¿Cuáles son los cursos profesionales de big data?
1. La especialización en Big Data generalmente se refiere a la especialización en recopilación y gestión de Big Data.
2. En el marco del plan de estudios, la especialización en Big Data cubrirá los tres aspectos principales de la aplicación de Big Data (es decir, datos). gestión, desarrollo de sistemas, análisis masivo de datos y minería) ayudan sistemáticamente a las empresas a dominar soluciones a diversos problemas típicos en aplicaciones de big data, incluida la implementación y análisis de algoritmos de filtrado colaborativo, la ejecución y el aprendizaje de algoritmos de clasificación y la creación de clústeres distribuidos de Hadoop y pruebas comparativas. La construcción y pruebas comparativas de clústeres Hbase distribuidos, la implementación de algoritmos paralelos basados en Mapreduce, la implementación de Hive y la implementación de operaciones de datos integrales, etc., en realidad mejoran la capacidad de la empresa para resolver problemas prácticos.
3. Tecnología central,
(1) Big data y ecosistema Hadoop. Introducción y análisis detallados de los principios y aplicaciones del sistema de archivos distribuido HDFS, el sistema de archivos en clúster ClusterFS y la tecnología de base de datos NoSQL Mapreduce, la base de datos distribuida HBase y el almacén de datos distribuido Hive.
(2) Tecnología de bases de datos relacionales. Introduzca en detalle los principios de las bases de datos relacionales y domine la construcción, gestión, desarrollo y aplicación de bases de datos típicas de nivel empresarial.
(3) Tratamiento distribuido de datos. Introducción y análisis detallados del modelo informático Map/Reduce y los principios y aplicaciones de la tecnología Hadoop Map/Reduce.
(4) Análisis masivo de datos y minería de datos. Introducción detallada a la tecnología de minería de datos, algoritmos de minería de datos (similitud Minhash, Jaccard y Cosine, algoritmo de minería de datos TF-IDF), algoritmo de agrupación y aplicaciones específicas de la tecnología de minería de datos en la industria;
(5) Internet de las Cosas y Big Data. Introducción detallada a las aplicaciones de big data en Internet de las cosas, interpretación automática de imágenes de teledetección y consulta, análisis y extracción de datos de series temporales.
(6) Sistema de archivos (HDFS). Introducción detallada a la implementación de HDFS, que proporciona acceso a datos de alto rendimiento basado en el alto rendimiento de HDFS.
(7)NoSQL. Introducción detallada a los principios, la arquitectura y las aplicaciones típicas de los sistemas de bases de datos no relacionales NoSQL.
4. Estado actual de la industria.
Hoy en día, cada vez más industrias son optimistas sobre las aplicaciones de big data y el uso de big data o soluciones de análisis de datos relacionadas en la industria de Internet. Por ejemplo, empresas como Baidu, Tencent, Taobao y Sina se han convertido en estándares. En industrias tradicionales como las telecomunicaciones, las finanzas y la energía, cada vez más usuarios están comenzando a probar o considerar cómo utilizar soluciones de big data para mejorar sus niveles comerciales.
En el contexto de "big data", los profesionales que dominan "big data" se convertirán en la función comercial más importante de las empresas. Los salarios de los profesionales de "big data" continúan creciendo, y hay. una enorme brecha de talento.