大数据技术

什么是大数据工程师集群运维ETL系统开发阶段一：Linux基础阶段二：数据库SQL基础阶段三：java基础阶段四：Hadoop编程开发阶段五：Hive大数据分析阶段六：Hbase数据快速读写阶段七：Spark大数据分析与编程阶段八：大数据项目实战

3、大数据的关键技术 1.分布式存储系统(HDFS)。2.MapReduce分布式计算框架。3.YARN资源管理平台。4.Sqoop数据迁移工具。5.Mahout数据挖掘算法库。6.HBase分布式数据库。7.Zookeeper分布式协调服务。8.Hive基于Hadoop的数据仓库。9.Flume日志收集工具。

数据科学与大数据技术属于计算机专业。课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法；多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。毕业方向：毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

院校专业：基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080910T培养目标培养目标专业定义 数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。 课程体系 《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。 发展前景 就业方向 IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。 考研方向 大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类、软件工程、计算机科学与技术、应用统计学。 职业能力要求职业能力要求 专业教学主要内容专业教学主要内容《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》专业（技能）方向专业（技能）方向IT类企业：大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发。职业资格证书举例职业资格证书举例 继续学习专业举例 就业方向就业方向 对应职业（岗位）对应职业（岗位） 其他信息：数据科学与大数据技术专业课程有离散数学、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等。 数据科学与大数据技术专业主要学什么 数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。 选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。 数据科学与大数据技术专业就业前景 数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

大数据技术不是通信专业的一部分，它是一种跨学科的技术，涉及计算机科学、数学、统计学、数据库、机器学习等多个领域。大数据技术的主要目的是有效地处理、管理、分析和利用海量的数据，以提高信息的价值和应用效果。虽然大数据技术在通信领域有着广泛的应用，如网络流量分析、用户行为分析、数据挖掘等，但它并非通信专业的核心内容，而更是信息科学和计算机科学的交叉领域。