计算机大数据专业课程

1、大数据课程都学什么啊？

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MapRece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。

2、大数据学习需要哪些课程？

1、Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

4、Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5、Avro与Protobuf

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapRece任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7、HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8、phoenix

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

3、大数据的课程都有哪些？

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。
数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。
计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、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等，也是必备课程。
而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

4、云计算与大数据专业的主要课程是什么

大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。

另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、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。

旨在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级专业大数据技术人才。 

(4)计算机大数据专业课程扩展资料：

应用领域

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

5、所有计算机专业都要学的课程有哪些？

1． 计算机数学基础
本课程4学分，课内学时72，开设一学期。
课程的主要内容：线性代数、概率基础、数理统计基础等。

2． 计算机电路基础 (1)
本课程4学分，课内学时72，其中实验18学时，开设一学期。
本课程是计算机应用专业的专业基础课。主要内容包括：电路基本概念（电路与电路模 型、电路基本物理量、电路基本元件、基尔霍夫定律、简单的电阻电路），半导体基本器件 ；开关理论基础，门电路，组合逻辑电路与时序逻辑电路，可编程逻辑器件（随机读写存贮 器、只读存贮器、可编程逻辑阵列、通用逻辑阵列、现场可编程门阵列、在系统（ISP）编 程技术），数字系统的组成。
本课程后续课程：计算机电路基础(2)等。

3． 计算机电路基础(2)
本课程4学分，课内学时72，其中实验14学时，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机控制方向的一门必修课。主要内容包括：模拟电路基本 概念，运算放大器的原理及应用，功率放大及稳压电路；测试技术概述，机电系统运动参 数 （位移、速度、加速度、力、力矩、应变及应力等）的测试，过程系统参数（压力、温 度、 流量等），测试数据处理。
本课程先修课程：计算机电路基础(1)等。
本课程后续课程：微机接口技术、计算机控制技术等。

4． C++语言程序设计
本课程5学分，90学时，开设一学期。
C++语言程序设计是计算机应用专业的专业基础课。该课程的主要内容：算术、逻辑、 比较、位、条件、逗号、赋值、输入、输出等运算符和表达式，分支和循环控制结构，模块 化程序设计（函数定义、函数调用、函数重载、库函数、变量作用域和存贮类），数据类 型 （整型、实型、字符型、枚举、数组、结构、指针、类等），动态存储空间的分配与释 放， C++操作环境、编译预处理、文件链接和工程文件的使用，类与对象的概念，操作符重 载与 函数模板，C++标准输入输出流、文件流和串流，等等。
本课程先修课程：计算机入门及操作技能训练（在集中实践环节中）、计算机组成原理 与汇编语言等。

5. 计算机组成原理与汇编语言
本课程5学分，课内学时90，开设一学期。
本课程是计算机应用专业的专业基础课。主要内容包括：计算机系统概述，计算机中数 据的表示，运算方法和运算器，指令系统，控制器，存贮器组织，输入输出系统；汇编语 言 ，汇编语言基本程序设计，程序设计举例（输入输出程序设计、中断程序设计、系统调 用及 程序设计）。
本课程先修课程：计算机电路基础(1)等。
本课程后续课程：操作系统，计算机网络等。

6. 数据结构
本课程5学分，90学时，其中实验占27学时，大作业占18学时，开设一学期。
数据结构是计算机应用专业的专业基础课。该课程的主要内容：线性表、栈、队列的定 义、顺序存贮和链接存贮结构，进行插入和删除等运算的算法；树、二叉树、二叉排序树 、 哈夫曼树的定义、性质、存贮结构及建立过程，二叉树的先序、中序和后序遍历算法， 二叉 排序树的查找、插入和生成算法，图的定义，图的邻接矩阵、邻接表和边集数组存贮 结构， 图的深度优先和广度优先遍历算法，求图的最小生成树和最短路径算法，拓扑排序 算法，数 据查找和排序的各种算法，文件的概念和组织方法等。
本课程先修课程：计算机组成原理与汇编语言、C++语言程序设计等。

