大数据工程技术学什么课程(看这里→大数据工程技术人员系列课程—《大数据工程技术人员-大数据基础技术》正式上线！)
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行业背景
据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。2025年前大数据人才需求仍将保持30%-40%的增速，需求总量将会在2000万人左右。
薪资水平
目前，大数据人才薪资处于相对较高水平。1万元以下，占总人数的34.6%；1万元-2万元占比为35.64%；2万以上占比为29.77%。
就业前景
初级分析类：包括业务数据分析师、商务数据分析师等；
挖掘算法类：包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师等；
开发运维类：包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师等；
产品运营类:包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。
系列课程：《大数据基础技术》
芝诺数据推出大数据工程技术人员系列课程之《大数据工程技术人员-大数据基础技术》对应国家职业技术技能标准，课程总计48学时，含理论学习26学时，实验实操22学时。
课程内容
大数据的基本概念、Hadoop、HDFS、HBase、MySQL数据库、MapReduce、数据可视化以及大数据在各个领域的应用等知识。
适合对象
相关专业学生、大数据领域兴趣爱好者及有意愿从事大数据相关岗位的从业人员。
课程价值
学员学后能掌握所需的数据采集与处理的方案制定；熟练开展数据采集、数据处理、数据模型构建；掌握数据探索性分析和机器学习算法的思路和方法；胜任大数据采集清洗与转换、大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据可视化、大数据软件开发等岗位。
课程亮点
提供配套资源PPT、教学视频、测试题库、实操环境以及案例源码。
购买课程
课程搭配芝数云平台
课程搭配芝数云平台使用，
教师可直接在芝数云平台选购课程，
或上传其他优秀课程作为教学、测试等使用。
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⭐芝·诺·资·质⭐
国家高新技术企业
国家科技型中小企业
中国**统计研究中心数字化人才培养基地
工业和信息化职业技能提升行动工作委员会会员单位
2021重庆市民营企业社会责任百强企业
软件企业
软件服务商交付能力证书
重庆市首批产教融合型企业
大渡口区担当作为先进集体
2022年重庆市数字经济产业发展试点示范项目企业
大渡口区劳动保障守法诚信企业
大渡口区创新人才服务基地
中国大数据产业生态联盟会员单位
中国商业统计学会数据科学与商业智能分会常务理事单位
中国卫生信息与健康医疗大数据学会中医*专委会委员
重庆市云计算和大数据产业协会产教融合专业委员会副主任委员单位
重庆市无人系统产业技术创新战略联盟副理事长单位
中共重庆移动互联网产业园大数据支部委员会
重庆大数据产业技术创新联盟副理事会单位
重庆市软件行业协会第二届监事会监事单位
重庆市大渡口区互联网界联合会副会长单位
重庆市云计算和大数据产业协会监事单位
重庆市数据科学与应用学会常务理事单位
重庆市科技装备业商会第一届会员单位
重庆市安全生产综合服务平台研发基地
重庆市互联网联合会会员单位
重庆市广东茂名商会会员单位
重庆市制造业设计培训基地
重庆市青年商会会员单位
重庆市软件行业协会会员单位
重庆股份转让中心科创板挂牌企业
信息安全领域的管理体系认证ISO27001
环境管理体系认证ISO14001
质量管理体系认证ISO9001
⭐实·习·实·训·基·地⭐
复旦大学虚拟仿真实训基地
重庆大学产学研合作基地
东华理工大学人工智能实训基地
南昌大学数据工程实训基地
西南大学大数据实训基地
河南大学大数据人才实训基地
河南大学人工智能实践基地
江西财经大学数据工程人才培养基地
河南理工大学特性研究实训基地
重庆邮电大学科学计算实训基地
重庆邮电大学人工智能实训基地
重庆师范大学实践教学基地
天津财经大学数据工程实训基地
重庆交通大学科学计算实践教学基地
重庆交通大学移动端应用实践基地
重庆交通大学大数据人才实训基地
重庆理工大学-重庆芝诺大数据有限公司电子信息（计算机技术）研究生联合培养基地
重庆理工大学大数据人才实践培养基地
重庆理工大学计算机视觉智能技术工程研究中心
重庆理工大学大数据研发基地
贵州师范大学创新创业培训基地
重庆工商大学产学研合作基地
重庆工商大学融智学院产教融合基地
河南财经政法大学新工科创新实训基地
广西财经学院大数据人才实践培训基地
重庆科技学院产学研合作基地
重庆文理学院金融数学示范性实践教学基地
长江师范学院统计调查与数据计算实训基地
长江师范学院大数据人才实训基地
重庆第二师范学院实践教学基地
重庆工程学院专创融合创新创业实训基地
重庆商务职业学院大数据智能化校企合作实践基地
大数据工程师需要学习哪些
计算机硬件、数据结构与算法、操作系统、程序设计语言、计算机网络、数据库技术、多媒体知识、系统开发和运行维护、安全性知识、标准化知识、知识产权、计算机专业英语等课程，数据库方面的主要有数据库设计、数据流程设计、数据库系统的运行和管理、还有SQL语言。望采纳！谢谢
大数据专业是学什么？
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。还需要学习数据采集、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)。大数据专业主要学：统计学、数学、社会学、经济金融、计算机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。另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Haoop生态体系、HDFS技术、HBASE技术、Sqoop运用流程、数据仓库东西HIV、大数据离线剖析Spark、Python言语、数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。从事大数据工作，免不了要分析数据。如果从事数据剖析师，就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力，了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师，就需要能够熟练运用各类算法，对数学的要求是很高的。
大数据培训内容，大数据要学哪些课程？
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。 Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
大数据工程路调色技术专业学什么？
大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》、《大数据可视化》
学长学姐讲专业—大数据工程技术专业
学长学姐讲专业
#大数据工程技术专业#
阿基米德说：给我一个支点，我就能翘起地球。
大数据工程师说：给我足够的数据，我就能预测未来。
从庞大的数据流中，找出过去事件的特征，预测未来可能发生的事情，这就是大数据工程专业的魅力。
