202x年大資料專業的課程和未來就業方向如何

　　被大資料專業錄取的小夥伴們是不是都在家裡準備收取自己人生中的第一份大學錄取通知書了呢？那麼你們在步入大學之前知道自己的專業未來的學習課程及就業前景如何嗎？接下來就跟隨小編一起來看看吧！歡迎大家閱讀本文，關注本站即可獲取更多精彩資訊！

　　大資料專業是學什麼

　　大資料技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

　　此外還需學習資料採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機程式語言等，知識結構是二專多能複合的跨界人才（有專業知識、有資料思維）。

　　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。

　　以中國人民大學為例：

　　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。

　　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。

　　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。

　　大資料專業就業前景

　　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。

　　從近兩年大資料方向研究生的就業情況來看，大資料領域的崗位還是比較多的，尤其是大資料開發崗位，目前正逐漸從大資料平臺開發向大資料應用開發領域覆蓋，這也是大資料開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大資料開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

　　當前大資料技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大資料相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

　　在填報高考志願時，有小夥伴比較關心大資料專業課程有哪些?就業前景怎麼樣?下面是由本站編輯為大家整理的“大資料專業學什麼 好就業嗎”。

　　大資料開設課程

　　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、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等。

　　大資料工程師的發展前景

　　近年來，隨著資訊化和資料產業的發展，社會上對大資料相關專業的人才需求量持續上升，但是國內真正的大資料方面的專業人才數量非常少，這樣的供需不平衡就會導致資料行業產生一個較大的人才缺口，大資料工程師將迎來廣闊的就業前景，大資料和IT類似，都是越老越吃香，你的實踐經驗越豐富，你可以發展的職業生涯也就越長，自我價值也就越大。

　　大資料的未來發展前景是值得肯定的，現在大資料人才出現了供不應求的情況。大資料行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域，但是從目前招聘資料來看，大資料人才還是不能滿足市場的需求，因此現在學大資料未來的發展前景是非常好的。

　　大資料產業的發展離不開國家政策的支援，國家對大資料的戰略政策制定和實施，也成為大資料市場不斷髮展的有力條件。比如上海的“大資料局”和貴州的“雲上貴州”，長江三角洲和京津冀還有中西部地區，都在國家的政策下發展得良好。政策的支援在不斷更新著我們對大資料的認識。

　　拓展閱讀：大資料的就業方向

　　1、大資料開發工程師

　　大資料開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計;精簡到兩類指標就是：PV和UV;精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，並不是這麼的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。

　　2、Hadoop開發工程師

　　資訊時代資料的爆發式增長，使得資料的規模越來越大，傳統BI(即商務智慧)的資料處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的資料處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。

　　3、資訊架構工程師

　　資訊架構師需要懂得如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行資料管理和利用。資訊架構師的關鍵技能包括主資料管理、業務知識和資料建模等。當然，這也就是資訊架構工程師的工作。

　　4、大資料分析師

　　大資料分析師需要對海量的大資料做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的資訊提取出來為決策提供支援，而大資料分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。大資料分析師不僅要具備資料分析知識，作為高階大資料分析師，還要掌握大資料技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大資料知識體系。

　　在填報高考志願時，有小夥伴比較關心交通運輸專業主要學什麼?有哪些就業方向?下面是由本站編輯為大家整理的“交通運輸專業課程有哪些 就業方向有哪些”。

　　交通運輸專業課程

　　1、通識類知識

　　除國家規定的教學內容外，人文社會科學、外語、計算機與資訊科技、體育、藝術等內容由各高校根據辦學定位與人才培養目標確定。

　　2、學科基礎知識

　　公共基礎知識主要包括數學、力學、經濟學、管理學、系統科學以及交通運輸專業教育所需要的基礎知識。教學內容應滿足教育部相關課程教學指導委員會對工科類本科專業的基本要求，各高校可根據自身的人才培養定位調整提高相關教學要求。

　　專業基礎知識主要包括工程製圖、土木測量、機械基礎、傳熱學基礎、工程材料、電工電子、計算機應用技術、資訊及自動化控制、通訊導航、運籌最佳化、技術經濟分析等知識領域。

　　3、專業知識

　　交通運輸專業的課程須覆蓋相應的核心知識領域，並培養學生將所學的知識應用於交通運輸系統實踐中的能力。

　　交通運輸專業核心知識領域一般包括交通運輸基礎設施建設、載運工具理論與技術裝備、交通運輸系統規劃、港站樞紐規劃與設計、旅客運營組織、貨物運營組織、運營排程指揮以及交通運輸政策法規、交通運輸商務、交通運輸經濟、交通運輸安全、現代物流和綜合運輸等知識領域。具體課程及內容，可針對各種運輸方式的共性知識領域，也可結合某一種運輸方式(道路、鐵路、水運、航空)或者綜合運輸的特點設定。

　　交通運輸專業就業方向

　　1、到大型的交通運輸企業，比如中國遠洋運輸集團公司等就業。這是交通運輸專業對口的行業，並且入門比較低，工作比較容易上手，待遇也不錯，許多交通運輸專業的畢業生直接到這些部門工作。

　　2、到物流公司就業，比如順豐等公司。隨著電子商務近年來的蓬勃發展，物流行業也迅速壯大，吸收了大量交通運輸專業的畢業生，有時還會出現交通運輸專業畢業生供不應求的局面。

　　3、到國家交通部、地方交通廳(局)、行業協會等單位就業。這些單位一般都是公開招考，職位大多工作穩定，並且社會地位高，很受畢業生的青睞。

　　4、到交通部下的各研究院、大專院校等就業。有些學歷比較高的畢業生到研究院、高校等單位就業，有的從事研究工作，有的從事教學工作，也是很不錯的就業方向。