大数据技术与应用专业学什么

大数据技术与应用专业学什么呢同学们清楚吗，不了解的同学来我这里看看。下面是由我为大家整理的“大数据技术与应用专业学什么”，仅供参考，欢迎大家阅读。

大数据技术与应用专业学什么

1数据采集：利用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行抓取，并进行数据的预处理，合理存储。传媒大学拥有播音、新闻、电视等专业，本身就是一个大数据。

2数据分析与挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。

3数据可视化：对数据分析与挖掘的结果进行艺术化展现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化，层次化的多维度呈现。

4数据底层架构：基于hadoop的分布式并行架构，便于海量数据的存储和实时调用。

大数据技术与应用专业培养什么样的人才

本专业面向信息技术行业，各大软件公司、数据公司、信息服务公司,坚持立德树人，培养德、智、体、美全面发展，掌握从数据挖掘到数据分析、从快速营销到精准营销业务、从实时行情监控到行情预警、从量化策略投资到数据的统计分析的基础理论知识和基本技能，具有基本软件开发、大数据系统集成、数据挖掘、数据分析、数据可视化等能力，能够从事程序员、数据分析师、系统维护员等工作，并具备一定的可持续发展和创新能力的高素质技术技能型人才。

拓展阅读：云计算技术与应用需要学习什么

早在2015年国家教育部为了适应经济发展新常态促进经济提质增效、转型升级，实施“互联网+”行动、《中国制造2025》等国家战略，对高职院校专业设置和人才培养提出了新要求。

同时为了更加适应现代产业发展要求专门修订了《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录(2015年)》。

围绕推进“互联网+”行动，设置了“移动互联应用技”“分布式发电与微电网技术”“智能交通技术运用”“智能控制技术”“汽车智能技术”“网络新闻与传播”“云计算技术与应用”等专业。云计算技术与应用专业因此诞生，从此有了属于自己的专业代码610213。

云计算技术与应用专业主要课程

普通专业课程：《云计算导论》、《虚拟化技术》、《数据库应用》、《海量存储技术》、《数据通信技术》、《LINUX 系统 应用》、《网络工程项目实施》、《云计算综合案例应用》。

高职专业课程：《服务器原理及选型》、《网络设备配置与管理》、《计算机网络技术》、《云存储技术与应用》、《JAVA 程序设计与开发》、《云计算技术基础》、《网络数据库技术》、《服务器配置与管理》、《虚拟化技术与应用》;

《云平台 系统安装与维护》、《大数据分析技术基础》、《公有云技术与应用》、《Android项目设计与开发》、《智慧城市建设》、 《云数据中心构建与运维》、《云产品销售实务》。

大数据，顾名思义，就是指大量数据。或称巨量资料。它是一种现代分析决策手段或方法。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。

分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

易捷行云（EasyStack）新一代信创云解决方案，是以国产化处理器、国产化 *** 作系统为“底座”的自主研发的信创云平台，以异构多云方式稳定支持ARM、MIPS、Alpha、x86等多种架构的应用堆栈，从芯到云实现了以本质安全到过程安全为核心的云服务。同时，根据国计民生重点行业数据中心的现状，利用现有资源集约化建设，支持为新基建数据中心赋能，其“x86+non-x86”混合资源池的多云异构云平台，能够保障现有业务持续平稳过渡，保护用户投资，构建中国特色的数据中心新基建发展之路。

该方案不仅实现异构计算资源统一管理，且通过与100多家本土生态企业合作，可实现数据库、数据保护、安全、办公和应用软件的全面国产化。其全组件微服务化设计，使云平台具备平滑无感可进化的能力，并通过充分协同实现一体化全栈云体验，满足行业安全规范，智能时间网格服务，支撑智能化时间调度、全自动化运维任务调度等场景。

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二是存储虚拟化技术。具备更高性能、更安全、更可靠等特点，开创性地把存储虚拟化技术应用到传统的分布式存储中，使性能、安全、业务连续性大幅提升。三是安全SaaS平台。具备“数据不落地，可用拿不走”特点，彻底解决数据的访问安全问题。四是小而美的超融合架构。支持超融合部署，高度集约化的架构帮助用户在硬件资源不足的情况下获得更多的计算能力。实现了从底层硬件系统到上层业务应用的全面性能提升，其中POD调度效率提升了14倍，更新效率提升了30倍，性能提升3倍，在保证数据万无一失的同时，节点宕机修复时间极大幅度降低。

数据库技术的发展趋势:

根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。

（1）云数据库和混合数据快速发展

云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行 *** 作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。

（2）数据集成与数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。

（3）主数据管理和商务智能

在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。

商务智能（Business Intelligence）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。

（4）“大数据”促进新型数据库

进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的 *** 作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。

（5）基于网络的自动化管理

网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application ProgrammingInterface)更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。

（6）PHP将促进数据库产品应用

随着新一代Web技术的广泛应用，在NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext Preprocessor）的专用驱动和应用。

（7）数据库将与业务语义的数据内容融合

数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。

云服务器以及网络环境等基础设施。联通云数据库产品部署很依赖云服务器和网络环境，若是有一个出错就会导致联通云数据库产品部署系统崩溃，联通云数据库依赖云计算技术，包括虚拟化技术、自动化部署技术、平台服务技术和安全技术等。

1、云计算指的是资源使用和交互的一种模式 ，虚拟化指的是技术，可以将物理计算机虚拟成多个逻辑计算机，他俩是彼此独立，互不影响，但是云计算又需要使用虚拟化技术。

2、可以理解为云计算包含虚拟化，如Cloudview云计算 *** 作系统，之所以容易混淆虚拟机和云计算，是因为虚拟机确实在云计算中太普遍了，它是云计算中最活跃的主体，也是核心之一，很多服务都是围绕着虚拟机提供服务。

3、在AWS或者其它公有云买云服务，最直接的方式就是申请一台虚拟机。你购买的云数据库，底层也有可能是虚拟机。

4、原理大概是这样的，比如你买一个mysql云数据库，云平台会在后台给你首先起一个虚拟机，这个虚拟机镜像包含了mysql服务，当虚拟机起来，mysql服务就跑起来了。你不仅需要访问数据库，还有可能需要其它相关的功能，比如设置主从、查看日志、创建备份、设置账户权限等，由于虚拟机对用户是不可见的，并且不是所有的用户都会这些 *** 作。

5、因此云服务商还提供了非常方便的API接口，用户只需要调用API或者Web界面就可以完成以上所有 *** 作，而不需要自己去学习和关心怎么 *** 作。底层怎么实现？这个没有固定地方法，有可能是在虚拟机跑个agent程序，执行某个 *** 作。

6、比如创建一个数据库用户，agent就跑一个已经定义好的脚本；当然也有可能通过外部程序来完成数据库内部的配置管理，比如ssh/ansible/puppet等。

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