大数据属于大数据采集与管理专业,在大学中可以选择这个专业。. 大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。. 但是在大学中学习本专业会有一个问题那就是实战经验不足,企业对于大数据专业的人才需求点很大程度上在于实战经验,如果要学习本专业那大学期间一定要多参加项目, 重视实习。. 大数据专业在目前属于前景比较好的专业,但是还是那个问题,如果学习期间没有得到实战锻炼,那将来就业时肯定收到很大影响。. 如果真的对大数据专业感兴趣的话,可以考虑关联度较大专业比如计算机、统计学等,因为在大数据学习过程中也需要一定的计算机基础,比较推荐计算机专业。
大数据专业全称“大数据采集与管理专业”。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
1、行业现状:现在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。
2、课程设置:大数据专业将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)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术:
(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
“大数据”(Big Data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”,并不仅仅在于“容量之大”,更大的意义在于:通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案,给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况,我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术,解决他们的难题,灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。