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2023-07-26
更新时间:2024-05-10 11:22:46 作者:上大学网
计算机与网络基础:学习计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统使用、程序设计基础等,为后续大数据技术的学习打下坚实的基础。
编程语言:掌握Java、Python等编程语言,这些是实现大数据处理和分析的重要工具。通过学习Java网络编程、Python程序开发等课程,学生能够编写高效的数据处理脚本和应用程序。
数据库技术:深入理解关系型数据库(如MySQL)及非关系型数据库(NoSQL)的原理与应用,学习数据的存储、管理和查询技术。
大数据核心技术:学习Hadoop生态系统、Spark等大数据处理框架,掌握分布式存储(如HDFS)和并行计算(如MapReduce)原理。课程可能包括Hadoop大数据平台构建与应用、大数据查询与处理等。
数据采集与预处理:学习如何使用网络爬虫技术收集网络数据,以及数据清洗、转换和集成等预处理技术,确保数据质量满足分析需求。
数据分析与挖掘:通过数据挖掘、机器学习等课程,学习如何利用算法发现数据中的模式、关联和趋势,进行预测和决策支持。这可能涉及统计学、数据可视化、深度学习等内容。
数据可视化与呈现:学习如何使用图表、仪表板和其他可视化工具展示分析结果,使数据故事更直观易懂。
大数据平台运维与应用开发:涵盖大数据平台的部署、配置、监控和维护,以及基于大数据的应用程序开发,如微信小程序开发、Web数据交互技术等。
项目实战与职业认证:通过参与实际项目,将理论知识应用于解决实际问题,并有机会考取如“1+X Web前端开发”等职业资格证书,以增强就业竞争力。
上大学网小编认为,大数据技术专业不仅要求学生具备扎实的计算机科学基础,还需掌握大数据处理的全链条知识与技能,包括数据的获取、处理、分析、展示和应用,旨在培养既懂技术又懂业务的复合型人才。
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