大数据分析学什么课程

大数据分析主要学习以下课程：

1、 数据结构与算法：学习数据结构（如数组、链表、栈、队列、哈希表等）和算法（如排序、查找、图算法等），掌握数据存储和组织方法。

2、 计算机科学基础：包括计算机组成原理、操作系统、计算机网络等基础知识。

3、 统计学基础：学习几率论、数理统计、假定检验、回归分析等统计学知识。

4、 数据库系统：学习数据库设计、SQL语言、数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）的使用。

5、 大数据技术基础：包括大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）、大数据存储技术（如HDFS、NoSQL数据库等）、大数据处理工具（如Pig、Hive等）和大数据处理流程。

6、 机器学习基础：学习监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习方法，包括分类、回归、聚类、降维等任务。

7、 数据发掘与分析：学习数据发掘算法（如关联规则、分类、聚类等），和利用数据发掘进行市场分析、客户分析、产品推荐等。

8、 大数据可视化：学习使用可视化工具（如Tableau、Power BI等）对大数据进行分析结果进行展现。

9、 大数据安全与隐私保护：了解大数据处理过程当中可能遇到的安全问题及防护措施，如数据加密、脱敏等。

10、 大数据利用案例：学习实际的大数据分析项目，了解如何解决实际问题。

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大数据专业主要学什么 就业方向及前景分析

大数据专业主要学面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习等，旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

中南大学

浙江财经大学

广西科技大学

复旦大学

电子科技大学

对外经济贸易大学

上海工程技术大学

重庆理工大学

长春理工大学

中北大学

安顺学院

贵州师范大学

大学大数据专业学习数据存储与管理、数据处理与分析、大数据平台和工具、数据科学导论、数据结构等。

一、数据存储与管理：

学习各种数据存储技术，包括关系型数据库（MySQL、Oracle）、分布式文件系统（Hadoop HDFS）和NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra），以及数据管理和数据仓库技术。

二、数据处理与分析：

学习数据处理和分析的基本原理和方法，包括数据清洗、数据挖掘、数据建模、数据可视化等。掌握数据分析工具和技术，包括Apache Hadoop、Apache Spark等。

三、大数据平台和工具：

学习使用大数据平台和工具进行数据处理和分析，包括Hadoop生态系统（Hadoop MapReduce、Hive、Pig、HBase）、Spark、Flink等，了解数据流处理和批处理的区别和适用场景。

四、数据科学导论：

该书系统讲授数据科学的基本概念和知识体系、数据分析的基本流程和方法（包括数据预处理、回归、聚类、分类等智能分析技术）、大数据分析的基本T具，通过大量实例和练习讲授初级的数据分析技术。学习数据科学的知识体系，掌握基本的数据处理方法。

五、数据结构：

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关，通过数据结构来解释大数据的组织方式。

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