今天学长就带你走入大数据工程技术专业，来了解这个面向未来的专业。
PART
01
专业背景
大数据（BigDate）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。
大数据之“大”，不仅仅在于容量之大，真正的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。大数据能帮助企业找到一个个难题的答案，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求，给企业带来前所未有的商业价值与机会。
随着网络的普及，我们进入了一个信息爆炸的时代。大数据在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况，就业前景非常向好，是当下“十强产业”之首的新一代信息技术产业人才需求量最多的专业之一，更是目前毕业生就业最火、工资最高的专业之一。
“未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代。”这是阿里巴巴创始人马云不止在一个场合重复讲到的。这里所讲的DT就是DateTechnologay(数据科技）。数据时代的到来，使大数据专业未来可期。
PART
02
培养目标
本专业主要培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、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层次技术技能型人才。
PART
03
师资实力
本专业师资队伍雄厚，专业基础扎实，定能带领你掌握专业技术和知识。
实训条件过硬，可以充分满足学生的实训需求。
PART
04
核心课程
大数据导论、数据库原理及应用、Hadoop大数据集群系统部署与开发、数据挖掘技术与应用、Python数据分析与应用、大数据可视化技术应用、Spark大数据处理技术、数据结构与算法等。
这些专业课程你还很陌生，但只要努力学习，一定能牢牢掌握，实现自己的职业理想！
PART
05
就业方向
同学们毕业后可从事大数据相关系统运维、数据处理、数据分析、应用开发等相关技术服务工作。主要岗位包括大数据运维工程师，大数据分析工程师，大数据开发工程师，大数据测试工程师，数据可视化工程师，大数据售前工程师等岗位更可以进阶为大数据架构工程师或大数据应用规划师等中高端职位。
谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！
数据时代已经到来，学习大数据工程专业，
成为时代弄潮儿，抓住时代的机遇！
把握时代发展方向，未来可期！
与我校各区域负责老师联系进行咨询
24小时在线，贴心为您解答
大数据专业学什么？
大数据技术专业属于交叉学科：统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。
此外，他们还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。
大数据都需要学什么？
第一阶段：大数据技术入门1、大数据入门：介绍大数据技术培训课程，概要介绍。2、Linux大数据必备：介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。3、CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。第二阶段：海量数据高级分析语言介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。第三阶段：海量数据存储分布式存储1、HadoopHDFS分布式存储2、HBase分布式存储第四阶段：海量数据分析分布式计算1、HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。2、Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。3、Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。
Java大数据要学一些什么内容？
这是一个非常好的问题，也是很多初学者比较关心的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。
首先，所谓的Java大数据通常指的是采用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是Java语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。总体上来说，Java大数据的学习内容是比较多的，而且也具有一定的难度。
java语言基础部分的学习内容相对比较明确，由于Java语言本身的技术体系已经比较成熟了，所以学习过程也会相对比较顺利。对于初学者来说，建议围绕JavaWeb开发来制定学习计划，这样也会提升就业竞争力。JavaWeb开发不仅涉及到后端开发知识，还涉及到前端开发知识，整体的知识量还是比较大的，而且在学习的过程中，需要完成大量的实验。
大数据平台部分可以围绕Hadoop来展开，由于当前Hadoop生态已经比较健全了，所以这部分学习内容非常多，需要初学者有一个系统的学习过程。学习Hadoop的初期是完全可以自学的，当前Hadoop的案例也越来越丰富了，所以学习Hadoop也会有一个较好的学习体验。由于Hadoop对于实验场景有一定的要求，所以搭建实验环境是学习Hadoop的一个重要基础。
学习Java大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者在学习场景开发知识的过程中，并不建议完全采用自学的学习方式，可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
数据科学与大数据技术学什么
数据科学与大数据技术学的内容：大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术。旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。课程：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理，大数据管理、大数据实践等课程。就业方向：毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、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的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造。**机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。数据科学与大数据技术专业学什么本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，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与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。