7. 微机接口技术
本课程5学分，课内学时90，其中实验27学时，大作业18学时，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机控制方向的一门必修课。主要内容包括：微机接口技术 概述，模拟量输出输入通道（A/D、D/A变换及其接口电路），数字量输出输入通道，常用 可编程并、串行接口电路，工业控制计算机总线技术，人机界面接口技术。
本课程先修课程：计算机组成原理与汇编语言、计算机电路基础(2)等。
本课程后续课程：计算机控制技术、单片机技术等。

8. 数据库基础与应用
本课程6学分，108学时，开设一学期。
数据库基础与应用是计算机应用专业信息管理方向的一门必修课，其它方向的选修课。 该课程的主要内容：数据库系统的概念、组成和主要功能，数据库保护和数据模型，关系 模 型和各种关系运算，利用SQL进行数据库的定义、查询、更新、插入和删除数据，关系规 范 化和函数依赖，第一、二、三范式和BCNF范式，数据库的概念结构设计、逻辑结构设计 和物 理结构设计，FoxPro数据库的建立、显示、修改、查询、统计、复制、索引、排序、 更新、 关联等，Foxpro应用程序设计和用户界面设计。
先修课程：计算机入门及操作技能训练（在集中实践环节中）、离散数学等。

9. 操作系统
本课程5学分，课内学时90，开设一学期。
操作系统是计算机应用专业的专业基础课。操作系统对计算机系统资源实施管理，是所 有其他软件与计算机硬件的唯一接口。学生通过本课程的学习，理解操作系统的基本概念 和主要功能，掌握常用操作系统的使用和一般管理方法，了解它是如何组织和运作的，从 而为今后的学习和工作打下基础。
课程主要内容：操作系统引论；进程管理；处理机管理；存储器管理；文件系统；设备 管理；中断和信号机构；死锁；微内核体系结构；网络操作系统；操作系统展望与中文操 作系统。
本课程先修课程：计算机组成原理与汇编语言、C++语言程序设计、离散数学基础等。
本课程后续课程：网络操作系统等。

10. 计算机控制技术
本课程4学分，课内学时72，其中实验15学时，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机控制方向的一门必修课。主要内容包括：自动控制的基 本概念，计算机控制系统基本组成及工作原理，计算机控制系统的基本特性，计算机控制 系统的控制算法，控制用计算机系统的配制，实时控制软件技术，计算机控制系统的抗干 扰技术，可编程序控制器的原理及应用，分散型控制系统及其应用，计算机控制系统设计 与调试举例。
本课程先修课程：计算机组成原理与汇编语言、C++语言程序设计等。
本课程后续课程：单片机技术等。

11. 单片机技术
本课程4学分，课内学时72，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机控制方向的一门必修课。主要内容包括：单片机概述， 单片机芯片结构，单片机指令系统，单片机程序设计，单片机系统扩展，单片机开发系统 及应用，单片机在控制系统中的应用（数据采集系统，智能数字电压表，机械手控制系统 等） 。
本课程先修课程：计算机组成原理与汇编语言等。

12. 计算机网络
本课程5学分，课内学时90，开设一学期。
本课程是计算机应用专业的专业基础课。主要内容包括：计算机网络概述（计算机网络 基本概念、计算机网络硬件、计算机网络软件、互连网络标准体系、开放式系统互连参考 模型、计算机网络的新进展及发展趋势）；计算机网络的层次模型，计算机网络中的通信 子网 （概述、数字通信基础知识、局域计算机网络、城域计算机网络、广域计算机网络、 网际互 连技术）；计算机网络中的高层服务（概述、局域网络服务/广域网络服务、电子邮 政服务 、WWW多媒体信息发布服务、文件传输与终端仿真服务、其他网络高层应用）；计算 机网络应用开发与相关技术，使用计算机网络的道德和法律法规。
本课程先修课程：计算机组成原理与汇编语言等。
本课程后续课程：组网与网络管理技术、Internet与Intranet应用、网络操作系统、计 算机组成原理与汇编语言、网络信息制作与发布等。

