大数据技术是学什么的 数据科学与大数据技术是干什么的？

数据科学与大数据技术是干什么的？

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。

数据科学与大数据技术专业学什么？

数据科学与大数据技术专业主要学习数理统计、数据库系统、数据挖掘、机器学习、网络安全等方面的知识，还包括大数据可视化、数据仓库管理、数据集成分析等。

这些专业涉及的技术能够帮助企业更好地掌握数据，改善业务，并有助于企业发挥更大的价值。

五分钟看懂大数据技术？

      大数据技术涉及：数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。

      对于大数据技术，应用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop提供一个稳定的共享存储和分析系统，存储由hdfs实现，分析由mapreduce实现， 

1、hdfs：Hadoop分布式文件系统，运行与大型商用机集群

    hdfs是gfs的开源实现，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。

2、hbase：分布式的列存储数据库。hbase将hdfs作为底层存储，同时支持mapreduce的批量计算和点查询（随机读取）

        hbase是一个建立在hdfs之上，面向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据，是一个高可靠、高并发读写、高性能、面向列、可伸缩和易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机访问和大量写操作等特点。

    在kudu出现之前，hadoop生态环境的存储主要依赖hdfs和hbase。在追求高吞吐、批处理的场景中，使用hdfs,在追求低延时且随机读取的场景中，使用hbase,而kudu正好能兼容这两者。

大数据技术与工程研究生学什么？

学的专业课程主要有：计算机科学与技术、软件工程、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、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。

学的主要内容有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化；

⑥云平台开发技术；

整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。虽然是0基础入门，但企业对大数据人才招聘要求高，至少需要本科学历，建议本科及以上学历同学报名。

大数据技术与应用学什么？

大数据技术与应用主要围绕智慧城市、城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用，系统总结了数据科学、大数据技术及其在城市建设各领域中应用的科研技术成果和项目实施经验。；在面向经济建设和社会发展重大需求，开展科技成果转化和产学研结合工作的基础上，选择大数据技术应用的重点领域，围绕城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用。包含以下几个方面：《汇计划在行动》、《大数据测评》、《数据密集型计算和模型》、《智慧城市大数据》、《城市发展的数据逻辑》、《金融大数据》、《城市交通大数据》、《医疗大数据》

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