大数据专业主要学什么?

  生态环境大数据是一门通过大数据采集、管理、价值挖掘分析,实现对海量环境资源的汇聚、交互共享,并对环境管理中看似相互之间毫无关联、碎片化、反映问题某个方面表面现象的信息进行关联分析,从中发现趋势、找准问题、把握规律,说清污染物排放状况的学科,那么生态环境大数据技术主要学什么内容呢?

  1、生态环境大数据技术主要学什么

  第一:计算机基础知识

  计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的,其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。

  编程语言可以从Python开始学起,而且如果未来要从事专业的大数据开发,也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度,学习过程中要重视实验的作用。

  第二:数学和统计学基础知识

  大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”,数据价值化的过程一定离不开数据分析,所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。

  数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响,所以一定要重视这两个方面知识的学习。

  第三:大数据平台基础

  大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑,大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能,掌握大数据平台也会对于技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说,可以从Hadoop和Spark开始学起。

  2、生态环境大数据专业定义

  环境信息技术主要研究环境地理信息系统、空间信息技术、数字地图制图、地图设计等方面基本知识和技能,进行地图设计、环境信息系统数据分析与管理、环境信息系统设计与开发等。例如:地图信息数据搜集、地图控件的开发及制作电子地图,地形、水文、污染数据等环境信息的监测与数据处理,环境工程的规划与设计等。

  3、大数据专业主要学什么课程

  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。

  大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

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       大数据分析自带神秘色彩,因为它是交叉学科,融入了统计学、数学、高等代数、信息学科等,所以一些人并不了解到底在大数据分析中统计学、数学扮演着怎样的角色,信息学科为什么必不可少。鉴于有如此疑惑的人不少,今天就跟大家详细介绍一下,让大家知道到底大数据分析专业都学的什么。

       第一,基础课程,主要包括数学分析、普通物理数学、信息学科、数据科学、导论程序设计、实践课程等等,学习这些课程的目的是为了为大数据分析提供基础,因为只有知道统计学、数学你才能在得到大量数据的时候知道得从哪几个不同角度出发去切入、试着分析、分层建模。
 第二,离散数学、概率和统计、数据计算、计算机系统基础、非结构化大数据分析等等,之所以需要学习这些课程,主要是因为大多数超过10tb的数据集都是凌乱的、数据是不规整的,所以你要了解到底非结构化数据应该从哪几个角度出发去分析,之所以需要学概率和统计,主要是因为在分析前你可先以概率学为依托测算一下大概率是怎样切入会比较好、先走大概率的切入方法,再走小概率的测算方法,如此一来就能大大缩短分析耗费的时间,更快得到实际结论。
        第三,需要学习数据科学、数据科学、实践抽样、统计、回归分析、随机过程等,不过这些课程的重要性相对以上模块来说略显不重要,所以一般在高校内会被归为选修课,就是学了更好、不学也不大影响整个分析的过程。
 以上是在高校内大数据分析专业的课程安排,有些人错过了上大学的时间、年龄又想要朝大数据分析方向发展,这时他们会报班学习,在培训机构内的教学方法就不一样了,他们会以实践为依托,不学概论、不学基础知识,只学从业技巧,比如会跟大家说关大数据分析的从业流程是业务熟悉、数据获得、数据清洗、数据分层建模、反向测算、得到可视化结论,同时还会将在每个阶段需要用到的系统软件,比如说java语言、linux、hadoop、spark、storm等诸多软件逐一融入进去,做手把手教学,确保每个人在毕业时就具备了在大数据分析岗上从业1~2年人士所积累的经验值。
       通过分析大家也都明白了,如果是在高校内学大数据分析专业,所学课程内容比较多,毕竟安排了4年课程,如果报班学大数据分析不需要4年,培训机构讲师将精华知识点浓缩为三个月,三个月线下培训课程结束后就能具备大数据从业必备技巧。

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2021年6月,大数据工程技术本科层次职业教育专业已获教育部审批备案,并纳入全国招生来源计划管理系统。我校主动融入山东职业教育创新发展高地建设、大力推进职普融通又取得重大进展,也为我省发展公办本科层次职业教育、构建现代职业教育体系实现了突破。我省启动建设国家职业教育创新发展高地以来,作为全省首批应用型高校建设支持单位,学校充分发挥办学优势和办学特色,立足助力构建现代职业教育体系,积极推动职普融通。在课程体系建设、人才培养模式改革、“双师型”教师队伍建设、产教融合校企合作等方面,着力促进职业教育与普通教育资源共享、理念借鉴。坚定保持职业教育类型特色,建设和发展好本科层次职业教育专业,不断提高人才培养质量和办学水平。

