¿Qué se aprende exactamente sobre big data?
Minería y procesamiento de análisis de big data, desarrollo y arquitectura móvil, desarrollo de software, computación en la nube y otras tecnologías de vanguardia.
Cursos principales: programación orientada a objetos, tecnología práctica Hadoop, minería de datos, aprendizaje automático, análisis estadístico de datos, matemáticas avanzadas, programación Python, programación JAVA, tecnología de bases de datos, desarrollo web, sistema operativo Linux, datos universitarios construcción, operación y mantenimiento de plataformas, desarrollo de aplicaciones de big data, diseño y desarrollo visual, etc.
Big data tiene como objetivo capacitar a los estudiantes para que dominen sistemáticamente los métodos de gestión y extracción de datos y sean capaces de realizar análisis y procesamiento de big data, gestión de almacenes de datos, implementación integral de plataformas de big data y desarrollo de aplicaciones de plataformas de big data. Software y visualización de productos de datos. Talentos técnicos profesionales senior de big data con habilidades analíticas y demostradas. ?
Posiciones de big data:
1. Arquitecto de sistemas de big data
Construcción de plataformas de big data, diseño de sistemas e infraestructura.
Habilidades: arquitectura de ordenadores, arquitectura de redes, paradigmas de programación, sistemas de archivos, procesamiento paralelo distribuido, etc.
2. Analista de sistemas big data
Afrontando campos industriales reales, utilizando tecnología big data para la gestión, análisis y 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. Al utilizar herramientas para extraer, analizar y presentar datos, se comprende 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 la probabilidad, etc. Los lenguajes de uso frecuente incluyen Python, Java, C o C++.