大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据学什么的问题,于是小编就整理了4个相关介绍大数据学什么的解答,让我们一起看看吧。
大数据技术专业属于交叉学科:统计学、数学和计算机是三大支撑学科;生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。
此外,他们还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。
大数据学习的课程主要有:
程序设计基础、Python程序设计、数据分析基础、Linux操作系统、Python爬虫技术、Python数据分析、Java程序设计、Hadoop大数据框架、Spark技术与应用、HBASE分布式数据库、大数据可视化。
大数据主要学习的东西有6个方面:
第一阶段
JavaSE基础核心
第二阶段
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段
学习:
1. 数据处理与存储:学习数据存储和处理的各种技术,如关系数据库、非关系数据库、数据仓库、数据挖掘等。
2. 数据分析与建模:学习统计学、机器学习、模型构建等方法来理解数据集,并产生对数据的新认知。
3. 数据可视化:学习如何使用可视化工具来展示和解释数据。
4. 大数据技术:学习Hadoop、Spark、NoSQL等大数据技术和平台,并学习如何使用这些技术高效处理海量数据。
数学专业学习的课程主要有数学分析、高等代数、高等数学、解析几何、微分几何、高等几何、常微分方程、偏微分方程、概率论与数理统计、复变函数论、实变函数论、抽象代数、近世代数、数论、泛函分析、拓扑学、模糊数学。数学是研究数量、结构、变化、空间、信息等相关概念的一门学科。数学的基本要素是逻辑和直观、分析和推理、一般和特殊。
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。
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。
大数据专业也属于交叉学科: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。
到此,以上就是小编对于大数据学什么的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据学什么的4点解答对大家有用。