发布网友 发布时间:2022-04-23 06:14
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热心网友 时间:2022-04-18 05:57
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
大数据旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
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++。
热心网友 时间:2022-04-18 07:15
随着互联网技术的不断发展,当今的时代又被称之为大数据时代。大数据的学习,可以大致分为三个阶段:
阶段一,主要是学习大数据基础,主要是Java基础和Linux基础。
大数据的主要编程语言是Java,而主要的开发和运行在Linux环境当中完成,所以这两项基础必备。Java基础主要在Java SE、数据库方面,需要额外重视,而Linux,掌握基本的系统命令就能慢慢上手类 ,多用会越来越熟练。
阶段二,就是大数据技术组件框架的学习,这部分也是重点。
大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算(批处理、在线处理、实时流处理、内存处理)、多模态计算(图像、文本、视频、音频)、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
但是从企业应用的角度来说,主要是基于开源框架开发应用的多,所以就是主流的大数据技术框架的学习,包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。
阶段三,是项目练手。
招聘面试的时候,企业会很看重这方面,实战能力,能够基于具体的需求,去完成开发,给出合理的技术解决方案。
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