Gestión de big data y perspectivas laborales de aplicaciones
Perspectivas laborales de la gestión y aplicación de big data: en el futuro, con el desarrollo de tecnologías como Internet, Internet de las cosas y la inteligencia artificial, las perspectivas de las especialidades de gestión y aplicación de big data serán cada vez más amplio. Desde negocios, finanzas, atención médica, gobierno hasta investigación científica y otros campos, se necesitan talentos especializados en la gestión y aplicación de big data para el análisis y procesamiento de datos. Por lo tanto, las perspectivas laborales para los graduados de esta especialización son muy optimistas y pueden encontrar empleo en campos como el procesamiento y análisis de big data, científicos de datos, arquitectos de almacenes de datos, analistas de inteligencia empresarial e ingenieros de datos.
La especialización en Gestión y Aplicación de Big Data tiene como objetivo cultivar el desarrollo integral de la moral, la inteligencia, el cuerpo, la estética y el trabajo, poseer sólidos conocimientos básicos de gestión, matemáticas y tecnología informática, y dominar sistemáticamente la gestión de big data. Es bueno en soluciones de big data en los campos de finanzas, contabilidad, gestión económica y otros campos, realizando almacenamiento de big data, gestión de optimización y análisis de big data, gobernanza de big data y toma de decisiones asistida, y tiene una sólida capacidad. Experiencia en tecnologías emergentes como big data, computación en la nube e inteligencia artificial. Talentos compuestos senior con capacidad de trabajo práctica.
Gestión de big data y dirección del empleo de aplicaciones
1. Analista de big data
El contenido del trabajo de un analista de big data es encontrar patrones de datos en datos masivos. Las anomalías de los datos se encuentran en los datos masivos. Responsable de la planificación, desarrollo, operación y optimización de plataformas de minería y análisis de datos big data, analizando el resultado de la exploración y modelos de datos, brindando resultados de análisis y desarrollando modelos de datos, algoritmos de procesamiento y minería de datos de acuerdo con el diseño del proyecto, etc.
Cualificaciones: Capacidades de procesamiento y extracción de big data, familiarizado con al menos una de las bases de datos hive/oracle/mysql, buena sensibilidad de los datos, capaz de extraer resultados básicos de datos masivos y presentar los datos de forma concisa y De manera clara, analice la lógica empresarial y los conocimientos relevantes detrás de ella, y tenga excelentes habilidades de pensamiento estructurado.
2. Ingeniero de desarrollo de big data
Responsable de la construcción de infraestructura, gestión, optimización e investigación y aplicación de nuevas tecnologías de proyectos de big data.
Cualificaciones: Licenciado en informática, maestro del ecosistema hadoop, como Spark, Hive, HBase, Kafka, Presto, Elasticsearch, etc., tiene un conocimiento profundo de los principios de la arquitectura de big data y está familiarizado con el sistema operativo Linux. Tener experiencia en gestión de equipos de I+D, ciertas capacidades de diseño arquitectónico y sólidas habilidades técnicas.
3. Ingeniero en arquitectura de la información
Diseñar la arquitectura de la información, garantizar la exhaustividad, disponibilidad, relevancia y consultabilidad de la información, investigar clientes y negocios, analizar datos y desarrollar etiquetas/navegación. /arquitectura del sitio.
Cualificaciones: Competente en el uso de herramientas de desarrollo como pycharm, con amplia experiencia en la construcción, mantenimiento y ajuste de plataformas de big data y con amplia experiencia en proyectos de procesamiento de big data basados en Hadoop, Hive o Spark. experiencia en minería de datos.
Cursos de especialización en gestión y aplicación de big data en Xueli
1 Cursos básicos obligatorios
Cultivo ideológico y moral y fundamento jurídico, esquema y situación de la modernidad. Historia y política china, teoría militar, principios básicos del marxismo, matemáticas avanzadas, matemáticas discretas, álgebra lineal, teoría de la probabilidad y estadística matemática, análisis matemático, fundamentos de sistemas informáticos, introducción a la física general, matemáticas y ciencias de la información, inglés universitario, deportes universitarios, Física universitaria, Microeconomía, Macroeconomía, Gestión, Estadística, Lenguajes de programación, etc.
2. Asignaturas optativas
Humanidades e historia, ciencias naturales, orientación laboral, literatura y arte.
3.Cursos profesionales
Introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación, introducción a los sistemas de bases de datos, arquitectura y programación paralela, análisis de big data no estructurado, inteligencia informática de datos, programación en Python, Algoritmos y estructuras de datos, principios y aplicaciones de bases de datos, minería de datos, métodos de análisis estadístico, práctica de innovación de big data, aprendizaje automático, conceptos básicos de Hadoop, recopilación y análisis de datos, base de datos Nosql, operaciones digitales, visualización de datos, análisis empresarial de big data, procesamiento de lenguaje natural, Teoría y aplicación de Internet, visión por computadora, introducción a la inteligencia artificial, casos de la industria de big data, base de datos Hbase, etc.