大資料專業主要學什麼+課程有哪些

　　大資料專業主要學什麼

　　大資料需要學的：1、Java程式設計技術；2、Linux命令；3、Hadoop；4、Hive；5、Avro與Protobuf；6、ZooKeeper；7、HBase；8、phoenix等。

　　課程有哪些

　　大資料專業主要學習內容第一階段：大資料前沿知識及hadoop入門，大資料前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分佈模式的安裝配置。

　　第二階段：hadoop部署進階。Hadoop叢集模式搭建，hadoop分散式檔案系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS檔案操作。Mapreduce概念及思想。

　　第三階段：大資料匯入與儲存。mysql資料庫基礎知識，hive的基本語法。hive的架構及設計原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop元件匯入到hive。

　　第四階段：Hbase理論與實戰。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的資料儲存。專案實戰。

　　第五階段：Spaer配置及使用場景。scala基本語法。spark介紹及發展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。

　　第六階段：spark大資料分析原理。spark核心，基本定義，spark任務排程。sparkstreaming實時流計算。sparkmllib機器學習。sparksql查詢。

　　大資料專業就業方向大資料專業是從資料管理、系統開發、海量資料分析和挖掘等方面系統，幫助企業掌握大資料應用中各種典型問題的解決方案的專業，就業方向資料開發與管理、企業管理、城市環境治理等方面。

　　1、基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐。

　　2、必修課：離散數學、機率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析。

　　3、選修課：資料科學演算法導論、資料科學專題、資料科學實踐、網際網路實用開發技術、抽樣技術、統計學習、迴歸分析、隨機過程。

　　護理專業主要學生理學、病理學、藥理學、健康評估、護理學基礎、內科護理學、外科護理學、婦產科護理學、兒科護理學等課程。

　　主幹課程：人體解剖學、生理學、病理學、藥理學、健康評估、護理學基礎、內科護理學（含傳染病護理）、外科護理學、婦產科護理學、兒科護理學、急救護理學、康復護理學、社群護理學、老年護理學、護理心理學等。

　　護理主要實踐教學環節：人體結構與功能、病原生物與免疫學、生物化學、病理學基礎、藥理學基礎、護理學基礎、內科護理、外科護理、婦產科護理、兒科護理、精神科護理、護理心理學、護理倫理學、護理管理學、康復護理、中醫護理、護理基本技術操作、護理見習、社群實習、畢業實習等，以及各校的主要特色課程和實踐環節。

　　護理專業課程有兩個分支，一個分支是常規護理專業，核心課程是：健康評估、護理心理、基礎護理技術、內科護理、外科護理、婦產科護理、兒科護理、急救護理和預防醫學；另一個分支是老年護理專業，核心課程是：健康評估、老年護理心理學、基礎護理技術、老年護理、內科護理、外科護理、康復護理、老年營養與膳食，急救護理和預防醫學。