大数据工程技术专业培养能够服务区域经济发展和社会发展需要,具有良好的人文素养、职业道德和创新意识,精益求精的工匠精神,较强的就业能力和可持续发展的能力;掌握旅游行业知识和大数据专业知识,具备大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘、可视化及应用的技术技能,面向计算机与互联网行业、精品旅游行业相关的大数据工程技术职业群,能够适应产业数字化转型升级,从事大数据分析工程师、大数据采集工程师等岗位工作的高层次技术技能型人才。

该专业毕业生符合旅游产业高端大数据人才的需求,可到旅游企事业、政府机关等单位从事大数据采集、存储、管理与分析等工作,也可继续攻读相关专业的研究生或出国深造。

该专业毕业生符合旅游产业高端大数据人才的需求,可到旅游企事业、政府机关等单位从事大数据采集、存储、管理与分析等工作,也可继续攻读相关专业的研究生或出国深造。

选择山东青年政治学院大数据工程技术专业的三个理由:

理由一:面向精品旅游行业大数据分析。经广泛调研、精准分析、科学论证,本专业确定了培养面向精品旅游行业相关的大数据工程技术职业群,能够适应产业数字化转型升级,遵循技术技能人才成长规律,紧密对接现代服务业需求的变化,通过产业学院建设、产教融合、校企合作等办学方式,使人才培养与产业需求融合。

理由二:培养高层次复合型技术技能型人才。培养掌握旅游行业知识和大数据技术知识,提高学生的大数据采集、大数据分析、大数据可视化等核心能力。重点突出了实践能力和综合素养的培养,掌握高端技术技能,适应产业转型升级的需要,服务高端产业与产业高端岗位对更高层次复合型技术技能人才的需求。

理由三:产业引领的实践育人模式。紧密对接产业链,强化以能力提升为指向的实践教学,实践学分占比达到了57%。实施“产业引领,双向对接,多方合作,全程协同”的实践育人模式,本专业设有2门专业课程实施真实情景下的项目化教学,毕业论文(设计)在实验实习、行业一线和社会实践中完成的比例不低于90%。

Q1:大数据工程技术专业的学习(研究)对象是什么?

大数据工程技术专业是以大数据工程技术、旅游大数据为研究对象,主要是学习数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化相关内容,以游客画像、游客满意度、实时客流、旅游消费分析、旅游舆情等为研究内容。

Q2:大数据工程技术专业的前景怎么样?

目前具备行业背景知识的大数据人才缺口巨大,旅游大数据人才就业前景广阔,薪资高,职业发展空间大。该专业毕业生符合旅游产业高端大数据人才的要求,毕业后可到旅游企事业、政府机关等单位从事大数据采集、存储、管理与分析等工作,也可继续攻读相关专业的研究生或出国深造。

职业教育本科大数据工程技术专业人才培养方案

专业代码:310205 授予学位:工学

职业资格证书或技能等级证书举例

计算机与互联网业、精品旅游

大数据工程技术专业培养能够服务区域经济发展和社会发展需要,具有青年政治特质,理想信念坚定,德、智、体、美、劳全面发展,具有一定的科学文化水平,良好的人文素养、职业道德和创新意识,精益求精的工匠精神,较强的就业能力和可持续发展的能力;掌握旅游行业知识和大数据专业知识,具备大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘展现及应用的技术技能,面向计算机与互联网行业、精品旅游行业相关的大数据工程技术职业群,能够适应产业数字化转型升级,从事大数据分析工程师、大数据采集工程师等岗位工作的高层次技术技能型人才。

本专业学生通过3~8年的学习,应具备以下几方面的素质、知识和能力要求:

