大數據採集與管理專業

大數據採集與管理專業

大數據採集與管理專業是從大數據套用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據套用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

大數據”(Big Data)指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。“大數據”之“大”,並不僅僅在於“容量之大”,更大的意義在於:通過對海量數據的交換、整合和分析,發現新的知識,創造新的價值,帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。“大數據”能幫助企業找到一個個難題的答案,給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的“大數據”套用狀況,我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術,解決他們的難題,靈活、快速、高效地回響瞬息萬變的市場需求。

基本介紹

  • 中文名:大數據採集與管理專業
  • 外文名:Big Data
  • 背景:大數據浪潮,洶湧來襲
  • 大數據:軟體工具難以捕捉
概述,行業現狀,課程設定,核心技術,相關院校,

概述

大數據浪潮,洶湧來襲,與網際網路的發明一樣,這絕不僅僅是信息技術領域的革命,更是在全球範圍加速企業創新、引領社會變革的利器。現代關係學之父德魯克有言,預測未來最好的方法,就是去創造未來。而“大數據戰略”,則是當下領航全球的先機。
“大數據”(Big Data)指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。“大數據”之“大”,並不僅僅在於“容量之大”,更大的意義在於:通過對海量數據的交換、整合和分析,發現新的知識,創造新的價值,帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發展”。
“大數據”能幫助企業找到一個個難題的答案,給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的“大數據”套用狀況,我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術,解決他們的難題,靈活、快速、高效地回響瞬息萬變的市場需求。

行業現狀

今天,越來越多的行業對大數據套用持樂觀的態度,大數據或者相關數據分析解決方案的使用在網際網路行業,比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標準。而像電信、金融、能源這些傳統行業,越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎么樣使用大數據解決方案,來提升自己的業務水平。
在“大數據”背景之下,精通“大數據”的專業人才將成為企業最重要的業務角色,“大數據”從業人員薪酬持續增長,人才缺口巨大。

課程設定

大數據專業將從大數據套用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)系統地幫助企業掌握大數據套用中的各種典型問題的解決辦法,包括實現和分析協同過濾算法、運行和學習分類算法、分散式Hadoop集群的搭建和基準測試、分散式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Mapreduce的並行算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等,實際提升企業解決實際問題的能力。

核心技術

(1)大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分散式檔案系統HDFS、集群檔案系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與套用;分散式計算框架Mapreduce、分散式資料庫HBase、分散式數據倉庫Hive。
(2)關係型資料庫技術。詳細介紹關係型資料庫的原理,掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及套用。
(3)分散式數據處理。詳細介紹分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術的原理與套用。
(4)海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術數據挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF數據挖掘算法–聚類算法;以及數據挖掘技術在行業中的具體套用。
(5)物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據套用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。
(6)檔案系統(HDFS)。詳細介紹HDFS部署,基於HDFS的高性能提供高吞吐量的數據訪問。
(7)NoSQL。詳細介紹NoSQL非關係型資料庫系統的原理、架構及典型套用。

相關院校

南陽理工學院,北京航空航天大學, 山西大學計算機科學與技術學院

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