1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

2、3、核心技术，（1）大数据与Hadoop生态系统。

3、详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。


(资料图片)

4、（2）关系型数据库技术。

5、详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

6、（3）分布式数据处理。

7、详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

8、（4）海量数据分析与数据挖掘。

9、详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

10、（5）物联网与大数据。

11、详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

12、（6）文件系统（HDFS）。

13、详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

14、（7）NoSQL。

15、详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

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