隨著大數(shù)據(jù)時代的快速來臨，大數(shù)據(jù)技術應用廣泛，現(xiàn)在各行業(yè)對于大數(shù)據(jù)的工作者都很重視，大數(shù)據(jù)專業(yè)屬于前沿科技專業(yè)，而全國很多高校也已經(jīng)陸續(xù)圍繞大數(shù)據(jù)專業(yè)展開申報研究。未來大數(shù)據(jù)技術應用有可能邁入更多領域中。作為交叉型學科，大數(shù)據(jù)專業(yè)還需要與計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學等專業(yè)結合，因此大數(shù)據(jù)技術與數(shù)據(jù)科學這個專業(yè)將會培養(yǎng)出更專業(yè)更全面的人才，現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也非常豐厚，在國外很多入門級的數(shù)據(jù)科學家的收入已高達6位數(shù)。未來在中國大數(shù)據(jù)技術應用絕不可忽視。

數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)專業(yè)的必修基礎課程方面大數(shù)據(jù)(人工智能)概論、Linux操作系統(tǒng)、Java語言編程、數(shù)據(jù)庫原理與應用、數(shù)據(jù)結構、數(shù)學及統(tǒng)計類課程(高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計)、大數(shù)據(jù)應用開發(fā)語言、Hadoop大數(shù)據(jù)技術、分布式數(shù)據(jù)庫原理與應用、數(shù)據(jù)導入與預處理應用、數(shù)據(jù)挖掘技術與應用、大數(shù)據(jù)分析與內存計算等。選修的課程方面數(shù)據(jù)可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智能技術與應用等。實踐應用課程方面海量數(shù)據(jù)預處理實戰(zhàn)、海量數(shù)據(jù)挖掘與可視化實戰(zhàn)等。

大數(shù)據(jù)技術應用之數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術專業(yè)就業(yè)方向

分析類崗位

分析類工程師。使用統(tǒng)計模型、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習及其他方法，進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、構建行業(yè)數(shù)據(jù)分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

算法工程師。大數(shù)據(jù)方向，和專業(yè)工程師一起從系統(tǒng)應用的角度,利用數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計學習的理論和方法解決實際問題;人工智能方向，根據(jù)人工智能產(chǎn)品需求完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發(fā)，組織解決項目開發(fā)過程中的重大技術問題。

研發(fā)類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發(fā)、搭建、管理、運維、調優(yōu)，從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)加工，從數(shù)據(jù)清洗到數(shù)據(jù)抽取，從數(shù)據(jù)統(tǒng)計到數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)全產(chǎn)業(yè)線上的應用分析設計。

開發(fā)工程師。基于hadoop、spark等構建數(shù)據(jù)分析平臺，進行設計、開發(fā)分布式計算業(yè)務，負責機器學習、深度學習領域的開發(fā)工作。運維工程師。負責大數(shù)據(jù)基礎平臺的運維,保障平臺的穩(wěn)定可用，參與設計大數(shù)據(jù)自動化運維、監(jiān)控、故障處理工具。

大數(shù)據(jù)工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司到金融機構，到處需要大數(shù)據(jù)項目來做創(chuàng)新驅動。數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數(shù)據(jù)科學家的收入已經(jīng)是6位數(shù)了(美元)。

1、大數(shù)據(jù)技術的廣泛應用使其成為引領眾多行業(yè)技術進步、促進效益增長的關鍵支撐技術。根據(jù)數(shù)據(jù)處理的時效性，大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)可分為批式(batch)大數(shù)據(jù)和流式(streaming)大數(shù)據(jù)兩類。其中，批式大數(shù)據(jù)又被稱為歷史大數(shù)據(jù)，流式大數(shù)據(jù)又被稱為實時大數(shù)據(jù)。

2、大數(shù)據(jù)(big data)，指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

3、麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

4、大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

5、隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

6、與云計算的深度結合。大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎設備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。大數(shù)據(jù)技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。科學理論的突破。隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術革命。

以上我們了解大數(shù)據(jù)技術應用在未來的發(fā)展中有著舉足輕重的位置，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術革命，可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎理論，實現(xiàn)科學技術上的突破。如果您想了解更多信息，請您及時關注中培偉業(yè)。