大家好，关于大数据技术与应用专业很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于大数据技术主修课程的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 大数据管理与应用是什么专业
2. 大数据技术与应用就业方向是什么
3. 大数据技术与应用就业方向

一、大数据管理与应用是什么专业

1、大数据管理与应用专业是普通高等学校本科专业，属于管理科学与工程类专业。[1]本专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。主干课程

2、微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、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、H**ase数据库等。

3、本专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。

4、北京：北京科技大学、中国传媒大学、**财经大学、北京信息科技大学、北京石油化工学院、北京**大学、北京大学、北京中医药大学、北京物资学院

5、河北：河北科技大学、河北工程技术学院、燕京理工学院

6、山西：山西应用科技学院、山西农业大学信息学院

7、辽宁：东北财经大学、大连工业大学、大连理工大学城市学院、大连财经学院、营口理工学院、大连海事大学、沈阳航空航天大学、辽宁石油化工大学、大连交通大学、鞍山师范学院、大连外国语大学、沈阳大学、沈阳工学院、大连东软信息学院、辽宁传媒学院

8、上海：上海师范大学天华学院、上海外国语大学、上海应用技术大学

9、江苏：南京财经大学、中国矿业大学、河海大学、江苏科技大学、徐州工程学院

10、浙江：浙江越秀外国语学院、杭州师范大学

11、安徽：合肥工业大学、安徽新华学院、安徽农业大学经济技术学院

12、山东：山东财经大学、济南大学、山东财经大学燕山学院、山东科技大学泰山科技学院

13、湖北：武汉生物工程学院、华中师范大学、中南财经政法大学、湖北工业大学、湖北大学、湖北汽车工业学院、江汉大学

14、广东：广东东软学院、广东财经大学、广东工业大学、华南理工大学广州学院、南方科技大学

15、重庆：重庆**大学派斯学院、重庆邮电大学移通学院、重庆三峡学院、重庆理工大学、重庆**大学融智学院

16、四川：成都理工大学、四川大学锦

二、大数据技术与应用就业方向是什么

大数据技术与应用的主要就业方向：

1、数据开发工程师：负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作；大数据整体的计算平台开发与应用。

2、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

3、数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

4、科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

1、数据采集：利用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、**等数据进行抓取，并进行数据的预处理，合理存储。传媒大学拥有播音、新闻、电视等专业，本身就是一个大数据。

2、数据分析与挖掘：利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。

3、数据可视化：对数据分析与挖掘的结果进行艺术化展现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化，层次化的**度呈现。

三、大数据技术与应用就业方向

1、随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

2、ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

3、目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

4、Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

5、三、可视化（前端展现）工具开发

6、海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Ta**leau可以直观高效地展示数据。

7、可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过**作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件**，以用来构建极其丰富的用户界面。

8、过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项**的专业技能和岗位。

9、大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解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。

10、数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略**。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

11、数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

12、随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或**纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）**就负责解决此类海量数据处理的问题。

13、OLAP**联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

14、这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

15、总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

16、营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

17、企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

18、数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

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