13. 多媒体技术基础
本课程4学分，课内学时72，其中实验24学时，开设一学期。
多媒体技术基础课程是计算机应用专业计算机应用软件开发方向的一门必修课。通过本 课程的学习，使学生了解多媒体技术的发展，掌握多媒体软硬件的配置及使用，为今后更 好地应用多媒体技术打下基础。
课程主要内容：多媒体计算机技术概论；视频与音频信息获取与存储技术；多媒体计算 机硬件结构；压缩技术；超文本和超媒体；多媒体素材的采集和处理；动画制作工具和创 作技术；编辑多媒体软件。
本课程先修课程：Windows使用、计算机组成原理。

14. 软件工程
本课程4学分，课内学时72，开设一学期。
软件工程课程是计算机应用专业计算机应用软件开发方向和计算机信息管理方向的必修 课。本课程阐述了软件开发、维护和管理等方面的软件工程学的概念、原理以及典型的技术 方法。通过本课程的学习，使学生树立软件工程的科学思想，能自觉按照软件工程的方法学 进行软件的开发和维护工作，并掌握与此相应的方便的工具，形成良好的软件开发习惯。
课程主要内容：软件工程概述；可行性研究；需求分析；总体设计；详细设计；编码； 测试；维护；原型法。
本课程先修课程：一门高级程序设计语言，操作系统，数据结构等。

15. Visual Basic程序设计
本课程5学分，课内学时90，其中实验32学时，开设一学期。
Visual Basic程序设计课程是计算机应用专业计算机应用软件开发方向的一门必修课。 通过本课程的学习，使学生熟悉VB这一集应用程序开发、设计、编辑、编译和调试为一体 的集成化开发环境，掌握VB的基本语言和语法，培养学生使用VB进行程序设计的技能。
课程主要内容：VB集成化开发环境；VB 窗体；VB控件；VB模块；VB类；VB输出；VB创 建并使用菜单和工具；VB使用数组、变量和常量；VB存储和获取数据；VB创建和使用帮助文 件；VB使用对话框；VB使用鼠标；VB使用Dll和API；VB使用ActiveX；VB面向对象的编程方 法。
本课程先修课程：程序设计基础、Windows操作系统、多媒体技术基础。

16. 软件工具与环境
本课程3学分，课内学时54，其中实验34学时，开设一学期。
软件工具与环境课程是计算机应用专业计算机应用软件开发方向的一门必修课。在软件 开发活动中，采用合适的软件开发工具、平台和环境，可以大大提高软件生产率，也是保 证软件产品的质量的一个重要手段。应用软件开发人员掌握有关概念，熟悉常用软件开发 工具、平台和环境是十分必要的。
课程主要内容：软件开发环境概论；人机界面；程序设计环境；系统集成环境；维护环 境；速成原型环境；程序自动生成环境。
本课程先修课程：软件工程等。

17． 信息管理系统
本课程4学分，72学时，大作业占18学时，开设一学期。
信息管理系统是计算机应用专业信息管理方向的一门必修课，它综合利用了先前学过的 知识，解决信息管理系统的实际问题。主要内容有：信息管理系统的概念与结构，信息管理 系统的开发过程，信息管理系统的管理与维护，信息管理系统的开发环境与工具，信息管理 系统的开发实例等。
本课程先修课程：计算机组成原理与汇编语言、计算机网络、数据结构、数据库基础与 应用、管理学基础等。

18. 组网与网络管理技术
本课程4学分，课内学时72，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机网络方向的一门必修课。主要内容包括：组网用的物理 信道，组网实践，计算机网络互连（交换网络的概念、局域网络互连、局域网与广域网的 互连），计算机网络管理（网络管理的基本概念、简单网络管理协议SNMP、全面网络管理 ，计算机网络的测试与维护）。
本课程先修课程：计算机网络等。

19. 网络操作系统
本课程4学分，课内学时72，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机网络方向的一门必修课。主要内容包括：网络操作系统 概论（网络操作系统概念、功能描述），网络操作系统比较（UNIX、Windows NT和Netware 网络操作系统性能价格比较），网络操作系统的发展预测，UNIX操作系统及使用，Windows NT操作系统及使用，Netware网络操作及使用。
本课程先修课程：计算机网络、操作系统等。

