大数据管理与应用学什么

本文目录一览：

• 1、大数据管理与应用学什么
• 2、大数据专业学什么课程？
• 3、大数据课程都学什么啊？

大数据管理与应用学什么

大学里大数据管理与应用专业学习的课程如下

• 基础必修课

思想道德修养与法律基础、 中国近代史 纲要、形势与政策、军事理论、马克思主义基本原理、 高等数学 、离散数学、 线性代数 、概率论与数理统计、数学分析、计算机系统基础、普通物理数学与信息科学概论、大学英语、大学体育、大学物理、微观经济学、宏观经济学、管理学、统计学、程序设计语言等

• 选修课
  

人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。

• 专业课

数据科学导论、程序设计导论、数据库系统概论、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据计算智能、Python程序设计、算法与数据结构、数据库原理与应用、 数据挖掘 、统计分析方法、大数据创新实践、 机器学习 、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、 自然语言处理 、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等

/// 什么是大数据管理与应用？///

（一句话）就是以经济管理和发展为目的，研究互联网大数据的分析和应用，以高效处理纷繁复杂的信息的一门学科

[它主要研究的是]

1、经济管理和现代信息管理的理论知识

2、商务数据分析、 商务智能 、电子健康

3、大数据金融，数据挖掘、分析与管理

4、量化分析工具和商业应用软件

5、本专业的理论前沿以及发展动态 金稻田高考网

6、信息大数据相关方针、政策与法规

大数据专业学什么课程？

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。

以上内容参考： 知乎

大数据课程都学什么啊？

金稻田高考网(https://www.jdtc.net)小编还为大家带来大数据课程都学什么啊？的相关内容。

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)。

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。

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++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。