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在填报高考志愿时，有小伙伴比较关心大数据专业课程有哪些?就业前景怎么样?下面是由留学群编辑为大家整理的“大数据专业学什么 好就业吗”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。
大数据开设课程
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。
大数据工程师的发展前景
近年来，随着信息化和数据产业的发展，社会上对大数据相关专业的人才需求量持续上升，但是国内真正的大数据方面的专业人才数量非常少，这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口，大数据工程师将迎来广阔的就业前景，大数据和IT类似，都是越老越吃香，你的实践经验越丰富，你可以发展的职业生涯也就越长，自我价值也就越大。
大数据的未来发展前景是值得肯定的，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。
大数据产业的发展离不开国家政策的支持，国家对大数据的战略政策制定和实施，也成为大数据市场不断发展的有力条件。比如上海的“大数据局”和贵州的“云上贵州”，长江三角洲和京津冀还有中西部地区，都在国家的政策下发展得良好。政策的支持在不断更新着我们对大数据的认识。
拓展阅读：大数据的就业方向
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。
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大数据专业课程
1、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。
2、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)。
3、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。
拓展阅读：大数据岗位有哪些
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。
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如今社会处于大数据时代，大数据专业学什么呢，大数据专业适合女生学吗。以下是由留学群编辑为大家整理的“大数据专业学什么 适合女生学吗”，仅供参考，欢迎大家阅读。
大数据专业学什么
1.视觉分析
大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们对大数据分析的基本要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点，同时也容易被读者接受，简单明了就像看图说话一样。
2.数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法都是基于不同的数据类型和格式，这样才能更科学的呈现数据的特征。
3.预测分析能力
预测分析是大数据分析最重要的应用领域之一，它从大数据中挖掘特征，科学地建立模型，然后通过模型引入新的数据来预测未来的数据。
4.语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入语义来分析判断用户的需求，从而达到更好的用户体验和广告匹配。
在选择学校和专业，以及查询分数时，建议使用蝶变志愿者。基于专业和专业兴趣分析，根据高校历年录取数据合理分析录取概率，有避碰和自愿评估双保险，增加录取概率，降低入档风险，用同样的分数考上更好的大学。
适合女生学习的几个方向
第一，大数据收集。大数据采集岗的工作门槛比较低，涉及的技术也不复杂，包括数据采集、数据清理等工作内容，不涉及复杂的算法。大数据采集这个岗位通常需要有一定的编程能力，可以从Python中学习。
第二，大数据分析。大数据分析是目前人才需求比较大的工作之一，针对的行业比较广。不仅IT(互联网)行业需要大数据分析人才，传统行业也需要大数据分析人才，掌握大数据分析技术会有广阔的就业渠道。目前大数据分析通常采用统计方法和机器学习方法，需要学习者有一定的数学基础。
第三，大数据展示。大数据展示是很多女生比较喜欢的大数据工作之一。与大数据分析和大数据采集相比，大数据展示通常更注重交互界面和可视化界面的设计。大数据展示通常基于一些大型平台。学习者除了学习相关平台的应用之外，通常还需要学习一些前端开发知识和数据库知识。
拓展阅读：大数据专业大学推荐
1、中南大学，
2、复旦大学，
3、浙江财经大学，
4、广西科技大学，
5、中国人民大学，
6、上海对外经贸大学，
7、中国农业大学，
8、贵州大学等。
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