美国大学大数据专业学什么课程

美国大学大数据专业学习的课程主要有市场营销、统计学、市场研究、信息技术、数据库与信息系统应用、系统设计/构架和管理、数据挖掘与机器学习、线性代数、统计学导论、计算机编程导、高级商业分析、数据挖掘、商业统计、决策科学、数学建模、组织数据管理、商业分析咨询、金融/财务咨询、市场营销咨询。美国大学大数据专业主要有商业分析方向、数据科学和机器学习三个方向。

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美国的大数据专业是围绕着大数据的开发和应用，是专业硕士研究生教育，主要是培养下一代的数据科学家和工程师。大数据专业是横跨数学、计算机、金融和商科专业的交叉学科。因为是交叉学科，各种专业背景的同学都有机会被美国的大数据专业录取，尤其是较强的数学背景和计算机能力对于申请大数据专业很有利。

大数据技术专业属于交叉学科，它以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

另外，还需学习数据采集、分析和处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

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以中国人民大学为例，大数据技术专业学习课程主要有基础课程、必修课和选修课，其具体内容如下：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、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。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据专业学习的课程主要有：大数据专业导论、面向对象程序设计（java）、操作系统原理、Linux系统运维技术、云数据中心基础、大数据可视化技术、数据分析与应用、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、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、数据科学算法导论、数据库原理及应用、Hadoop大数据平台集群部署与开发、Python程序设计、机器学习。

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大数据专业即是大数据采集与管理专业，该专业是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”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。

大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》、《大数据可视化》。大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。

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大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。该专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。

统计与大数据分析专业主要学：《统计学原理》《经济学基础》《抽样技术》《企业经济统计》《市场调查与预测》《社会调查方法》《调查数据分析》《EXCEL在统计中的应用》《SPSS》。

统计与大数据分析专业主要就业与金融类企业：统计信息管理、财务监管、资产定价数量分析、金融产品开发、投资决策、会计、经济分析师。

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信息统计与分析主要学习概率统计、保险与金融、精算科学的基本知识及计算机应用技术，包括市场信息采集、企业生产经营与风险的信息收集、管理和预警、生产计划与商务咨询等，运用统计知识、数据分析方法进行数据处理。例如：公司经营数据统计与分析、经营区域内各项指标的监控以及根据信息的分析结果进行风险管理等。

数据科学与大数据技术专业考研方向分别有：数据科学与大数据技术专业方向、智能科学与技术专业方向、国际经济与贸易专业方向。数据科学与大数据技术专业旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维、分析应用技术的高层次大数据人才和培养具有良好的社会科学素养和职业道德修养、具有宽广的国际视野、具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发与综合应用的高级工程技术人才。

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数据科学与大数据技术专业的课程：

1、交叉学科：统计学、数学、计算机、生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学、数据采集、分析、处理软件、计算机编程语言。

2、基础课程：数学分析、高等代数、信息科学概论、数据科学导论、程序设计导论及实践。

3、必修课程：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、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。

数据科学与大数据技术专业是一门主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决的专业学科。本专业课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。

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数据科学与大数据技术专业的具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造。