20. Internet与Intranet应用
本课程4学分，课内学时72，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机网络方向的一门必修课。主要内容包括： Internet和 Intranet应用及互连网络应用概貌，域名服务（DNS），电子邮政服务（E-mail），文件 传输服务（FTP），远程登录服务（Telnet），Web服务，代理（Proxy）服务，其他互连网 络服务，新的应用，ISP的实施例子。
本课程先修课程：计算机网络等。

21. 网络信息制作与发布
本课程5学分，课内学时90，开设一学期。
本课程是计算机应用专业计算机网络方向的一门必修课。主要内容包括：网络信息的收 集与组织，网络信息制作工具介绍（ Word、Front Page），网络信息的制作（预备知识： 色彩、构图与网页设计；利用Word制作简单网页，利用Front Page制作网页；视觉与创意 ），网络信息的发布，网络信息的维护。
先修课程：计算机网络等。

22. 英语Ⅰ(1) (2)
本课程6学分，课内学时108，开设一学年。
本课程为公共英语课程。通过课程的学习，学生应能掌握1600左右的常用词汇(包括入 学时要求掌握的600词)和若干相关的常用词组及基础语法知识；能够听懂发音清楚、语速较 慢的教学用语和日常生活用语，并能用英语进行简单的日常交谈；能够读懂所学词汇和语法 范围内的故事、短文及通知、便条等；能够写出简短的私人信函，或用便条转达具体信息。

统设服务课程：

1． 计算机入门及操作技能训练
本实践环节4学分，实验36学时（2学分），开设一学期。
主要内容：计算机系统组成与基本工作原理，计算机的基本操作与维护（键盘和鼠标使用， 中英文输入，外设与主机的连接、配置与使用，计算机常规维护），操作系统使用（Window s95以上），字处理软件使用（Word 97以上），计算机网络基本知识，Internet实用（浏览 器IE5.0、电子邮件Email使用）。

2． OFFICE办公软件
本实践环节4学分，实验45学时（2.5学分），开设一学期。
主要内容：字处理软件Word (97以上)深入使用，电子表格处理软件Excel (97以上)使 用，电子演示软件Power Point (97以上)使用，OFFICE办公软件综合使用训练。

6、大数据专业主要学什么课程

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。

(6)计算机大数据专业课程扩展资料：

大数据岗位：

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MapRece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。

7、大数据专业主要学什么？

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。

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。

(7)计算机大数据专业课程扩展资料：

大数据岗位：

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MapRece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。

8、大数据专业主要课程有哪些？

随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。

目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：

第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。

9、大学计算机有哪些专业课程

主要还是看你学系统方向还是软件方向或是信息方向。下面简单归纳一下。

计算机科学与技术专业：C语言程序设计、计算机组成原理、数据结构、操作系统、
微机原理及汇编语言、计算机网络、计算机系统结构、软件工程、面向对象程序设计等。

 计算机软件专业：面向对象程序设计、计算机组成原理、操作系统、数据结构、计算
机网络、软件工程、编译原理、分布式系统、软件项目管理、Oracle数据库系统等。

 电子商务专业：管理学原理、电子商务、物流管理、计算机网络、供应链管理、电子商务平台及核心技术、国际商务管理、电子商务案例分析、商务网站建设等。

本专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练，培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。本专业开设的主要课程有：电子技术、离散数学、程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成原理、微机系统、计算机系统结构、编译原理、计算机网络、数据库系统、软件工程、人工智能、计算机图形学、数字图像处理、计算机通讯原理、多媒体信息处理技术、数字信号处理、计算机控制、网络计算、算法设计与分析、信息安全、应用密码学基础、信息对抗、移动计算、数论与有限域基础、人机界面设计、面向对象程序设计等。

10、大数据专业课程有哪些

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。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
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、MapRece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，MapRece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。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
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MapRece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MapRece、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MapRece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。