导读
大数据技术一般指的是大数据技术与应用专业,需要学习大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术。

大数据技术专业主要学计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用等课程,以下是相关介绍,供大家参考。
1、专业课程
专业基础课程:计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。
专业核心课程:数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用、数据挖掘应用、大数据平台部署与运维。
2、培养目标
本专业培养德智体美劳全面发展,掌握扎实的科学文化基础及数据库基本原理、程序设计、操作系统原理、计算机网络及相关法律法规等知识,具备大数据项目方案设计及实施等能力,具有工匠精神和信息素养,能够从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务与产品运营等工作的高素质技术技能人才。
3、方向
面向大数据工程技术人员、数据分析处理工程技术人员、信息系统运行维护工程技术人员等职业,大数据实施与运维、大数据分析与可视化等技术领域。
大数据专业的前景目前来看是不错的,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大,大数据领域从业人员薪资水平将持续增长,人才供不应求。
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。