学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。
……好好学习，虽然累，但是要坚持！
2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么
（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。
（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro 等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。
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复旦大学大数据学院本科生课程学习手册 目录 第一章前言 (2) 第二章大数据学院本科生培养模式 (3) 2.1培养理念 (3) 2.2数据科学与大数据技术“2+2”培养模式 (4) 第三章课程体系 (4) 3.1“2+2”培养体系 (5) 3.2卓越计划 (10) 第四章主要课程简介 (12) 4.1专业必修课程 (12) 4.2专业选修课程 (19) 第五章未来发展 (25) 5.1 未来深造 (25) 5.2 就业前景 (27)
第一章前言 大数据伴随着信息技术革命应运而生, 互联网、物联网、移动通讯、行业企业等数据的大量汇聚使得数据演化为重要的生产力，逐渐成为经济的新资源、发展的新引擎、信息的新矿山、科研的新依据、决策的新源泉。大数据的存取、交换、分析、应用对相关学科带来了诸多新挑战，在极大程度上改变了计算机科学、统计学和计算数学的内涵与外延：从硬件到软件、从存储到超算、从数据库到数据安全、从网络传输到并行计算、从数据分析到统计建模、从科学计算到优化方法等。 数据科学与大数据技术专业是教育部2015年批准新增设立的本科专业。数据科学植根于数学、统计学、计算机科学等学科，但是在研究对象、方法论、学科体系等方面又与这些学科有显著不同。数据科学的内涵包含了两个层次，第一个层次是以来源多样、结构各异、规模巨大、传输高速、应用广泛的大数据为研究对象，解决大数据在获取、处理、分析、展示与应用领域的理论与实践问题，如数据挖掘、机器学习、人工智能、数据库、统计计算等领域；第二个层次则是以大数据为研究手段的数据交叉科学，如生物信息、精准医疗、电子商务、大数据金融、智能电网、智慧城市等领域，大数据分析技术为这些学科提供了新的研究范式、也在解决这些学科计算复杂性问题的过程中获得近一步的发展。由此可见，数据科学与大数据技术专业的内涵已经超出了传统学科的范畴，而是通过将统计分析、系统计算、交叉科学等有机整合，形成一套面向大数据分析全流程、大数据应用全产业链的完整知识体系，培养大数据复合型人才。我国实施创新驱动战略需要加强创新型人才的培养，要能够积极应对全球工业4.0时代所特有
面向大数据时代的专业课程体系建设 研究
面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。特别是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践，分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征，探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上，了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题，结合当前中国学科体系及本科专业设置，提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 （1）我院本科专业设置及其缺位分析：近年来，我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群，拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点，一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科，成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。可是，由于受到当前中国学科体系及本科专业设置的限制，面对大数据时
代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后，本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 （2）当前中国学科体系及本科专业设置分析：专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中，学科门是最高级别的学科，共有13个：理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学；比学科门低一级的学科称为学科类，学科类(不含军事学)共有71个；比学科类再低一级的学科称为专业；专业就是高考生填报的志愿，本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到中国学科体系及本科专业设置规范与管理，需要严格遵照相关的要求与规范。可是，国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题，因此需要本科专业设置上能够遵循就近的原则。分析当前中国学科体系及本科专业设置，探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 （3）面向大数据需求的我院本科专业优化：由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成，对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化，因此与传统信息学科人才教育内容与培养目标显著不同，大数据时代对专业人才的特殊需求决定了面向大数据需求的我院本科专业设置与优化的方向及其建设内容。经过整合与优化我院本科专业设置，能够为面向大数据需求的专业课程体系建设提供了前提条件与基础支撑。 3. 面向大数据需求的专业课程体系建设
