2024-07-18 00:32:03 | 16教育网
在填报高考志愿时,有小伙伴比较关心大数据专业主要学什么课程,就业方向有哪些?下面是由我为大家整理的“大数据专业主要学什么课程 就业方向怎么样”,仅供参考,欢迎大家阅读本文。
大数据专业开设课程
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、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。 16教育网
大数据专业就业方向
1、大数据开发工程师
大数据开发工程师,精简到一个词语就是:统计;精简到两类指标就是:PV和UV;精简到一句话就是:统计各种指标的PV和UV。当然,具体的工作,并不是这么的简单,还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。
2、Hadoop开发工程师
信息时代数据的爆发式增长,使得数据的规模越来越大,传统BI(即商务智能)的数据处理成本高涨,加剧了企业的负担。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。
3、信息架构工程师
信息架构师需要懂得如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。当然,这也就是信息架构工程师的工作。
4、大数据分析师
大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现,并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持,而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识,作为高级大数据分析师,还要掌握大数据技术相关知识,如Hadoop、Python等,具备更为综合的大数据知识体系。
拓展阅读:大数据专业的就业前景
大数据的未来发展前景是值得肯定的,但是现在大数据人才出现了供不应求的情况。大数据行业就业市场较为活跃的地区主要集中在京津冀、长三角、珠三角、成渝等区域,但是从目前招聘数据来看,大数据人才还是不能满足市场的需求,因此现在学大数据未来的发展前景是非常好的。
大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析还是在物联网和人工智能算法训练领域,都有着强大的需求。随着数据规模不断增大,企业需求持续增长,大数据人才成了刚性需求。
大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,因为未来大数据人才就业面很广,就业机会很多,发展前景也是非常好的。
专业大类2位数代码,专业小类4位数代码,专业6位数代码,而选择专业时必须填写6位数的专业代码,专业代码考生在报考专业时,必须清楚地填写6位数专业代码。 专业代码就如这个专业的身份证号码,是高职高专专业里唯一的识别码。
大数据技术与应用(专业代码:610215),属于计算机小类(专业小类代码:6102)的分支专业,从属于专业大类电子信息大类(专业大类代码:61)。
专业代码就是用来指示大学专业的数字编号。全国统一。所谓代号:为简便或保密需要用以代替正式名称的别名、编号或字母。专业代码通常由6位阿拉伯数字组成,前两位代表专业所在门类,中间两位代表专业所在学科,最后两位代表改专业的标识符号。
院校代号:
院校代号是全国各高校录取时为方便考生填报志愿而加注的由数字组成的代号串,即院校代码或学校代码。院校代码就如同是学校的一个身份证号,方便查询学校信息。
教育部为高校编排的代码有5位(此代码全国通用),各省教育考试院为高校编排代码有4位(此代码一般作填报高考志愿用,同一所高校在不同省份代码也不一样),由于高校办学情况每年都有变动,所以高校代码也有变化。
16教育网(https://www.ts16z.com)小编还为大家带来大数据属于什么专业?的相关内容。
1、大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有:“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。
大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是数学一类的专业。
(1)统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
(2)数学与应用数学是一个学科专业,该专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法,具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力,受到科学研究的初步训练。能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。
(3)信息与计算科学专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。
2、大数据专业简介
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。
大数据领域对于人才的需求总量大、层次多、范围广,产业对于人才的需求呈井喷式增长,相关行业拥有海量的岗位需求。
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