管科的大数据方向哪个好？

牛大拿 • 2023-03-09 13:25 • 生活指南 • 阅读 107

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关管科的大数据方向哪个好的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

大数据哪个专业好？

大数据专业是一个非常新的专业，早期有的学校开设了数据科学专业，后来随着条件逐步成熟，一部分高校开设了大数据专业。

大数据专业的教学内容主要集中在三个方面，一个方面是数学，因为大数据需要用到大量的算法，所以数学基础对大数据研发人员来说还是非常重要的。一方面是统计学，大数据的很多内容是统计学的延伸，尤其是大数据分析领域。还有一方面是计算机技术，大数据是物联网和云计算发展的必然产物，所以大数据的基础就是计算机网络技术。

大部分大数据专业的毕业生都在从事大数据平台工程师的岗位，主要任务是搭建企业的大数据平台以及开发一些平台上的具体功能。大数据岗位涉及到算法分析师、算法实现工程师、数据分析师、BI工程师（还有很多细分岗位）、数据工程师（采集、整理等）、程序员等。

大数据管理与应用这个专业怎么样？真的好吗？

大数据管理与应用这个专业挺好的。值得大家考虑。

本专业主要是以互联网和大数据为背景，主要研究大数据分析理论和方法，在经济管理中的应用，以及大数据管理与治理的方法。

大数据管理与应用课程包括，数学分析，高等代数，普通物理数学以信息科学概论，数据结论，数学科学导论，程序设计导论，程序设计实践，离散数学概论与统计，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，算法导论，，经济管理。等等方面开展课程，从我以上列出的课程就不难发现这门专业的课程是繁多的。

但也不难知道这个专业是当前比较热门的一个专业。

当前，大数据的浪潮已经扑面而来，大家已经进入了一个大数据时代，信息化，数字化，，智能化，它是鲜明的时代特征，世界经济数字化，肯定是现在的大势所趋的，大数据的应用正在慢慢地从互联网，扩展到各个方面，如金融领域的征信机构，和征卷交易，再到教育领域的成绩分析啦，教学改革，再到政务交通领域的交通安全分析，医疗健康，还有我们经常用的滴滴打车，以及美团上点外卖等等，各个社会领域都有无处不在的大数据管理的影子。

大数据管理与应用，以后势必将成为驱动企业发展的一个重要的人力资本，以后就业也可以选择涉及涉及政府，金融媒体，零售广告，IT，医药，银行，等等这些众多领域。

要是学好本专业就业市场和前景出路很多，选择这个专业是要对数学要求比较高的，要有一定的逻辑思维的能力，还要具备细心，耐心以及语言包装能力。

最后希望大家都能选择好自己适合的专业哦。

大数据三个方向哪个好

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

01.大数据工程师

02.数据分析师

03.大数据科学家

04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）

根据适合自己的来做选择才是最好的！

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大数据管理与应用就业方向及前景

目前正是大数据时代，该专业符合当下及未来发展的需求，就业前景非常好。毕业生可以从事，大数据系统架构师、Java大数据分布式程序开发师、大数据平台运维师、数据可视化、大数据挖掘师等工作。

1、互联网电商方向

作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。

2、零售金融方向

零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。

大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据哪些专业好？

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；

2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术，

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状，

今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

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。

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