大数据专业学什么
大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、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等。
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
扩展资料：
大数据岗位：
1、大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2、大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
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
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
5、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
大数据有哪些用途
反馈信息技术应用
在大数据时代的背景之下，新一代信息技术的应用会源源不断地产生大量数据，比如移动互联网、物联网、数字家庭、电子商务等。
云计算跟大数据就像是一个硬币的正反面，它们密不可分。云计算可以为这些大容量、多样化的大数据提供一个存储和运算的平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
推进信息产业增长
大数据的发展已经是一个必然的趋势，在这个过程之中肯定会不断地涌现新技术、新产品、新服务和新业态等。一方面，大数据将会在集成芯片等硬件设备产业中催发新的技术革命，而且还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
另一方面，大数据将在软件与服务领域中，推进数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
提高核心竞争力
如今，各行业开始关注并使用大数据分析帮助企业做出业务调整，所做的决策从传统的“业务驱动” 转变“数据驱动”。