数据科学与大数据技术----专业建设规划 方案 一、总体目标 本专业旨在培养具有良好的数学基础和逻辑思维能力，具备较高的信息素养，掌握计算机学科、大数据科学和信息技术的基本理论、方法与技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力及数据工程师岗位的基本能力与素质，掌握大数据工程项目的规划、应用和科学管理决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的高级复合、应用型卓越人才。毕业生能在国家各级财经政务部门、信息产业、工商企业、金融机构、科研院所等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统集成、设计开发、管理维护等各方面的工作，也适合去高等院校和科研院所的相关交叉学科继续深造，攻读硕士学位。 （一）人才培养目标 本专业围绕以培养面向大数据工程与信息技术行业的工程应用型人才为中心，突出“校企合作”的办学特色，强化工程应用实践，兼顾交叉学科专业基础知识，注重培养创新意识和创新实践能力，培养从事大数据项目设计开发、数据挖掘与分析、大数据综合应用的高级复合、创新型卓越人才。 （二）课程体系与学科建设 作为一个新专业，首先，需要考虑是否符合市场需求，要进行深入调研，了解地区对于大数据技术人才是否有一定的需求；其次，需要了解大数据技术岗位需要何种技能，把大数据技术人才需要掌握的技能弄清楚，列出岗位技能清单，将技能清单转化为课程清单，明确了大数据技术专业的人才培养定位和目标，细化了人才培养课程体系。 在教学过程中，不断凝练专业特色和发展方向，本专业在数据科学与大数据研究的基础上，通过数据分析与数据挖掘，逐步开展人工智能与数据推荐等领域的研究。 （三）学科队伍建设 由于大数据涵盖内容广泛，因此需要如下三类关键人才队伍建设： （1）实现大数据的技术支持人才，他们具有很强的编程能力，尤其表现在搭建数据存储、管理以及处理的平台方面； （2）精通处理大数据分析的人才； （3）大数据技术的应用类人才，以适应高校培养高素质人才的需要。 大数据技术需要复合型人才，不仅要具备扎实的基础知识，更需要有充足的实践经验。唯有如此，我们通过典型的算法展示、算法实现结合数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学由理论到应用、涵盖原理验证、综合应用及全方位实验的体系。因此，学校应根据不同类型的人才特点，结合现代企业对大数据人才的需求，以就业为导向，开展全方位立体式（专业拓展模块——技能考证模块——集中实践模块）大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才。与此同时，还要开展职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、数据分析工程师、大数据系统运维工程师等。为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式，4年内你派出20余人次国内外高校、大数据企业进行短期进修培训和挂职锻炼，引进大数据相关专业教师4人（硕士研究生及以上，计算机、大数据等相关专业）。另外，还可以通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍，4年内拟引进企业大数据工程师4人。 （四）实践平台与科学研究建设
大数据专业课程有哪些？ 大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。但面对庞大的大数据知识体系，专业课程都有哪些内容呢？ 小编认为学习大数据之前，还是要打好一定的基础的，就像java、Python、scala等编程语言的学习，还是很有必要的，因为大数据的一些核心技术Hadoop、spark等都是以编程语言为开发工具的，编程语言是学习大数据的基础，但一定不是核心知识。真正的大数据学习是从Hadoop开始的，一套专业的Hadoop 入门视频教程对你来说会是一个制胜法宝。 千锋教育作为专业的大数据培训机构，拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，将企业项目真实还原，让学生积累真正的开发经验。培养的是德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，且掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、
hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。 千锋以专业的技术，负责的态度由众多名师全力打造专业的大数据视频教程，不仅内容专业，紧贴时代需求，同时依托千锋线下面授培训课程的教学经验和实力，让千锋教育大数据学科的视频教程更具权威性，更值得学习者信赖，更有学习品质保证。 而且千锋大数据录制的每一节课程时间都是比较短的，时间长度控制在10分钟-20分钟之间。每节课的学习内容非常明确，精准分析，让学习者达到高效率的学习，而不是讲了很多内容，学习者却感觉一无所获。 千锋大数据视频教程，不仅是夯实基础的法宝，更是提高实践能力的武器。在基础内容的理解上，穿插一定的项目实战，让学习者在感受学习乐趣的同时，提高项目实战能力，更好地达到工学结合的要求，实现学习和工作的完美过渡和无缝衔接。 学习大数据从Hadoop开始，从千锋大数据视频教程入门，让你快速掌握大数据的核心技术知识。
大数据培训课程内容是什么 学习大数据首先要了解它的培训课程，只有了解了大数据培训课程，学习起来才会得心应手，为了更好的学习大数据，先来学习培训课程吧。 大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许只会通过网络搜索了解了一些甚至都谈不上皮毛的东西连概念都说不上来，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，想通过专业的培训来学习大数据，投身大数据行业让大数据为自己所用为自己带来利益和价值。 那么，大数据培训学什么呢？千锋教育大数据培训敢负责任的说，行业真正大数据培训，82%主讲都是hadoop生态体系、spark生态体系、storm实时开发。市面所谓“大数据”培训机构85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习，而真正的大数据课程含量居然不超过15%！ 害怕了吧？颤抖了吧？想去学习大数据一定要看准了靠谱的大数据培训机构，还要看大数据培训机构的课程！千锋教育大数据培训机构是国内首家上市的知名大数据培训机构，大数据培训课程分阶段进行教学逐步深入。课程一阶段：Java核心开发；课程二阶段：JavaEE课程大纲；课程三阶段：Linux精讲；课程四阶段：Hadoop生态体系；课程五阶段：Storm实时开发；课程六阶段：Spark生态体系；课程七阶段：大数据项目实战。下面简单介绍下大数据培训必学的hadoop、spark生态体系、storm实时开发。
