发布时间:2024-10-21 07:51:51 | 金稻田高考网
大学里大数据管理与应用专业学习的课程如下
基础必修课
思想道德修养与法律基础、 中国近代史 纲要、形势与政策、军事理论、马克思主义基本原理、 高等数学 、离散数学、 线性代数 、概率论与数理统计、数学分析、计算机系统基础、普通物理数学与信息科学概论、大学英语、大学体育、大学物理、微观经济学、宏观经济学、管理学、统计学、程序设计语言等
选修课
人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。
专业课
数据科学导论、程序设计导论、数据库系统概论、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据计算智能、Python程序设计、算法与数据结构、数据库原理与应用、 数据挖掘 、统计分析方法、大数据创新实践、 机器学习 、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、 自然语言处理 、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等
/// 什么是大数据管理与应用?///
(一句话)就是以经济管理和发展为目的,研究互联网大数据的分析和应用,以高效处理纷繁复杂的信息的一门学科
[它主要研究的是]
1、经济管理和现代信息管理的理论知识
2、商务数据分析、 商务智能 、电子健康
3、大数据金融,数据挖掘、分析与管理
4、量化分析工具和商业应用软件
5、本专业的理论前沿以及发展动态
6、信息大数据相关方针、政策与法规
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。
应用时间序列分析,统计计算,统计机器学习,程序设计实习,数据结构与算法,分布与并行计算,算法设计与分析,数据库概论,自然语言处理导论,数值与计算方法,人工智能,最优化方法,深度学习等。
数据科学与大数据技术(工学学位),以中国人民大学为例, 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课,为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。
主要课程包括: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、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。
以上内容参考: 知乎
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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)。
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。
大数据岗位:
1、大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、 文件系统 、分布并行处理等。
2、大数据系统分析师
面向实际行业领域,利用大数据技术进行 数据安全 生命周期管理、分析和应用。技能:人工智能、 机器学习 、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3、hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。
4、数据分析师
不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
5、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如
线性代数
、高等代数、凸优化、
概率论
等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。