数据科学与大数据技术专业课程有哪些

数据科学与大数据技术专业课程有离散数学、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。

数据科学与大数据技术专业主要学什么

数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。

选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。

实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。

数据科学与大数据技术专业就业前景

数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。

依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k―20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

大数据专业主要学什么课程有哪些

大数据专业主要学什么

大数据需要学的：1、Java编程技术；2、Linux命令；3、Hadoop；4、Hive；5、Avro与Protobuf；6、ZooKeeper；7、HBase；8、phoenix等。

课程有哪些

大数据专业主要学习内容第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。

第二阶段：hadoop部署进阶。

Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。

使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。

Mapreduce概念及思想。

第三阶段：大数据导入与存储。

mysql数据库基础知识，hive的基本语法。

hive的架构及设计原理。

hive部署安装与案例。

sqoop安装及使用。

sqoop组件导入到hive。

第四阶段：Hbase理论与实战。

Hbase简介。

安装与配置。

hbase的数据存储。

项目实战。

第五阶段：Spaer配置及使用场景。

scala基本语法。

spark介绍及发展历史，sparkstantalone模式部署。

sparkRDD详解。

第六阶段：spark大数据分析原理。

spark内核，基本定义，spark任务调度。

sparkstreaming实时流计算。

sparkmllib机器学习。

sparksql查询。

大数据专业就业方向大数据专业是从数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘等方面系统，帮助企业掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案的专业，就业方向数据开发与管理、企业管理、城市环境治理等方面。

大数据技术与应用专业学什么有哪些课程

Oracle数据库

、网页前台技术、金融、商务

数据挖掘

、软件测试、Android技术、信息处理技术、JAVA高级程序设计等。

大数据技术与应用主干课程：数据库基础、JAVA 基础、Oracle 数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android 技术、信息处理技术、JAVA 高级程序设计、大数据可视化、云计算概论、

数据结构

、Hadoop 核心技术等课程。

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。

本专业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。

毕业生能够在互联网公司（如

阿里巴巴

、百度、

腾讯

、小米等）、大型网络运营商（如中国移动、中国联通、

中国电信

等）以及政府部门、事业单位或科研院所等领域就业。