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大数据技术与应用学的是什么内容

大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高

等数学等内容。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角

色，大数据“”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大，就业前景十分可观。

大数据技术与应用学的是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。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。

大数据技术与应用在各领域的使用零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术

可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理

商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通

过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋

势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服

务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制

造与组装的流程。

大数据技术与应用相关岗位1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预

测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、

高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己

用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，

如果用Python的话会和Spark相结合。