大数据专业主要学什么

大数据专业主要学科目如下：

数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。

数据科学与大数据技术（工学学位），以中国人民大学为例， 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课，为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。

主要课程包括：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、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。

知乎

大学的哪个专业是研究数据挖掘的？

数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

比如，软件开发专业，

具体以来的学科多了，给你个 网址：baikebaidu/view/7893

自己看下吧。很清楚了 ！

数据分析员属于什么专业

没有属于什么专业，一般从事的人都是统计学或者数学专业的。

请问你是数据挖掘的研究生？数据挖掘研究生阶段都学什么？

首先，数据挖掘的技术有好多种，你要定位到某类数据挖激算法， 比如分类，聚类，关联规则，预测等等。

再次，就是根据你的定位，大量阅读国内外（特别是国外）研究人员对这类算法的改进及应用，要熟悉。。

然后呢，就是提出你对该算法的改进方法，并实现。

说白了，就是算法的改进，实现。

研究生教育就是这样，自己研究算法。跟实际的应用有些脱节的，实际应用中根本不会在意某个算法的执行效率等等。。。。

大数据属于什么专业？

应该归于计算机（软件）方面的专业吧

想当数据挖掘工程师要报什么大学专业 10分

本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业。

熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法；

具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。

国内一批大学，211或者985最好。

数据挖掘，到底考研该考什么专业

数据方面的比较好

应该考虑自己的兴趣和爱好。兴趣是最好的老师，只有感兴趣的东西，才会真正投入的去学。

要选择与自己文化基础相适应的专业，以保证学习的顺利进行。比如说你的数学基础比较好，

逻辑思维比较灵活，则可以考虑选择理工类的专业。

不要急，总之，要自信，相信自己一定可以成功

考研想考数据挖掘方面 属于哪个二级学科呢？ 100分

计算机，不过自动化或者统计的二级学科也可能会有

数据挖掘是什么工作呢？

数据挖掘指的是在长期积累的数据中分析和挖掘有价值的信息以供决策。这个概念主要还是因为ERP（企业资源计划）和OA(办公自动化)软件系统的广泛使用和发展的基础上出现的一个概念。因为企业在使用这些软件系统的过程中，虽然运营的状态和管理以及成本有很大的节约，大大提高了企业的运营效率，可是这些系统却只能对企业的状态和管理进行一个状态性的记录，对长期记录下来的这些数据的分析和在挖掘能力是非常有限的，虽然众多软件供应商想出各种办法来利用其这些数据，比如出各种报表甚至自定义的报表，可是仍然受制于ERP和OA本身设计的缺陷，因为它们原本就不是设计来做数据分析的。 所以在我们的软件系统实施的过程中，常常看到一个庞大的系统在运行，可是对于领导却只有每月看一两张报表的价值。所以，有人提出了数据挖掘的概念，长期使用ERP系统所积攒的数据就好像一大筐苹果，金苹果、银苹果、烂苹果都有，而数据挖掘工程师就是专门从中挑选出对企业有用的信息的工作。当然数据挖掘软件也是专门设计来做这个事情的。

想从事数据分析工作，考研应该考什么专业好一些，大数据或者数据挖掘可以吗？ 30分

大数据 很好地 专业 你可以考 算法 或者数据分析，这个比较新 你要考的话 看一下 有没有 直接开这个专业的，我的研究生同学就转行 做这个了 ，很不错

数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

总结一下主要有以下几点：

1、计算机编程能力的要求

作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。

而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。

2、在对行业的理解的能力

要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。

3、专业知识面的要求

数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。

总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。

数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：

1、都跟数据打交道。

他们玩的都是数据，如果没有数据或者蒐集不到数据，他们都要丢饭碗。

2、知识技能有很多交叉点。

他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。

3、在职业上他们没有很明显的界限。

很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。

事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。

sc-cpda 数据分析公众交流平台

大学计算机专业数据库方向：

1、数据库应用开发(applicationdevelopment)

除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等

数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多。

2、数据建模专家(datamodeler)

除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计，这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。

3、商业智能专家(business-BI)

主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，涉及OLAP(onlineanalyticalprocessing)，需要使用SSRS,cognos,crystalreport等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具。

4、ETL开发(ETLDeveloper)

使用ETL工具或者自己编写程序在不同的数据源之间对数据进行导入，导出，转换，所接触的数据库一般数据量非常大，要求进行的数据转换也比较复杂和数据仓库和商业智能的关系比较密切。在一些数据库应用规模很大的公司里面有专门的职位，中小公司里面则可能由程序员或者DBA负责这方面的工作。

5、数据构架师(DataArchitect)

主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。

6、数据库管理员(database-DBA)

数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）。这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位

7、数据仓库专家(datawarehouse-DW)

应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。

8、存储工程师(storageengineer)

专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，和DBA的工作关系比较密切。对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，这种职位也非常少。

9、性能优化工程师(performanceengineer)

专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。

10、高级数据库管理员(seniorDBA)

在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈，对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLERAC/FailSafe,IBM的DPF,HADR等），对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）。熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。灾难数据恢复过程的建立，测试和执行。这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。这种职位非常少。

1、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。

2、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)。

3、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。

主要是统计学、数据分析方法论等。学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。

数据分析的技术学习内容

首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。

当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。

统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。

数据分析师要学什么

1、数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

2、分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

3、编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

以上就是关于大数据专业主要学什么全部的内容，包括:大数据专业主要学什么、数据挖掘是什么专业、大学计算机专业数据库方向(计算机大数据专业就业方向)等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！