大数据专业主要学习的课程有：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、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、计算机系统基础等。

大数据专业主要学习内容有哪些

第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。

第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系统HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api进行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。

(资料图片仅供参考)

第三阶段：大数据导入与存储。mysql数据库基础知识，hive的基本语法。hive的架构及设计原理。hive部署安装与案例。sqoop安装及使用。sqoop组件导入到hive。

第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装与配置。hbase的数据存储。项目实战。

第五阶段：Spaer配置及使用场景。scala基本语法。spark介绍及发展历史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD详解。

第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。

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大数据专业前景怎么样

大数据专业的就业前景非常好，这是近年来新兴的一个行业，初期大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

现在的大数据已经应用于市场中多种产业，无论是国家相关的政府部门，还是各家的企业单位，那么在需求上面都是非常的广泛的。

未来的发展时代一定是信息和数据化的时代，同时也是科技发展的最好时代，通过以上的分析我们就可以看出来，大数据在未来的市场人才缺口是非常大的，所以是很推荐报考的。

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