大数据科学与技术专业学什么

大数据科学与技术专业主要学习大数据处理和分析的相关知识和技术，以及机器学习、深度学习、人工智能等方面的知识。

1.大数据基础知识

大数据科学与技术专业需要学习大数据领域的基础知识，如Hadoop、Spark等大数据框架及其组件，了解分布式计算，熟悉数据存储和处理方式。

2.数据挖掘

数据挖掘是大数据科学与技术专业中的一个重要内容，需要学习各种数据挖掘算法的原理和实现方法，包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等。

3.机器学习

机器学习是大数据应用广泛的一项技术，也是大数据科学与技术专业不可或缺的一个部分，需要学习监督学习、无监督学习、半监督学习等不同的机器学习模型和算法，并且要学会利用TensorFlow、Keras等框架构建神经网络，进行深层次的学习与训练。

4.数据可视化

大数据科学与技术专业还需要掌握数据可视化技术，将数据处理后的结果以图形化的方式呈现，可以帮助更好地理解数据、发现异常，包括统计图表、3D可视化和大屏幕展示等。

5.人工智能

人工智能在当今大数据的时代大有作为，大数据科学与技术专业也需要学习人工智能的相关知识，如因果推理、自然语言处理等技术，掌握人工智能与大数据的结合使用。

综上所述，学习大数据科学与技术专业需要掌握大数据基础知识、数据挖掘、机器学习、数据可视化和人工智能等方面的知识，了解这些技术可以帮助从海量数据中获取有价值的信息，并利用数据驱动的方法帮助决策者做出更加准确的判断和决策。

大数据专业都有哪些课程设置？

大数据技术专业属于交叉学科：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。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

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。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程

大数据专业就业方向

1.数据工程方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

2.数据分析方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据专业主要学科目如下：

数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。

数据科学与大数据技术（工学学位），以中国人民大学为例， 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课，为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。

主要课程包括：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、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、数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

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