大數(shù)據(jù)專業(yè)開設(shè)的課程有很多，以至于很多同學(xué)不知道大數(shù)據(jù)需要學(xué)什么課程。下面是小編整理分享的大數(shù)據(jù)專業(yè)課程介紹，歡迎閱讀與借鑒，希望對你們有幫助!

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的課程

大數(shù)據(jù)專業(yè)開設(shè)的課程有很多，例如高等數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計、概率論;Python編程、JAVA編程、Web開發(fā)、Linux操作系統(tǒng);面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫技術(shù)、大數(shù)據(jù)平臺搭建及運維、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)、可視化設(shè)計與開發(fā)等。

不同的院校對課程安排略有不同，這些課程旨在培養(yǎng)學(xué)生對系統(tǒng)管理和數(shù)據(jù)挖掘的方法，成為具備大數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)倉庫管理、平臺綜合部署、大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可視化展現(xiàn)與分析能力的高級專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才。

大數(shù)據(jù)專業(yè)未來就業(yè)方向

1、大數(shù)據(jù)工程師

大數(shù)據(jù)工程師包涵了很多，比如大數(shù)據(jù)開發(fā)，測試，運維，挖據(jù)等等。

2、Hadoop開發(fā)工程師

參與優(yōu)化改進數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)服務(wù)，參與日傳輸量超過百TB的數(shù)據(jù)傳輸體系優(yōu)化，日處理量超過PB級別的數(shù)據(jù)處理平臺改進，多維實時查詢分析系統(tǒng)的構(gòu)建優(yōu)化。

3、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師

構(gòu)建分布式大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，參與和構(gòu)建包括海量數(shù)據(jù)存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運維等系統(tǒng);服務(wù)各種業(yè)務(wù)需求，服務(wù)日益增長的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)量。

4、大數(shù)據(jù)分析師

利用數(shù)據(jù)挖掘等工具對多種數(shù)據(jù)源進行診斷分析，建設(shè)征信分析模型并優(yōu)化;負責(zé)項目的需求調(diào)研、通過對運行數(shù)據(jù)進行分析挖掘背后隱含的規(guī)律及對未來的預(yù)測。

大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)的課程

第一階段：大數(shù)據(jù)技術(shù)入門

1大數(shù)據(jù)入門：介紹當(dāng)前流行大數(shù)據(jù)技術(shù)，數(shù)據(jù)技術(shù)原理，并介紹其思想，介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)課程，概要介紹。

2Linux大數(shù)據(jù)必備：介紹Lniux常見版本，VMware虛擬機安裝Linux系統(tǒng)，虛擬機網(wǎng)絡(luò)配置，文件基本命令操作，遠程連接工具使用，用戶和組創(chuàng)建，刪除，更改和授權(quán)，文件/目錄創(chuàng)建，刪除，移動，拷貝重命名，編輯器基本使用，文件常用操作，磁盤基本管理命令，內(nèi)存使用監(jiān)控命令，軟件安裝方式，介紹LinuxShell的變量，控制，循環(huán)基本語法，LinuxCrontab定時任務(wù)使用，對Lniux基礎(chǔ)知識，進行階段性實戰(zhàn)訓(xùn)練，這個過程需要動手操作，將理論付諸實踐。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，F(xiàn)lume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。

第二階段：海量數(shù)據(jù)高級分析語言

Scala是一門多范式的編程語言，類似于java，設(shè)計的初衷是實現(xiàn)可伸縮的語言，并集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的多種特性，介紹其優(yōu)略勢，基礎(chǔ)語句，語法和用法， 介紹Scala的函數(shù)，函數(shù)按名稱調(diào)用，使用命名參數(shù)函數(shù)，函數(shù)使用可變參數(shù)，遞歸函數(shù)，默認參數(shù)值，高階函數(shù)，嵌套函數(shù)，匿名函數(shù)，部分應(yīng)用函數(shù)，柯里函數(shù)，閉包，需要進行動手的操作。

第三階段：海量數(shù)據(jù)存儲分布式存儲

1HadoopHDFS分布式存儲：HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統(tǒng)，是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上，HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用，介紹其的入門基礎(chǔ)知識，深入剖析。

2HBase分布式存儲：HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性，高性能，面向列，可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價PC上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲集群，介紹其入門的基礎(chǔ)知識，以及設(shè)計原則，需實際操作才能熟練。

第四階段：海量數(shù)據(jù)分析分布式計算

1HadoopMapReduce分布式計算：是一種編程模型，用于打過莫數(shù)據(jù)集的并行運算。

2Hiva數(shù)據(jù)挖掘：對其進行概要性簡介，數(shù)據(jù)定義，創(chuàng)建，修改，刪除等操作。

3Spare分布式計算：Spare是類MapReduce的通用并行框架。

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