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浏览学大数据专业后悔是因为难度比较大,学习起来并不容易。大数据这门学科,可以说是包罗万有,涵盖的内容多到超乎了我们的想象。大数据包含J***a、Python、C++等基础开发语言的教程,同时也有我们之前没学过的技术栈和内存计算等等,没有计算机相关基础的同学在刚一接触这门学科的时候可能会感到后悔。
1、学习课程内容难
学习大数据专业首先得花很多时间来了解大数据理论,其次还要进行计算机编程语言的学习。比如:R,C++,J***A等等,学习的内容相当复杂。学完了编程语言之后,还要进行大数据部分的课程学习。包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分。完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。
2、实际操作要求高
首先要进行数据采集,搭建数据仓库。其次进行数据清洗,就是把收到数据简单处理,有了数据之后就可以对数据进行加工处理,主要是把各种数据维度建起来,基本数据做全,还要可复用,数据展现,要做到可视化。这些实际操作的步骤要求都比较高,一旦出现问题就需要重新再来。
虽然学习大数据专业有一定难度,但是只要开始坚定、踏实、努力地学习,这些问题肯定会一一被大家所攻破。而且现如今的社会发展,基本都能通过大数据来发现人们所需求的东西,基本各行各业都急需大数据类相关人才,所以该专业人才的培养是必须的。
大数据专业属于交叉学科: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。
大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发:Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容;数据分析与挖掘:Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等。
大数据专业基础课程一般包括:数学分析、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、基础课程: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、程序设计实践等。