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大数据技术主要学习的课程包括数学分析、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、程序设计实践等。不同院校开设的课程也会有所不同。
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
大数据开发岗位的数量明显比较多,而且不仅需要研发型人才,也需要应用型人才,所以大数据技术本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期,所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才,而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会,所以对于当前大数据相关专业的大学生来说,如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道,应该考虑读一下研究生。
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在知识结构的设计上,大数据技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容,另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础,即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上,从目前就业的角度出发,Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位,那么需要重点学习一下编程语言部分。
大数据平台的学习是大数据技术的重点学习内容之一,大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台,同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展,目前大数据平台的组件已经逐渐丰富,所以这部分学习内容也相对比较多。
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