告投放、ASO优化、新媒体运营等等；

对于大数据，很多人已经了解的越来越多，很多人了解到因为大数据的存在我们每次做选择才能够如此的迅速，比如打算在淘宝上买件东西，只要你有想要的输入，那么就会有相应的产品推荐给你，你照着自己的心意选择即可，这就是大数据提供给我们的便利。当下很多的朋友都在学大数据，昌平IT培训分享小白怎样学好大数据

小白怎样学好大数据

1首先要了解你自己

你首先得看看，大数据是做什么的，如果学了大数据，那么每日的工作是做什么大数据先不管具体的学习内容，从字面上看，大数据就跟数据分不开，并且你面对的不是一小波的数据，而是一大波的数据，如果有数据恐惧症的朋友可以放弃学大数据了。大数据，首先要对数学不是那么的反感，因为会有各种计算分析要做。

2其次你得做到持之以恒

想学大数据，首先还是得建立在你对大数据感兴趣的基础上，然后要的就是你做到持之以恒的学大数据，大数据要学的内容很多也很杂，很多朋友学着学着就放弃了，是他真的不适合学大数据吗大部分的时候，当然是因为他不愿意坚持了，很多人没有学好大数据，就是败在了坚持上。

3找个好的大数据老师带带你

目前，由于国内大数据起步相比较还是有些晚，大数据远远跟不上企业用人的需求，那些在社会上仅有的大数据人才成了企业争相招聘的人才，经了解，社会上仅有的大数据人才绝大部分都是来自大数据培训机构，自学大数据不靠谱，而我国开设大数据课程的高校特别少，所以大数据培训机构成为大家学大数据的首选。

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。

数据科学与大数据技术专业都学些什么

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)。

数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样

根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

报考建议注意规避如上缺点，制定、执行相应的解决方案。例如：报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位，各高校一般会根据服务地区经济发展需求开设专业，前几届毕业生一般都有对口的就业机会;根据未来职业规划初步定为初始职位，在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科，夯实基础;对开设院校开设专业的实力进行评估，有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学，实力不容小觑，例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”，计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才，黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作，在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地，实现更好地培养人才;考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生，可实现快速切入，但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：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。

大数据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++。

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)。

大数据主要学习内容

大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。

在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、 *** 作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。

编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。

大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。

数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。

最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。

大数据职业发展方向

1、大数据开发方向;所涉及版的职业岗位为：大数权据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；

3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；

以最基础的大数据开发为例，入门最低薪资可达8K-1W，且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示，资深大数据工程师的平均在50K/月，可谓非常有“钱景”了。

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