大資料專業是學什麼

大資料專業是學習資料採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機程式語言等，知識結構是二專多能複合的跨界人才。基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐。

大資料採集與管理專業是從大資料應用的資料管理、系統開發、海量資料分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大資料應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

“大資料”指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量資料。“大資料”之“大”，並不僅僅在於“容量之大”，更大的意義在於：通過對海量資料的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。

“大資料”能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大資料同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的“大資料”應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大資料和雲端計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。



大資料專業主要學什麼？

大資料專業主要學：

1. Java程式設計技術

Java程式設計技術是大資料學習的基礎，Java是一種強型別語言，擁有極高的跨平臺能力，可以編寫桌面應用程式、Web應用程式、分散式系統和嵌入式系統應用程式等，是大資料工程師最喜歡的程式設計工具，因此，想學好大資料，掌握Java基礎是必不可少的!

x命令

對於大資料開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux作業系統，Windows作業系統是封閉的作業系統，開源的大資料軟體很受限制，因此，想從事大資料開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大資料開發的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量的資料提供了儲存，MapReduce為海量的資料提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop叢集、Hadoop叢集管理、YARN以及Hadoop高階管理等相關技術與操作!

4. Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行執行，十分適合資料倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高階操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是資料序列化系統，可以提供豐富的資料結構型別，十分適合做資料儲存，還可進行不同語言之間相互通訊的資料交換格式，學大資料，需掌握其具體用法。

eeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要元件，是一個為分散式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分散式同步、元件服務等，在大資料開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7. HBase

HBase是一個分散式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關係資料庫，更適合於非結構化資料儲存的資料庫，是一個高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分散式儲存系統，大資料開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高階用法等。

nix

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、雜湊載入、查詢伺服器、追蹤、事務、使用者自定義函式、二級索引、名稱空間對映、資料收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、檢視以及多租戶的特性，大資料開發需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一個key-value儲存系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value儲存的不足，在部分場合可以對關係資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分散式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支援在日誌系統中定製各類資料傳送方，用於收集資料；同時，Flume提供對資料進行簡單處理，並寫到各種資料接受方（可定製）的能力。大資料開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

大資料專業是什麼

1、大資料專業，一般是指大資料採集與管理專業；

2、課程設定，大資料專業將從大資料應用的三個主要層面（即資料管理、系統開發、海量資料分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大資料應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、執行和學習分類演算法、分散式Hadoop叢集的搭建和基準測試、分散式Hbase叢集的搭建和基準測試、實現一個基於、Mapreduce的並行演算法、部署Hive並實現一個的資料操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

3、核心技術，

（1）大資料與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分散式檔案系統HDFS、叢集檔案系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分散式計算框架Mapreduce、分散式資料庫HBase、分散式資料倉庫Hive。

（2）關係型資料庫技術。詳細介紹關係型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。

（3）分散式資料處理。詳細介紹分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術的原理與應用。

（4）海量資料分析與資料探勘。詳細介紹資料探勘技術、資料探勘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF資料探勘演算法–聚類演算法；以及資料探勘技術在行業中的具體應用。

（5）物聯網與大資料。詳細介紹物聯網中的大資料應用、遙感影象的自動解譯、時間序列資料的查詢、分析和挖掘。

（6）檔案系統（HDFS）。詳細介紹HDFS部署，基於HDFS的高效能提供高吞吐量的資料訪問。

（7）NoSQL。詳細介紹NoSQL非關係型資料庫系統的原理、架構及典型應用。

4、行業現狀，

今天，越來越多的行業對大資料應用持樂觀的態度，大資料或者相關資料分析解決方案的使用在網際網路行業，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標準。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的使用者開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大資料解決方案，來提升自己的業務水平。

在“大資料”背景之下，精通“大資料”的專業人才將成為企業最重要的業務角色，“大資料”從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

大資料專業是學什麼

首先大資料專業需要學習Java，Java語言作為靜態面向物件程式語言的代表，極好地實現了面向物件理論，允許程式設計師以優雅的思維方式進行復雜的程式設計。這是大資料專業學習的基礎階段。擴充套件資料

其次大資料專業還需要學習布式儲存技術原理與應用、分散式計算技術、叢集搭建、運維以及HDFS高可靠、原始碼分析、專案實戰等。

最後大資料專業還需要學習PYTHON語言、機器學習演算法、FLUME+KAFKA、機器學習演算法庫應用、實時分析計算框架、SPARK技術、PYTHON高階語言應用、分散式爬蟲與反爬蟲技術等。

就業前景

近幾年來，網際網路行業發展風起雲湧，而移動網際網路、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大資料時代，因此大資料專業的就業前景非常樂觀，在“大資料”背景之下，精通“大資料”的專業人才將成為企業最重要的業務角色，“大資料”從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

大資料專業都採用的校企合作專業共建的.形式辦學，並且由於是新興前沿專業，更加註重對技能的要求和掌握，所以大家在選擇就讀學校的時候不僅要注意學校的層次和水平，也要注意企業的資質和經驗等。

大資料具體學什麼?

大資料分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲端計算等前沿技術等。

主修課程：面向物件程式設計、Hadoop實用技術、資料探勘、機器學習、資料統計分析、高等數學、Python程式設計、JAVA程式設計、資料庫技術、Web開發、Linux作業系統、大資料平臺搭建及運維、大資料應用開發、視覺化設計與開發等。

大資料旨在培養學生系統掌握資料管理及資料探勘方法，成為具備大資料分析處理、資料倉庫管理、大資料平臺綜合部署、大資料平臺應用軟體開發和資料產品的視覺化展現與分析能力的高階專業大資料技術人才。

大資料崗位：

1、大資料系統架構師

大資料平臺搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、程式設計正規化、檔案系統、分佈並行處理等。

2、大資料系統分析師

面向實際行業領域，利用大資料技術進行資料安全生命週期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3、hadoop開發工程師

解決大資料儲存問題。

4、資料分析師

不同行業中，專門從事行業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出行業研究、評估和預測的專業人員，在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現資料，實現資料的商業意義。

5、資料探勘工程師

做資料探勘要從海量資料中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等，經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++。