什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)

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　　大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)涵蓋各類大數(shù)據(jù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)指數(shù)體系等應(yīng)用技術(shù)。大數(shù)據(jù)也是IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)是什么專業(yè)？

　　大數(shù)據(jù)專業(yè)將從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)主要層面（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘）系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問題的解決辦法，包括實(shí)現(xiàn)和分析協(xié)同過濾算法、運(yùn)行和學(xué)習(xí)分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、分布式Hbase集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實(shí)現(xiàn)一個(gè)的數(shù)據(jù)操作等，實(shí)際提升企業(yè)解決實(shí)際問題的能力。

　　不少高校開設(shè)大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)，通過提供豐富的課程體系和實(shí)踐項(xiàng)目，使學(xué)生具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商務(wù)智能技術(shù)，掌握數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的基本理論、基本技能及綜合應(yīng)用方法，掌握較強(qiáng)的基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分析技術(shù)，能輕松勝任基于企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用項(xiàng)目。

　　高校開設(shè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)課程：

　　一、《大數(shù)據(jù)核心技術(shù)》
　　本課程的目標(biāo)是使學(xué)生了解大規(guī)模數(shù)據(jù)處理常用的技術(shù)、算法和應(yīng)用系統(tǒng)領(lǐng)域的主要現(xiàn)狀，掌握大規(guī)模數(shù)據(jù)處理相關(guān)的常用算法，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)以及在搜索系統(tǒng)中的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)，課程中需要學(xué)生閱讀大量的相關(guān)論文來加深對(duì)技術(shù)的理解。

　　二、《數(shù)據(jù)采集與管理》
　　本課程系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)采集的過程、工具、方法，通過一個(gè)實(shí)例完成對(duì)指定任務(wù)的數(shù)據(jù)采集工作，深入剖析網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的過程和策略、如何抓取不同類型的數(shù)據(jù)和文檔內(nèi)容以及抓取過程中的優(yōu)化，教會(huì)學(xué)生通過一種常見工具完成對(duì)指定任務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并實(shí)現(xiàn)本地存儲(chǔ)。

　　三、《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》
　　本課程主要講解數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的基本原理和應(yīng)用方法，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、統(tǒng)計(jì)分析、文本和Web挖掘等。

　　四、《機(jī)器學(xué)習(xí)》
　　本課程分為理論和實(shí)驗(yàn)兩個(gè)主要部分：理論部分基于機(jī)器學(xué)習(xí)整體體系結(jié)構(gòu)，從數(shù)學(xué)理論、直觀理解和編程實(shí)現(xiàn)三大方向講授機(jī)器學(xué)習(xí)的各種模型和算法；實(shí)踐部分給出實(shí)際待解決的問題，由學(xué)生自己動(dòng)手，使用Python或R編程語(yǔ)言利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題。通過本課程學(xué)生可以理解數(shù)據(jù)背后的真實(shí)含義，理解機(jī)器學(xué)習(xí)在我們生活當(dāng)中的重要作用，掌握快速發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

　　五、《自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析》
　　本課程以業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用一系列專門的分析技術(shù)和方法，對(duì)企業(yè)等經(jīng)濟(jì)組織過去和現(xiàn)在有關(guān)營(yíng)銷活動(dòng)、投資活動(dòng)、營(yíng)運(yùn)能力和增長(zhǎng)能力狀況等進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理者了解企業(yè)過去、評(píng)價(jià)企業(yè)現(xiàn)狀、預(yù)測(cè)企業(yè)未來、做出正確決策提供準(zhǔn)確的信息或依據(jù)。課程的目標(biāo)是使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)和價(jià)值增值中的實(shí)踐和應(yīng)用方法、數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫，便于在工作中實(shí)際操作。

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)涉及的知識(shí)：
　?。?）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術(shù)的原理與應(yīng)用；分布式計(jì)算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive。
　　（2）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開發(fā)及應(yīng)用。
　　（3）分布式數(shù)據(jù)處理。分析Map/Reduce計(jì)算模型和Hadoop Map/Reduce技術(shù)的原理與應(yīng)用。
　?。?）海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)中的具體應(yīng)用。
　?。?）物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、遙感圖像的自動(dòng)解譯、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的查詢、分析和挖掘。
　?。?）文件系統(tǒng)（HDFS）。HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問。
　?。?）NoSQL。NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的原理、架構(gòu)及典型應(yīng)用。

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