学大数据技术与应用专业能干什么

简述信息一览：

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。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

大数据技术作为专科专业，隶属于计算机类，归于电子与信息大类，其代码为510205，学制设为三年。多所院校如重庆电子工程职业学院、深圳职业技术大学、深圳信息职业技术学院等均开设此专业。

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数据科学与大数据技术专业的理学：数学、物理学、化学、生物科学、天文学、地质学、地理科学、地球物理学、大气科学、海洋科学、力学、电子信息科学、材料科学、环境科学、心理学、统计学等16个学科类，共有31个本科专业。

大数据技术专业以统计学、数学和计算机科学为基础学科，同时涉及生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等多个应用学科。学习内容不仅包括数据的***集和处理，还包括数据分析的基础知识，以及数学建模软件和计算机编程语言的使用。

数据科学与大数据技术属于计算机类别。是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。

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大数据专业是一个跨学科、多学科交叉融合的新兴学科，其主体属于统计学和计算机科学。这一专业致力于培养具备大数据处理、分析、挖掘和应用能力的高素质人才，以满足当前社会对大数据技术的迫切需求。大数据，作为IT行业的术语，是指那些无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。

大数据专业需要学：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。

大数据专业主要学科目如下：数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

数据结构与算法：学习数据的组织和管理方式，以及常用的算法和数据处理技术，为后续的数据分析和处理打下基础。数据库原理与应用：介绍数据库的基本概念、原理和设计方法，学习SQL语言和数据库管理系统的使用，了解数据的存储和检索技术。

大数据专业的学习内容主要包括基础课程和必修课程。基础课程涵盖了数学分析、高等代数、普通物理，这些课程为学生提供了坚实的数学基础。同时，数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论以及程序设计导论则帮助学生理解信息科学的基本概念和编程的基础知识。程序设计实践课程则让学生通过实际操作来掌握编程技能。

大数据专业学的科目是数学分析、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。

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、数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘的基本方法、算法和工具，以及机器学习在大数据处理中的应用。大数据处理技术：如Hadoop、Spark等大数据处理框架的原理和应用，以及大数据存储与管理技术。数据分析与可视化课程：数据分析：学习数据清洗、转换、聚合、统计分析和建模等数据分析方法。

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。

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