大数据专业是学习哪些内容的？大数据专业的主要学习方向是什么？
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要根据发展规划来制定相应的学习规划，对于大一和大二期间的同学来说，如果没有明确自己的发展规划，应该在保证课业成绩的同时，重视专业竞赛、科研实践和项目实践活动，这些经历对于未来的就业、考研和申研都有直接的影响。

大数据专业是一个典型的交叉学科，如果不能做好规划，容易导致学得杂而不精，这会降低未来的职场竞争力。
对于有考研计划的同学来说，本科期间应该重点学习一下机器学习相关知识，一方面机器学习是大数据两种主要的数据分析方式之一，另一方面机器学习也是打开人工智能大门的钥匙，具备一定的机器学习基础对于后续的科研会有比积极的影响。
可以说最近这些年在大数据领域的很多科研创新都离不开机器学习、深度学习，而且随着工业互联网的发展，未来机器学习在行业场景下，依然有较大的创新空间，这一点在今年的研究生开题当中也有所体现。
对于有就业计划的同学来说，本科期间应该重点关注程序设计、云计算平台和大数据平台相关知识。
目前很多大数据专业的同学会选择从事开发岗，而开发岗对于编程能力的要求是相对比较高的，而且随着当前的功能开发已经进入到云原生阶段，还需要熟悉云计算平台所提供的开发场景。
大数据开发岗虽然门槛不算太高，但是对于知识结构同样有一定的要求，而且还需要具有一定的实践经历。对于本科生同学来说，应该积极为大二、大三期间的假期实习做准备，这对于提升就业竞争力是有直接影响的。
最后，如果有大数据相关的学习和实践问题，欢迎与我交流。
大数据专业主要学什么？
当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
大数据都需要学习什么?
大数据专业是一项技术的学习方向，该专业是交叉性学科，学习内容涵盖较广，其中以统计学、数学、计算机为三大支撑柱学科，并以生物、医学、环境科学、经济学、管理学等作为辅助拓展。除此之外还需要学习数据采集、数据分析、数据处理软件及计算机编程语言等。不同的工作岗位与方向，需要从事的工作也不是一样的，因此催生出了许多职位。较为常见的大数据发展方向是大数据开发、大数据分析。
回过头来我们看看学习大数据需要的基础
1、java SE、EE（SSM）
90%的大数据框架都是Java写的
2、MySQL
SQL on Hadoop
3、Linux
大数据的框架安装在Linux操作系统上
- 需要学什么
大数据离线分析
一般处理T 1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年）
a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决
（common、HDES、MapReduce、YARN）
环境搭建、处理数据的思想
b、Hive：大数据的数据仓库
通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql
c、HBase：基于HDFS的NOSQL数据库
面向列存储
d、协作框架：
sqoop（桥梁：HDFS《==》RDBMS）
flume：搜集日志文件中的信息
e、调度框架
anzkaban
了解：crotab（Linux自带）
zeus（Alibaba）
Oozie（cloudera）
f、前沿框架扩展：
kylin、impala、ElasticSearch（ES）
大数据实时分析
以spark框架为主
Scala：OOP（面向对象程序设计） FP（函数是程序设计）
sparkCore：类比MapReduce
sparkSQL：类比hive
sparkStreaming：实时数据处理
kafka：消息队列
前沿框架扩展：flink
阿里巴巴：blink
大数据机器学习
spark MLlib：机器学习库
pyspark编程：Python和spark的结合
推荐系统
python数据分析
python机器学习
学大数据需要什么基础？
其实笼统地说大数据原理和基础都在数学这边，当然有很多偏应用和软件使用的技术，例如“深度学习调参”等，这些报个培训速成班就能学会的技术含量不那么高的东西，不在讨论范围内。