1.1思想品德素质:热爱祖国,拥护中国共产党的领导,树立科学的世界观、人生观和价值观;具有责任心和社会责任感;具有法律意识,自觉遵纪守法。

1.2人文社会科学素养:具备较好的人文素养与审美。

1.3专业素质:掌握大数据相关工作的基本理论和技术,热爱大数据专业,注重职业道德修养,理解并遵守工程职业道德规范,履行职责。

1.4身心素质:具有健康的体魄、心理和健全的人格,掌握基本运动知识,养成良好的健身与卫生习惯。

1.5具有质量意识、环保意识、安全意识、信息素养、工匠精神、创新思维、全球视野。

2.1公共基础知识:具有信息交流、法律与环境、社会与公共安全等知识。

2.2自然科学知识:具有从事旅游大数据应用领域相关的项目所需的自然科学知识。

2.3专业基本知识:具有扎实的旅游、计算机、数理统计等相关的基本知识。

2.4专业知识:熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识,熟练掌握数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘、数据可视化技术等专业知识。

2.5工具性知识:掌握相关大数据文献检索、行业资料查询及运用现代信息技术获取相关知识的基本方法。

3.1工程知识应用能力:能够将数学、自然科学、工程基础、专业知识综合利用所学知识解决较复杂大数据的工程问题。

3.1.1能够运用数学与自然科学的基本概念和原理描述和解决较复杂大数据工程中的问题。

3.1.2能够运用工程基础和专业知识,针对一个较较复杂大数据工程选择恰当的数学模型,并在满足一定精度要求的前提下,完成必要的推理、演算和求解。

3.2问题分析能力:能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析较复杂大数据工程问题,以获得有效结论。

3.2.1能运用数学、自然科学的基础原理对实际问题进行推理分析,归纳识别出大数据的工程问题。

3.2.2能够运用大数据科学的基础原理,并通过文献,研究和分析复杂的大数据工程问题,分析研究出解决途径。

3.2.3能够应用数学、自然科学和大数据科学的基础原理,并通过文献分析研究解决实际中出现的较复杂大数据工程问题,并得到有效结论。

3.3设计/开发解决方案能力:能够设计针对较复杂大数据工程问题的解决方案,设计满足特定需求的系统、单元或流程,并能够在设计环节中体现创新意识。

3.3.1能够针对较复杂大数据工程问题,根据用户要求,给出大数据系统的规划与设计,部署与实施、管理与运维方案。

3.3.2能够针对较复杂大数据工程问题,根据用户需要,给出大数据系统的开发、测试与智能分析方案。

3.3.3能够针对较复杂大数据工程问题,根据特定的场景,给出应用大数据系统的设计方案。

3.4项目管理能力:理解并掌握工程管理原理与方法,并能够在旅游大数据项目中应用。

3.5现代工具:能够针对较复杂大数据的工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对较复杂大数据工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。

3.5.1能够针对较复杂大数据工程问题,选择、使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,对复杂工程问题做出预测和模拟。

3.5.2能够针对较复杂大数据工程问题,开发与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,对复杂工程问题进行预测和模拟。

3.5.3能够理解针对较复杂大数据工程问题开发、选择与使用的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具的使用局限性。

3.6有效沟通能力:能够就较复杂大数据工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。

3.6.1报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。

3.6.2具备沟通交流的基本技巧与能力,良好的口头与书面表达能力,有效表达自己思想与意愿的能力、倾听与理解他人需求和意愿的能力,适应工作与人际环境变化的能力。

1.学制:基本学制4年,修业年限3-8年。

2.学分:本专业学生需修满160学分。

专业核心课:大数据技术原理与应用、数据采集与预处理技术、大数据分布式存储技术、数据挖掘、数据可视化技术、大数据分布式计算。

具体课程为:大数据Hadoop平台搭建、Python程序设计语言课程设计、数据库技术课程设计、旅游大数据采集实训、Spark大数据处理技术实训、旅游大数据挖掘综合实训、旅游大数据分析与处理综合实践、认知实习、跟岗实习、顶岗实习、毕业实习、毕业设计。

七、1+X职业技能等级证书认证

专业面向岗位开设课程对标职业资格证书或技能证书,学生在校期间需从以下1+X职业技能等级证书中考取一个以上。

1.数据采集浪潮集团有限公司

2.大数据应用开发 国信蓝桥教育科技(北京)股份有限公司

3.大数据分析与应用 阿里巴巴(中国)有限公司

4.大数据平台运维 新华三技术有限公司

5.电子商务数据分析 北京博导前程信息技术股份有限公司

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