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大数据专业涵盖广泛的技术，包括：
- 数据分析挖掘与处理
- 移动开发与架构
- 软件开发
- 云计算等前沿技术
主修课程
- 面向对象程序设计
- Hadoop实用技术
- 数据挖掘
- 机器学习
- 数据统计分析
- 高等数学
- Python编程
- JAVA编程
- 数据库技术
- Web开发
- Linux操作系统
- 大数据平台搭建及运维
- 大数据应用开发
- 可视化设计与开发
大数据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。
1. 数学知识
- 描述统计
- 统计模型算法
- 线性代数
对于高级数据分析师和数据挖掘工程师，数学知识要求较高，包括各类算法的熟练使用。
2. 分析工具
- Excel（必备）
- SPSS
- SAS
- R
- Matlab
对于高级数据分析师，VBA基本必备，其他分析工具视情况而定。
3. 编程语言
- SQL（必备）
- Python
- Hadoop
- Hive
- Shell
对于数据挖掘工程师，Hadoop、Python/Java/C++、Shell等编程语言是核心能力。
4. 业务理解
业务理解是数据分析师所有工作的基础，包括：
- 数据的获取方案
- 指标的选取
- 结论的洞察
对于高级数据分析师，需要对业务有深入了解，能够提炼有效观点并对实际业务有所帮助。
5. 逻辑思维
逻辑思维体现在：
- 分析过程的目的性
- 分析框架的完整性和有效性
- 算法逻辑和程序逻辑的清晰性
对于高级数据分析师和数据挖掘工程师，逻辑思维要求最高。
6. 数据可视化
数据可视化包括：
- 图表制作
- 报告展示
- 数据探索工具
对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用交互式图表、仪表盘等工具。
大数据和数据分析行业发展前景广阔，就业需求旺盛。学习这些领域需要扎实的知识基础和技能掌握。希望本文能为有意从事大数据和数据分析职业的人员提供清晰的学习指南。
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