Hadoop生态体系 Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop “栈”由多个组件组成。包括： 1·Hadoop分布式文件系统（HDFS）：所有Hadoop集群的默认存储层; 2·名称节点：在Hadoop集群中，提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。 3·二级节点：名称节点的备份，它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。 4·作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。 5·从节点：Hadoop集群的普通节点，从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。 Spark生态体系 Spark 是一种与Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在
面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。尤其是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践，分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征，探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上，了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题，结合当前我国学科体系及本科专业设置，提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 （1）我院本科专业设置及其缺位分析：近年来，我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群，拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点，一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科，成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。但是，由于受到当前我国学科体系及本科专业设置的限制，面对大数据时代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后，本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 （2）当前我国学科体系及本科专业设置分析：专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中，学科门是最高级别的学科，共有13个：理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学；比学科门低一级的学科称为学科类，学科类(不含军事学)共有71个；比学科类再低一级的学科称为专业；专业就是高考生填报的志愿，本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到我国学科体系及本科专业设置规范与管理，需要严格遵照相关的要求与规范。但是，国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题，因此需要本科专业设置上可以遵循就近的原则。分析当前我国学科体系及本科专业设置，探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 （3）面向大数据需求的我院本科专业优化：由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成，对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化，因此与传统信息学科人才教
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包 括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。 （四）职业岗位资格证书 至少取得下列证书之一：
大数据专业课程有哪些 想找靠谱的IT学校，那么就要从其教学质量和就业服务方面入手。一般经历过大学时代的同学都清楚，学校好不好看，似乎已经是过去式了，现在要提升自己，就得讲究实用。 很多人初高中的时候，因为一时贪玩耽误了学习，于是就出去打工。和还在上学的同学们比起来，他们后续是节约了几万块的学费并且还每个月要挣两三千块钱。然而他们再后来几年的发展就令人堪忧了。没有技术很容易被社会淘汰，随着经济压力增加，甚至还随时可能失业。 学IT技术让我们就自己的业，让别人无业可就。随着高校的扩招，每年毕业一千万学生，加上以前待业的劳动力，这几基数会更大。现在经济放缓，就业岗位并没与增加甚至还在减少。这样的客观环境就需要我们好好的为我们职业好好的规划一下了。 伴随着计算机网络的普及，网络营销获得了良好的发展契机，在今年来呈现快速发展的态势。自1997年网络营销起步以来，很多企业开始关注网络营销。2000年开始，网络营销市场开始形成，营销工具与手段日益多样。截止到2008年，我国的网购人数已达6329万。2010年的统计数据显示，参与网络销售的买卖双方人数约为4.5亿。2010年至今，网络营销的发展更为迅猛，已经在很大程度上改变了人们的购物方式，且在未来很长一段时间内仍将继续保持良好的发展势头。 为了建立“学员与企业最短招聘通道”，课工场汇集了10000多家优秀企业的人才招聘信息和优秀课工场学员的求职信息；提出“终身职业教育”理念，针对学员的终身职业历程，提供贯穿整个职业生涯的职业规划、指导等服务，使学员的职场人脉关系得到了扩展。 课工场成都校区自办学以来始终紧跟时代潮流、密切关注市场形势，以就业为导向来办学，开设有独具特色的初中生、高中生、大学生、在职转行高薪学习计划课程，实行“技能
千锋大数据培训课程大纲 千锋——专业的大数据培训机构。6年教学经验积累，我们更懂教学。3万名学员的认可，我们更懂学员。平均10年以上行业经验的精英讲师，我们更懂技术。严格的教学管理，丰富的企业项目，前沿的课程，我们更懂行业。掌握大数据技术，千锋大数据课程大纲必不可少。 具备17年开发经验的讲师说：精准掌握千锋教育大数据课程大纲中的这些技术知识，你就是未来的优秀大数据工程师，工作更是不用愁。 千锋大数据大纲分为八个阶段的讲解，由基础到高级技术的深入讲解，每一步都环环相扣，更有实战项目配合理论基础，让同学们在学习和工作中能轻松做到无缝连接。 第一阶段Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 第二阶段HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
