大数据技术基础pdf下载

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简述信息一览：

• 1、大数据技术专业主要学什么
• 2、大数据专业课程内容
• 3、大数据技术原理与应用(林子雨第三版)期末复习总结

大数据技术专业主要学什么

大数据专业需要学习的课程包括数学分析、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等。

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。大数据专业还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。

大数据技术专业主要学习计算机网络技术、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***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。

大数据专业课程内容

1、大数据技术专业的学生需要学习的课程内容有面向对象程序设计、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课程。

2、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。

3、大数据专业需要学习的课程包括数学分析、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等。

4、支撑性学科：统计学、数学、计算机科学。 应用拓展性学科：生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学。 数据相关技能：数据***集、分析、处理软件的使用；数学建模软件及计算机编程语言的学习。 知识结构：专业知识与数据思维的复合。

5、大数据专业的核心课程主要包括：基础课程：如数学分析、高等代数、数据结构、数据科学导论、程序设计导论等，这些课程为学生打下坚实的数学和计算机基础。

6、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***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。

大数据技术原理与应用(林子雨第三版)期末复习总结

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Doug Cutting开发，旨在处理大规模数据集，现已发展为强大的数据处理平台，广泛应用于各种场景。Hadoop生态系统 Hadoop生态系统包括HDFS、MapReduce、Zookeeper、HBase、Hive等组件，形成了一套完整的大数据处理体系。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。举例说明大数据的基本应用举例说明大数据的关键技术批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算大数据产业包含哪些关键技术。IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

林子雨编著的《大数据技术原理与应用》这本书，主要紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。内容简介 大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术，备受关注。

开设单独的大数据课程的高校 目前该类院校还是占多数，主要是因为教育主管部门对开设新的专业方向有一定的约束，对开设单独课程则不加限制。此类高校可以通过先开设大数据技术基础的导论性课程使学生接触了解大数据知识和相关技术，建立大数据思维。

中南林业科技大学涉外学院2024年“专升本”《Python语言基础与应用》课程考试大纲考试基本要求python语言基础与应用考试是为了测试学生是否具备面向对象编程思想和初步应用Python语言编程的能力的考试。考生要求达到以下“知识”和“技能”两方面的目标。

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