大数据专业主要学什么？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-09 16:24 标签： 大数据课程学什么

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark

Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

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想要报考数据科学与大数据技术专业的考生请注意，在进行报考时提前了解自己想要报考的专业信息是很重要的，湖南工程学院数据科学与大数据技术专业主要学什么？湖南工程学院数据科学与大数据技术专业需要学习的课程有哪些？湖南工程学院数据科学与大数据技术专业需要学几年？这些都需要考生在报考前提前了解。

本页面更·三·高·考整理汇总了湖南工程学院数据科学与大数据技术专业相关内容介绍，希望能够对各位考生有所帮助。湖南工程学院数据科学与大数据技术专业介绍详细内容如下：

一.湖南工程学院数据科学与大数据技术专业信息汇总：

专业名称：数据科学与大数据技术

我校于2020年设立数据科学与大数据技术专业并开始招生，学制四年，授理学学士学位。数据科学与大数据技术专业是以计算科学与电子学院为承办学院，计算机与通信学院、管理学院共同参与建设的专业，本专业现有专任教师15人，具有博士学位教师11人，教授职称教师5人。

数据科学与大数据技术专业培养适应社会主义现代化建设需要，德、智、体、美全面发展，具备良好数据思维能力和较强实践能力，掌握数据科学和大数据技术所必需的统计学、数学、计算机科学与技术知识以及数据科学的基本理论和方法，能利用数据科学和大数据技术解决实际问题的高级应用型人才。毕业生能在政府、企事业单位从事大数据分析和处理、开发和应用工作，大数据系统管理、维护与服务工作，大数据研究、咨询、教育培训等工作。

主要课程：数学分析、高等代数、数据科学导论、多元统计分析、算法与数据结构、Python程序设计、人工智能、数据库原理、数据挖掘、数据采集与清洗、统计学习、机器学习、时间序列分析、数据可视化等课程。

2、专业平台与实践基地

数据科学与大数据技术专业是在原统计学专业的基础上进一步结合社会需求和国家战略需要开设的专业，现有专业实验室3个和一个大数据超算平台，2022年学校投入400万元建设云计算与大数据实验中心。现有教育部产学合作协同育人实践基地1个，湖南省普通高校校企合作创新创业基地1个。教学办公设备和多媒体教室能满足本专业理论教学及实践教学的需要。

可以从事大数据分析处理等相关工作；大数据应用开发与设计工作；能从事大数据系统管理、运维工作；能从事与大数据相关的教育、科研、培训等工作。

学制：四年授予学位：理学学士

*数据整理于网络及院校公开数据，如有变动，请以官网最新信息为准。

二.湖南工程学院简介及招生信息主页

湖南工程学院坐落于一代伟人毛泽东的故乡湖南省湘潭市，是湖南省人民政府举办的本科院校。学校是教育部“服务国家特殊需求人才培养项目”硕士专业学位研究生教育试点高校、教育部首批“卓越工程师教育培养计划”、“新工科研究与实践项目”实施高校；是湖南省硕士学位授予立项建设单位、首批“2011计划”入选高校、湖南省“双一流”建设高水平应用特色学院。2020......更多详细湖南工程学院院校专业信息，戳这里查看：【包含湖南工程学院最新院校信息、湖南工程学院招生信息、湖南工程学院专业信息、湖南工程学院录取信息等相关内容，建议收藏关注。】

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四、2022高考大学专业相关专题推荐：

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2.【2022｜历年大学排名｜｜中国大学排名】

3.【专业学什么｜热门专业介绍｜专业学习方向｜前景】

4.【大学｜大学｜招生专业介绍｜招生专业课程】

主要学习大数据和大数据应用、经济管理、会计、金融理财、会计核算、投资理财、财务决策、财务软件应用、财务分析等相关知识，以便胜任投融资、金融理财、会计、财务咨询、财务分析等岗位。

会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计、会计信息系统、数学分析I（理科）、数学分析II（理科）、高等代数I（理科）、高等代数II（理科）、概率论（理科）、数理统计/统计学（理科）、学计算机基础、数据库原理与应用、数据结构与算法、机器学习与数据挖掘等等。 本方向实验班学生不仅具备传统会计财务业务领域专业理论知识，而且具备大数据分析与处理技术、计算机人工智能与IT信息技术等理工科专业技术技能。毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。

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