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本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學(xué)什么?
• 2、大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)什么?
• 3、五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)

大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學(xué)什么?

1、大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)屬于交叉學(xué)科：以統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)為三大支撐性學(xué)科；生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)為應(yīng)用拓展性學(xué)科。此外還需學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)***集、分析、處理軟件，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模軟件及計(jì)算機(jī)編程語言等，知識結(jié)構(gòu)是二專多能復(fù)合的跨界人才（有專業(yè)知識、有數(shù)據(jù)思維）。

2、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容主要有：①J***aSE核心技術(shù)；②Hadoop平臺核心技術(shù)、Hive開發(fā)、HBase開發(fā)；③Spark相關(guān)技術(shù)、Scala基本編程；④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數(shù)據(jù)分析；理解Python機(jī)器學(xué)習(xí)；⑤大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理優(yōu)化等。

3、學(xué)的主要內(nèi)容有：①J***aSE核心技術(shù) ②Hadoop平臺核心技術(shù)、Hive開發(fā)、HBase開發(fā) ③Spark相關(guān)技術(shù)、Scala基本編程 ④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數(shù)據(jù)分析；理解Python機(jī)器學(xué)習(xí) ⑤大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理優(yōu)化 ⑥云平臺開發(fā)技術(shù) 整體來說，大數(shù)據(jù)課程知識點(diǎn)多，課程難度較大。

4、大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學(xué)習(xí)與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、分析和應(yīng)用相關(guān)的知識和技術(shù)。數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)習(xí)的第一個(gè)重點(diǎn)是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫原理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘等。學(xué)生需要了解不同類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如數(shù)組、樹、圖等，以及常用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘算法，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)處理和分析打下基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)什么?

大數(shù)據(jù)專業(yè)以統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)為三大支撐性學(xué)科；生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)為應(yīng)用拓展性學(xué)科。

大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè) 大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)是結(jié)合國家大數(shù)據(jù)、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略而設(shè)置的新興專業(yè)，該專業(yè)面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，主要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)運(yùn)維、***集、存儲、分析、可視化等知識和技術(shù)技能。

①J***aSE核心技術(shù)；②Hadoop平臺核心技術(shù)、Hive開發(fā)、HBase開發(fā)；③Spark相關(guān)技術(shù)、Scala基本編程；④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數(shù)據(jù)分析；理解Python機(jī)器學(xué)習(xí)；⑤大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理優(yōu)化等。

這里介紹一下大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)和掌握的知識與技能：①j***a：一門面向?qū)ο蟮挠?jì)算機(jī)編程語言，具有功能強(qiáng)大和簡單易用兩個(gè)特征。②spark：專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。③SSM：常作為數(shù)據(jù)源較簡單的web項(xiàng)目的框架。④Hadoop：分布式計(jì)算和存儲的框架，需要有j***a語言基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)專業(yè)開設(shè)的課程有很多，例如高等數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、概率論；Python編程、J***A編程、Web開發(fā)、Linux操作系統(tǒng)；面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫技術(shù)、大數(shù)據(jù)平臺搭建及運(yùn)維、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)、可視化設(shè)計(jì)與開發(fā)等。

五種大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)

內(nèi)存計(jì)算和緩存技術(shù) 內(nèi)存計(jì)算和緩存技術(shù)是加快海量數(shù)據(jù)處理速度的重要手段之一。傳統(tǒng)的磁盤存儲具有較高的訪問延遲，而內(nèi)存存儲具有更快的讀寫速度。因此，將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算和查詢可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的效率。

大數(shù)據(jù)（big data）指的是無法在一定時(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)***，它需要新的處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力。大數(shù)據(jù)處理的主要流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用等主要環(huán)節(jié)。隨著業(yè)務(wù)的增長，大量和流程、規(guī)則相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也爆發(fā)式增長。

大數(shù)據(jù)量快速處理的架構(gòu)設(shè)計(jì) 在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理過程中，經(jīng)常會(huì)遇到夜間批次處理大量的數(shù)據(jù)，而且會(huì)有時(shí)效的要求。特別是當(dāng)應(yīng)用系統(tǒng)跑了2年以上時(shí)，就會(huì)有大表或者特大表的操作了，數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬甚至上億。 這時(shí)回顧前期的設(shè)計(jì)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)好多問題。

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