大数据是什么意思 (大数据是什么专业,学的是些什么)
大数据是当今信息时代中一个重要的概念，它指的是利用各种技术和工具来收集、存储、处理和分析海量数据的能力，随着互联网的迅速发展和数字化信息的爆炸增长，大数据应运而生，成为众多领域如商业、科学、医疗等的关键驱动力，在大数据的专业领域中，学生通常会学习数据收集、数据存储、数据处理、数据分析等相关知识和技能，这些内容涵盖了统计学、计算机科学、…。
大数据是当今信息时代中一个重要的概念，它指的是利用各种技术和工具来收集、存储、处理和分析海量数据的能力。随着互联网的迅速发展和数字化信息的爆炸增长，大数据应运而生，成为众多领域如商业、科学、医疗等的关键驱动力。
在大数据的专业领域中，学生通常会学习数据收集、数据存储、数据处理、数据分析等相关知识和技能。这些内容涵盖了统计学、计算机科学、数据挖掘、机器学习等多个学科领域，使学生能够掌握从数据中提取信息、发现规律和做出预测的能力。
大数据专业学习的内容包括：
1. 数据收集：
学生学习如何从各种来源获取数据，包括传感器数据、社交媒体数据、网站数据等。他们需要了解不同类型数据的特点、收集方法和工具。
2. 数据存储：
大数据需要强大的存储能力来保存海量数据。学生学习使用数据库系统、分布式存储等技术来构建高效的数据存储系统。
3. 数据处理：
海量数据常常需要分布式处理来加快处理速度。学生学习使用Hadoop、Spark等大数据处理框架来进行数据处理和计算。
4. 数据分析：
数据分析是大数据的核心，学生学习如何利用统计学方法、机器学习算法等工具对数据进行深入分析，挖掘数据背后隐藏的规律和趋势。
5. 数据可视化：
学生学习如何将复杂的数据通过图表、图形等方式展现出来，让人们更容易理解数据的含义和结论。
大数据专业的未来发展：
随着人工智能、物联网等领域的不断发展，大数据专业的需求将持续增长。未来大数据专业人才将更多地应用于智能城市建设、智能医疗、智能交通等领域，为社会的发展和进步提供强有力的支持。
大数据是个什么专业，能学到什么？
1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；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。
4、行业现状，今天，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，比如网络、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。
大数据专业主要学什么？
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。
此外还需学习数据采集、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)。
大数据专业是学什么？
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。还需要学习数据采集、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)。
大数据专业主要学：统计学、数学、社会学、经济金融、计算机
以中国人民大学为例
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。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Haoop生态体系、HDFS技术、HBASE技术、Sqoop运 用流程、数据仓库东西HIV、大数据离线剖析Spark、Python言语、数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
从事大数据工作，免不了要分析数据。如果从事数据剖析师，就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力，了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师，就需要能够熟练运用各类算法，对数学的要求是很高的。
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