一、大數據技術與應用專業學什么

面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、數據庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據臺搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

二、大數據技術與應用專業簡介

大數據技術與應用主要研究大數據技術、數據庫建模等方面基本知識和技能，進行統計數據分析、抽樣調查、數據信息挖掘和管理等。例如：實時交通路線數據統計，躲避擁堵；根據客戶的購買慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息；使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為等。 關鍵詞：實時交通 擁堵 優惠信息 數據挖掘

三、數據科學與大數據技術專業方向

分析類崗位

分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智能方向，根據人工智能產品需求完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。

研發類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據采集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。

開發工程師。基于hadoop、spark等構建數據分析臺，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。

運維工程師。負責大數據基礎臺的運維,保障臺的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

管理類崗位

產品經理。負責大數據臺產品的設計工作，主導數據產品的功能規劃、體驗設計，與研發、數據分析、算法團隊緊密合作，挖掘數據價值，形成數據產品，包括部分數據可視化的產品設計等。

運營經理。根據業務特點，結合業務發展需求，設立數據監控模型,搭建數據分析架構，理解業務方向和戰略，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議。