会计与大数据专业学什么(研究生大数据专业学什么)

大数据专业学什么？

从2016年开始，北京大学牵头开设“数据科学与大数据技术”专业。

截至2020年，共有477所本科院校成功获批该专业，30所院校开设了“大数据管理与应用”专业。

数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术是一门实践性较强的新兴交叉学科。每个学校的学习重点不同。主要学习内容包括数学、统计学、计算机等大数据应用学科。基础知识、数据建模、高效分析处理、统计推断的基本理论、基本方法和基本技能。

大数据管理与应用

大数据管理与应用基于互联网+和大数据时代。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和治理方法。例如：商业数据分析、商业智能、电子医疗、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。

大数据专业能做什么？

近年来大数据岗位差距较大。很多公司都会招聘大数据相关的职位，主要包括以下几类：

分析类岗位

大数据分析利用统计模型、数据挖掘、机器学习等方法进行数据清洗、数据分析，构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。大数据算法在大数据方向，与专业工程师合作，运用数据挖掘/统计学习理论和方法，从系统应用的角度解决实际问题；在人工智能方向，根据人工智能产品的需求，完成技术方案、算法设计和核心模块的设计。开发、组织和解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

大数据架构工程师负责Hadoop集群架构设计、开发、建设、管理、运维、调优，从数据采集到数据处理，从数据清洗到数据提取，从数据统计到数据分析，实现整个大数据行业的在线应用分析和设计。大数据开发工程师基于Hadoop、Spark等搭建数据分析平台，设计开发分布式计算服务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。大数据运维工程师负责大数据基础平台的运维，保证平台的稳定性和可用性，并参与大数据自动化运维、监控、故障处理工具的设计。

管理类岗位

大数据产品经理负责大数据平台产品设计，主导数据产品的功能规划和体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据和算法的价值形成数据产品，包括一些数据可视化。产品设计等

各岗位薪资对比

职位类型平均月薪大数据分析19.3K大数据算法35.4K大数据架构工程师44.9K大数据开发工程师25.7K大数据运维工程师18.8K大数据产品经理27.5K其中其中，大数据研发岗位的薪资要求比较高，尤其是大数据架构师，技术要求比较高。

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如何成为一名大数据开发工程师？

为什么要开始从Java学习大数据？

从Java转向大数据开发？如何安排学习

最全的涉密大数据开发学习路线

3分钟了解大数据开发到底需要了解什么？

2022年最流行的5个大数据框架

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大数据概述及Hadoop环境搭建

ApacheHadoop分布式文件系统

MapReduce编程模型基础与实践

Hive数据仓库基础知识

Hive-数据仓库进阶

Hive-数据仓库实践

Nosql概述和ApacheHbase基础知识

ApacheHbase的进步和性能优化

ApacheSqoop和数据迁移简介

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Scala编程基础

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ApacheSpark分布式计算原理

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使用SparkStreaming进行流式数据处理和分析

SparkStream运行机制

Flink任务调度原理及资源分配

Flink高级算子和状态管理

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