大数据技术与应用学的是什么内容(李傲)

大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学等。在“大数据”的背景下，精通“大数据”的专业人士将成为企业最重要的业务角色。“大数据”员工工资持续增长，人才缺口巨大，就业前景可观。

什么是大数据技术和应用

大数据技术是一门交叉学科:统计学、数学、计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。此外，还需要学习数据采集、分析处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是跨境人才(具有专业知识和数据思维)。

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导论、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、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统介绍、计算机系统基础、并行架构与编程、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。

大数据技术的使用和在各个领域的应用

零售行业:主要以客户营销分析为主，可以通过大数据技术分析客户消费信息。了解客户的消费习惯、消费方向等。，以便商店能做出更合理的商品和货架摆放，并计划营销计划和产品推荐手段。

金融行业:在金融行业，数据就是生命，其信息系统中积累了大量的客户交易数据。通过大数据，我们可以分析客户的行为，防止欺诈，分析金融风险。

医疗行业:大数据可以帮助分析疫情信息，做出相应的防控措施。人类健康趋势分析可以提高电子病历、医学研发和临床试验中的诊断准确性和药物有效性。

制造业:这个行业对大数据的需求主要体现在产品R&D和设计、供应链管理、生产和售后服务。通过数据分析，消除了产品研发过程中一些不必要的步骤，及时改进了产品制造和装配的流程。

大数据技术及应用相关岗位

1.大数据系统架构师

大数据平台建设、系统设计和基础设施。

技能:计算机架构、网络架构、编程范式、文件系统、分布式并行处理等。

2.大数据系统分析师

面对实际行业，我们使用大数据技术来管理、分析和应用数据安全生命周期。

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

不同行业的专业人士，专门从事行业数据的收集、整理和分析，并根据数据进行行业研究、评估和预测。在工作中，我们使用工具来提取、分析和呈现数据，以实现数据的商业意义。

5.数据挖掘工程师

做数据挖掘需要从海量数据中寻找规律，这需要一定的数学知识，比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等等。常用的语言有Python、Java、C或C++，我自己用Python或Java比较多。有时候用MapReduce来写程序，然后用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python会和Spark结合。