本科 大数据专业
该专业以互联网+和大数据时代为背景,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方法。例如:商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。该专业旨在培养掌握管理学基本理论,熟悉现代信息管理技术与方法,善于利用商务数据去定量化分析,并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念,采取因材施教的模式,采用全新的课程教学体系,培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。
每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。<br>由于目前大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才—既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。<br>目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试大数据工程师职位。<br>三、关于大数据工程师需要掌握的知识,不妨从以下6个方面入手:<br>1、Java语言基础:<br>Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类<br>2、HTML、CSS与JavaScript<br>PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用<br>3、JavaWeb和数据库<br>数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕<br>4、LinuxHadoopt体系<br>Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架<br>5、Spark生态体系<br>Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算<br>6、大数据分析 —AI(人工智能)<br>Data Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习、图像识别神经网络、自然语言处理社交网络处理。