¿Qué cursos debo tomar para especializarme en big data?
Cuando los candidatos eligen una especialización, ¿alguna vez ha entendido qué cursos tomar en una especialización en big data? El siguiente es el "Qué cursos tomar en una especialización en big data" que compilé solo para su referencia. Eres bienvenido a leerlo.
Cursos profesionales de big data
1. La especialización en tecnología de big data es una materia interdisciplinaria: estadística, matemáticas e informática son las tres disciplinas de apoyo: biología, medicina, ciencias ambientales, y economía Las ciencias, la sociología y la gestión son disciplinas aplicadas y ampliadas.
2. También necesita aprender software de recopilación, análisis y procesamiento de datos, así como software de modelado matemático y lenguajes de programación de computadoras. La estructura del conocimiento es un talento transfronterizo con dos especialidades y múltiples habilidades (. conocimiento profesional, pensamiento de datos).
3. Tomando como ejemplo la Universidad Renmin de China: cursos básicos: análisis matemático, álgebra avanzada, introducción a la física general, matemáticas y ciencias de la información, estructura de datos, introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación y programación. práctica. Cursos obligatorios: matemáticas discretas, probabilidad y estadística, análisis y diseño de algoritmos, inteligencia informática de datos, introducción a sistemas de bases de datos, fundamentos de sistemas informáticos, arquitectura y programación paralelas y análisis de big data no estructurados. Cursos optativos: Introducción a los algoritmos de ciencia de datos, temas de ciencia de datos, práctica de ciencia de datos, tecnología práctica de desarrollo de Internet, tecnología de muestreo, aprendizaje estadístico, análisis de regresión y procesos estocásticos.
Lectura ampliada: ¿Cuáles son las posiciones de big data?
1. Arquitecto de sistemas de big data
Construcción de plataformas, diseño de sistemas e infraestructura de big data.
Habilidades: arquitectura de ordenadores, arquitectura de redes, paradigmas de programación, sistemas de archivos, procesamiento paralelo distribuido, etc.
2. Analista de sistemas de big data
Afrontando campos industriales reales, utilizando tecnología de big data para la gestión, el análisis y la aplicación del ciclo de vida de la seguridad de los datos.
Habilidades: inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística matemática, cálculos matriciales, métodos de optimización.
3. Ingeniero de desarrollo de Hadoop
Resolver problemas de almacenamiento de big data.
4. Analistas de datos
En diferentes industrias, profesionales que se especializan en recopilar, organizar y analizar datos de la industria, y realizar investigaciones, evaluaciones y predicciones de la industria basadas en los datos. Utilice herramientas para extraer, analizar y presentar datos en el trabajo para darse cuenta de la importancia comercial de los datos.
5. Ingeniero de Minería de Datos
Para realizar minería de datos es necesario descubrir patrones a partir de datos masivos, lo que requiere una cierta cantidad de conocimientos matemáticos, los más básicos son el álgebra lineal. , álgebra avanzada y optimización convexa, teoría de probabilidad, etc. Los lenguajes de uso frecuente incluyen Python, Java, C o C. Yo uso más Python o Java. A veces, MapReduce se usa para escribir programas y Hadoop o Hyp se usa para procesar datos. Si se usa Python, se combinará con Spark.