大数据技术专业学什么

大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容： 

数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。

数据挖掘和机器学习： 数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。学习数据挖掘和机器学习技术可以帮助专业人员处理和分析大规模的数据集，发现数据中的模式和规律。

大数据存储和管理： 大数乱并绝据需要用分布式存储和管理系统来存储和管理数据。需要学习Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存储和管理系统的使用和优化技术。.

数据可视化和分析： 数据可视化和分析可以帮助专业人员将大数据转化为易于理解的信息。需要学习数据可视化和分析工具，例如Tableau、Power BI等。

大数据安全： 大数据安全是大数据技术中的一个重要问题。需要学习数据安全策略、数据加密技术、身份认证和访问控制等安全技术。

云计算和容器化技术： 云计算和容器化技术可以帮助专业人员管理和部署大规模的应用程序和服务。需要学习云计算和容器化技术，例如Docker、Kubernetes、AWS、Azure等云计算平台和服务。

综上所述，大数据技术专业需要学习的知识涵盖数据库技术、数据挖掘和机器学习、大数据存储和管理、数据可视化和分析、大数据安全、云计算和容器化技术等方面。通过掌握这些技术，可以更好地处理和分析大规模的数据集，为企业提供更好的数据决策和业务价值。

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北大青鸟中博学生课堂实录

数学与应用数学导论（摘抄，整理）转载

数学在中国历史已久，出土的各时期文物都有关于数字的记录和一些简单的算法，如十进制，勾股定理，乘法法则……然而算盘的出现更加推动了数学在中国的发展，这是当时一些欧洲国家所不能比拟的

从上古时期的结绳，八卦，九九乘法表到中古时期（约汉朝）数学已经在中国发展起来并有一定的基础。历史上已有可考证的著作，祖冲之的圆周率比西方早1000多年，各种算法著作如解方程、平面立体形的计算、等差等比等问题……更难能可贵的是建立了数学教育制度

到了唐至宋期间，特别是唐朝可以说是数学的黄金年代，数学得到了更近一步的发展，几何、代数达到了新的高峰宏升，其中有系统的代数学已建立起来，更多的数学方法与数学概念也得到更进一步的推广与发展。

但是到了近世纪也就是明清时期，中国算数开始衰落，由于中国算数的系统不够简明，中国数学陷入了停滞的阶段。于此同时西方国家的数学发展进入了一个新阶段。

18世纪的西方是各种科学综合发展的世纪，数学已经渗透进各门学科，在物理，化学、天文等各门学科中数学的地位日显重要，各种事物也离不开数学。18世纪主要以微积分发展为主，欧洲各国循着不同的路线前进。针对曲线作为微积分的主要研究对象发生转折，欧拉则第一次把函数放到了中心的地位，并且是建立在函数的微分的基础之上。函数概念本身正是由于欧拉等人的研究而大大丰富了。正由于这些学者们大胆创新的精神，微积分显示出它独一无二的作用，以微积分作为粘连剂，数学与力学开始结合，几何与代数开始结合。以微积分作为推动力，概率论得到进一步发展，数学教育得到发展。

十九世纪是数学史上创造精神和严格精神高度发扬的时代，18世纪的数学家忙于获取微积分的成果与应用，较少顾及其概念与方法的严密性，到十八世纪末，为微积分奠基的工作已紧迫地摆在数学家面前；另一方面，处于数学中心课题之外的数学分支已积累了一批重要问题，如复数的意义、欧式几何中平行公设的地位，高次代数方程根式解的可能性等，它们大都是从数学内部提出的课题；再者，自十八世纪后期开始，自然科学出现众多新的研究领域，如热力学、流体力学、电学、磁学、测地学等等，从数学外部给予数学以新的推动力。上述因素促成了十九世纪数学充满活力的创新与发展。

十九世纪数学突破分析学独占主导地位的局面，几何、代数、分析各分支出现如雨后春笋般的竟相发展。仅在十九世纪的前30多年中，一批二三十岁的年轻数学家就在数论、射影几何、复变函数、微兄绝蔽分几何、非欧几何、群论等领域作出开创性的成绩。

直到现在数学在任何时刻羡州都有举足轻重的地位，数学与应用数学也事各门专业的基础。应用数学研究的方向主要分：1）微分方程与应用；2）代数学及其应用；3）几何学及其应用；4）概率论及数理统计；5）非线性分析与分形；6）计算数学与数学建模。

数学一直应用在生活与科学中的每一处。

数学在经济学中的应用：数学是经济学大厦的支柱，在数学公式神秘而高贵的支撑下，经济学与其他人文学科相比，就如同皇室成员般举手投足之间常常流露出一种让人敬畏的贵族气息来。数学的用处在于为许多复杂的思想和现象提供了简洁而明了的解释，为许多错综的数据提供了计算模型。

数学在化学中的应用：统计力学需要高数基础，量子化学的方程需要积分和矩阵，分子力学里面全是基于牛顿力学的高等数学方程，在物理化学中的热力学动力学更是离不开它。

数学在物理中的应用：物理学的发展离不开数学，数学是物理学发展的根基，并且很多物理问题的解决是数学方法和物理思想巧妙结合的产物，数学对象的丰富多彩给了物理模型创建以广阔的空间。无论是函数思想，数型结合思想，还是解析方法，方程思想，都使具体的物理对象能够找到它的数学对应。物理更倾向于定量分析（事实上它是最纯粹的定量分析学科）。数学的基础全部建立在抽象思维之上，因而它简洁明了；物理模型把很难定量的实物转化为抽象的事物，数学便可以大显神通了，雷达、导d、原子d等的成功研制是物理学家和数学家们通力合作的结果。

数学在计算机中的应用：数学中严密的逻辑思维是计算机的灵魂，离散数学简直就成了计算机的同义词！计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域与数学之间互相交叉加上新领域的不断冲突已分不清具体哪里属于数学哪里属于计算机！

数学在医学中的应用：主要运用在模型的建立，医学统计学临床上可用来解释疾病发生与流行的程度和规律；评价新药或新技术的治疗效果；揭示生命指标的正常范围，相互的内在联系或发展规律，医学超声始于数学学等学科是当前超声技术已经成为医学发展的一个重要方面，药物动力学是定量研究药物在生物体内吸收、分布、排泄和代谢随时间变化的过程的一门学科，药物动力学模型是为了定量研究药物体内过程的速度规律而建立的模拟数学模型。模糊数学用确定的数字来表述不确定的现象，依据统计学的数据，运用模糊逻辑的思维方式，就可建立起模糊关系矩阵，再采用模糊数学的运算法则便可得到精确的结论。这就是模糊数学应用在医学领域方面的基本原理。

数学与应用数学是各种学科之本，应用极端广泛。因此学习数学专业的更应该握现代应用数学方面的基础理论知识，熟悉本学科理论及应用。运用这些思考方式的经验构成数学能力。这是当今信息时代越来越重要的一种智力。它使人们能批判地阅读，辨别谬误，摆脱偏见，估计风险。数学能使我们更好地了解我们生活于其中的充满信息的世界。无论对于以后更高层次学习还是认识世界来说，数学无疑已成为了一个有力的工具。

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