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　　大家不要只看到大数据技术行业薪资水平高，还要看到大数据技术学习过程的艰辛，大数据的逻辑知识点很多，如果没有兴趣、不能理解，很容易就在学习的过程中失去信心。大数据技术是学什么课程?我们来看一看。

一、大数据技术学什么

　　1、一般大学内的大数据技术课程：

　　(1)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。

　　(2)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。

　　(3)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。

　　2、一般培训机构的大数据技术课程：

　　(1)数据采集：

　　数据采集包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时，对数据采集逻辑的认知提高了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

　　(2)数据存取：

　　数据存取分为存储和提取两个部分。数据存储，大数据分析师需要清楚数据存储内部的工作机制和流程，最核心在于，知道原始数据基础上需要经过哪些处理，最后得到了怎样的数据;数据提取，大数据分析师先要具备数据提取能力。

　　(3)数据挖掘：

　　在这个阶段，大数据分析师要掌握，一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识;二是熟练使用一门数据挖掘工具，Python或R都是可选项;三是需要了解常用的数据挖掘算法以及这些算法的应用场景和优劣性。

　　(4)数据分析：

　　数据分析相对于数据挖掘而言，更多的是偏向解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际作用。

　　(5)数据可视化：

　　数据可视化要求大数据分析师除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。数据可视化永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是重中之重。

　　二、大数据技术就业方向

　　1.数据工程方向

　　从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

　　2.数据分析方向

　　从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

　　如今你了解大数据技术是学什么课程了吗?大数据技术需要学习的课程很多，自学的过程也是比较难的，涉及到一些逻辑问题，如果有人指导则会大大提升学习效率。如果你想参加大数据技术培训，欢迎咨询千锋教育!

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