大数据技术专业学什么
大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：
数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。
数据挖掘和机器学习： 数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。学习数据挖掘和机器学习技术可以帮助专业人员处理和分析大规模的数据集，发现数据中的模式和规律。
大数据存储和管理： 大数据需要用分布式存储和管理系统来存储和管理数据。需要学习Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存储和管理系统的使用和优化技术。.
数据可视化和分析： 数据可视化和分析可以帮助专业人员将大数据转化为易于理解的信息。需要学习数据可视化和分析工具，例如Tableau、Power BI等。
大数据安全： 大数据安全是大数据技术中的一个重要问题。需要学习数据安全策略、数据加密技术、身份认证和访问控制等安全技术。
云计算和容器化技术： 云计算和容器化技术可以帮助专业人员管理和部署大规模的应用程序和服务。需要学习云计算和容器化技术，例如Docker、Kubernetes、AWS、Azure等云计算平台和服务。
综上所述，大数据技术专业需要学习的知识涵盖数据库技术、数据挖掘和机器学习、大数据存储和管理、数据可视化和分析、大数据安全、云计算和容器化技术等方面。通过掌握这些技术，可以更好地处理和分析大规模的数据集，为企业提供更好的数据决策和业务价值。
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北大青鸟中博学生课堂实录
大数据技术专业学的有：程序设计实践、离散数学、数据结构、数学分析。
1、程序设计实践，是根据教育部对计算机小公共课程，“程序设计及应用”的教学要求编写的，将启发式教学方法变成可操作的教学方法，通过任务驱动、项目引领实施可操作的启发式教学，实现了“教”与“学”互动。《程序设计与实践》以Visual Basic2008为编程环境。
2、离散数学是研究离散量的结构及其相互关系的数学学科，是现代数学的一个重要分支。离散的含义是指不同的连接在一起的元素，主要是研究基于离散量的结构和相互间的关系，其对象一般是有限个或可数个元素。
3、数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
4、数学分析又称高级微积分，分析学中最古老、最基本的分支。一般指以微积分学和无穷级数一般理论为主要内容，并包括它们的理论基础（实数、函数和极限的基本理论）的一个较为完整的数学学科。它也是大学数学专业的一门基础课程。
大数据技术专业学什么呢，具体介绍如下：
数据专业主要学：程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等课程。
大数据专业一般指大数据采集与管理专业，是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。
通过不同行业的“大数据”应用状况，能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决己方的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
大数据技术是中国普通高等学校专科专业。
2021年，大数据技术列入《职业教育专业目录（2021年）》。