这里要讨论的，是如何系统的学习，然后自己能编出这机器学习或深度学习的程序或软件。我想，这才能称为一个合格的机器学习、数据科学家。
所以您准备好了吗？
大数据入门基础
1,微积分（求导，极限，极值）和线性代数（矩阵表示、矩阵运算、特征根、特征向量）是基础中的基础，某篇图像分割1w 引用的神文核心思想便就求解构造矩阵的特征向量；
2,数据处理当然需要编程了，因此C/C /Python任选一门（推荐Python，因为目前很多库和Library都是用python封装），数据结构可以学学，让你编程更顺手更高效，但是编程不是数据处理的核心。
当然了，楼主所在的图像处理界，熟练使用matlab或者Python调用opencv库是必要条件，但是again他们只是工具，业余时间自学，多练练就没问题。有同学问用R行不行，补充一点，用什么编程语言很大部分取决于你的核心算法会调用什么已有的库函数，比如楼主的科研里面核心算法往往是MIP（混合整数规划）问题需要调用Cplex或Gurobi库函数，因此C/C /Python/Java这些和Cplex接口良好的语言都可以拿来用，这时候R就别想了。(更新：最新Gurobi版本支持R)
另外虽然图像处理界一些open-source的code都用C 写的，但是鉴于使用方便都会提供Python的接口，因此需要用到这些code的话，用Python调用比较方便；但是，如果是高阶骨灰级玩家，需要修改甚至自己写源代码，那么还是推荐C/C ，因为他们的速度最快。
3，算法
通常高校都会有算法类的课程，会概述各类算法的基础和应用，其中包括：精确算法、近似算法、启发式算法、演化算法、递归算法、贪婪算法等待，还有各类优化算法。
算法非常核心，想必大家都听说过算法工程师这个职位。所以，我就不多赘述啦！
中级教程
1，概率论 统计（很多数据分析建模基于统计模型）、统计推断、随机过程等
2，线性规划 凸优化（或者只学一门叫numerical optimization，统计、机器学习到最后就是求解一个优化问题）、非线性规划等
3，数值计算、数值线代等
当年我是在数学系学的这门课，主要是偏微分方程的数值解。
但我觉得其开篇讲的数值计算的一些numerical issue更为重要，会颠覆一个数学系出身小朋友的三观。(原来理论和现实差距可以这么大！)
Conditional number, ill-conditioned problem，会让你以后的编程多留个心眼。
恭喜你，到这里，你就可以无压力地学习Machine Learning这门课了（其实机器学习，通篇都是在讲用一些统计和优化来做clustering 和classification这俩个人工智能最常见的应用）。并且你就会发现，ML课中间会穿插着很多其他课的内容。恩，知识总是相通的嘛，特别是这些跨专业的新兴学科，都是在以往学科的基础上由社会需求发展而来。
到这里，其实你已经能看懂并且自己可以编写机器学习里面很多经典案例的算法了，比如regression，clustering，outlierdetection。
学到Mid-level，就已经具备绝大部分理论基础了。然后做几个实际项目，就能上手然后就可以“骄傲”的说自己是搞机器学习的人啦，然后就能找到一份工作了。
但是要读Phd搞机器学习的科研，那么高阶课程真的是必不可少的，而且同一个topic你需要学好掌握好几门课，有时候很可能只是一本书中一个章节里面一小节里讲的算法，你都需要去用心改进他。
高阶课程
再高阶的课程，就是比较specific的课程了，可以看你做的项目或者以后的concentration再选择选修，比如：ProbabilisticGraphical Models（概率图模型）， Integer Programming（整数规划），计算机视觉，模式识别，视频追踪，医学图像处理，增强学习，深度学习, 神经网络，自然语言处理，网络信息安全，等等等等。
深度学习：目前非常火，打败了非常多几十年积累起来的经典方法。
增强学习：也很火，游戏AI、自动驾驶、机器人等等，它都是核心。
概率图模型：深度学习之前非常popular的“学习”方法，有严格的数学模型和优美的算法，虽然目前被前俩者盖过了风头，但是依然有它的立足之处。
再比如有用偏微分方程做图像处理的（比较小众），那么这时候你肯定要去学一下偏微分方程了，大都是以科研为主导的。