第三阶段JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 第四阶段Linux&Hadoopt体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 第五阶段实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 第六阶段Spark生态体系 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.doczj.com/doc/fa10529381.html,）第七阶段Storm生态体系 storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战第八阶段大数据分析—AI（人工智能） Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 大数据的学习，除了专业的课程大纲外，仍需要专业的老师来做你人生路上的指路明灯，专业的指导能让你更快地掌握前沿的技术，千锋教育已经为你规划好了拿高薪的路，你准备好来争取了吗？
Java基础JAVA开发基础知识 Eclipse开发环境 多线程技术 Socket网络技术 Regular Expression Java反射技术 各种实战设计模式 面向对象设计原则详解 Java collection Reflection JVM原理与配置、调优 Java设计模式 Linux大纲Linux的介绍与安装 VMware Workstation虚拟软件安装ubuntu安装 Linux的常用命令 Linux系统进程管理常用命令ps、pkill、top、htop等的使用；Linux启动流程，运行级别详解，chkconfig详解 nano编辑器 Linux权限管理：用户、组 Linux权限管理：文件权限rwx Linux网络管理：hosts,hostname,ifconfig 安装JDK Hadoop Hadoop介绍，发展史，国内外现状，未来 Hadoop核心组成介绍及hdfs、mapreduce体系结构 Hadoop的集群结构 Hadoop独立模式安装与测试 Hadoop启动与停止 SSH安装与配置 Hadoop伪分布式和完全分布式安装配置 HDFS底层工作原理 HDFS datanode,namenode详解 Hdfs shell Hdfs java api InputSplit和OutputSplit BlockSize配置 最少副本数配置 MR作业流程分析 编写Mapper程序 编写Reducer程序 执行Mapreduce过程 Hadoop核心类讲解,RM,NM,NN,DN YARN调度框架事件分发机制 Hadoop底层IPC原理和RPC
Hadoop的底层google ProtoBuf的协议分析 分布式数据库Hbase HBase简介与RDBMS的对比 系统架构 HBase上的MapReduce Hbase核心术语介绍 Hbase基本操作 HBase Shell以及演示 Hbase树形表设计 Hbase一对多和多对多表设计Hbase调优(读、写、设计) 数据仓库Hive Hive简介 Hive集群 客户端简介 HiveQL介绍与SQL的比较 数据类型 外部表和分区表 ddl与CLI客户端演示 dml与CLI客户端演示 select与CLI客户端演示 Operators和functions与CLI客户端演示Hive server2与jdbc 用户自定义函数（UDF和UDAF）的开发与演示Hive优化 数据迁移工具Sqoop Sqoop简介和配置Sqoop shell常见命令Sqoop导入与导出 Flume分布式 日志框架flume简介-基础知识 flume安装与测试 flume部署方式 flume source相关配置及测试 flume sink相关配置及测试 flume selector相关配置与案例分析 flume Sink Processors相关配置和案例分析flume Interceptors相关配置和案例分析flume AVRO Client开发 flume和kafka的整合 Zookeeper 开发Zookeeper java api开发 Zookeeper rmi高可用分布式集群开发Zookeeper redis高可用监控实现 Netty异步io通信框架 Zookeeper实现netty分布式架构的高可用 kafka kafka是什么 kafka体系结构 kafka配置详解
大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据专业课程介绍 大数据专业开设的课程有很多，以至于很多同学不知道大数据需要学什么课程。下面是整理分享的大数据专业课程介绍，欢迎阅读与借鉴，希望对你们有帮助! 大数据学习的课程 大数据专业开设的课程有很多，例如高等数学、数理统计、概率论;Python编程、JAVA编程、Web开发、Linux操作系统;面向对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。 不同的院校对课程安排略有不同，这些课程旨在培养学生对系统管理和数据挖掘的方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。 大数据专业未来就业方向 1、大数据工程师 大数据工程师包涵了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等。 2、Hadoop开发工程师
参与优化改进数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB 的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化。 3、大数据研发工程师 构建分布式大数据服务平台，参与和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。 4、大数据分析师 利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化;负责项目的需求调研、通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。 大数据需要学习的课程 第一阶段：大数据技术入门 1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。 2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，