大數據技術(什么是大數據技術專業)

　　大數據的應用技術涵蓋各類大數據平臺、大數據指數體系等應用技術。大數據也是IT行業術語,指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

　　大數據技術是什么專業?

　　大數據專業將從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法,包括實現和分析協同過濾算法、運行和學習分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實現一個的數據操作等,實際提升企業解決實際問題的能力。

　　不少高校開設大數據技術專業,通過提供豐富的課程體系和實踐項目,使學生具備扎實的數據統計、數據倉庫與商務智能技術,掌握數據挖掘與數據分析的基本理論、基本技能及綜合應用方法,掌握較強的基于大數據平臺的分析技術,能輕松勝任基于企業級的大數據分析與應用項目。

　　高校開設的大數據技術課程:

　　一、《大數據核心技術》
　　本課程的目標是使學生了解大規模數據處理常用的技術、算法和應用系統領域的主要現狀,掌握大規模數據處理相關的常用算法,大數據處理系統的設計以及在搜索系統中的大規模數據處理技術,課程中需要學生閱讀大量的相關論文來加深對技術的理解。

　　二、《數據采集與管理》
　　本課程系統講解數據采集的過程、工具、方法,通過一個實例完成對指定任務的數據采集工作,深入剖析網絡爬蟲進行數據采集的過程和策略、如何抓取不同類型的數據和文檔內容以及抓取過程中的優化,教會學生通過一種常見工具完成對指定任務的數據進行采集,并實現本地存儲。

　　三、《數據挖掘與數據倉庫》
　　本課程主要講解數據挖掘和數據倉庫技術的基本原理和應用方法,包括數據倉庫的概念和體系結構、數據倉庫的數據存儲和處理、數據倉庫系統的設計與開發、關聯規則、數據分類、數據聚類、貝葉斯網絡、粗糙集、神經網絡、遺傳算法、統計分析、文本和Web挖掘等。

　　四、《機器學習》
　　本課程分為理論和實驗兩個主要部分:理論部分基于機器學習整體體系結構,從數學理論、直觀理解和編程實現三大方向講授機器學習的各種模型和算法;實踐部分給出實際待解決的問題,由學生自己動手,使用Python或R編程語言利用機器學習算法解決實際問題。通過本課程學生可以理解數據背后的真實含義,理解機器學習在我們生活當中的重要作用,掌握快速發展的機器學習技術。

　　五、《自動化數據分析》
　　本課程以業務數據及其他相關數據為依據,采用一系列專門的分析技術和方法,對企業等經濟組織過去和現在有關營銷活動、投資活動、營運能力和增長能力狀況等進行分析與評價,為企業的經營管理者了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來、做出正確決策提供準確的信息或依據。課程的目標是使學生掌握數據分析在企業經營和價值增值中的實踐和應用方法、數據分析報告的撰寫,便于在工作中實際操作。

　　大數據技術涉及的知識:
　　(1)大數據與Hadoop生態系統。分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用;分布式計算框架Mapreduce、分布式數據庫HBase、分布式數據倉庫Hive。
　　(2)關系型數據庫技術。關系型數據庫的原理,掌握典型企業級數據庫的構建、管理、開發及應用。
　　(3)分布式數據處理。分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術的原理與應用。
　　(4)海量數據分析與數據挖掘。數據挖掘技術、數據挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF數據挖掘算法–聚類算法;以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。
　　(5)物聯網與大數據。物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。
　　(6)文件系統(HDFS)。HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。
　　(7)NoSQL。NoSQL非關系型數據庫系統的原理、架構及典型應用。

以上就是什么是大數據技術專業,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注本站行業資訊頻道。