大数据课程都学什么啊？

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。

此外还需学习数据采集、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)。

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

大数据分析金大话英语培训网

。

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。

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++，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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大数据专业对英语是没有硬性要求的。大数据专业一般有开发和分析挖掘之分，大数据开发涉及比较多的编程代码，可能很多人会觉得编程代码就是和英文有关，其实不是的，很多编程大神其实对英文也是一窍不通，主要是在编程这一块学得比较出色，都是个人能力的体现，和英语基础完全挂不勾。而大数据挖掘和大数据分析，更多的是偏向业务类或软件使用上，看重的是一定的数据基础和良好的逻辑思维能力，和英语也是相关性很小。

所以，有致力于学习大数据的同学，不用担心自己的英语基础差而比别人弱势，如果你是理工科基础很好的，那么这才能说你的强势比别人真的厉害很多。