大数据技术

开设此专业学校：

1. 陕西工业职业技术学院
2. 陕西国防工业职业技术学院

专业基础课程

• 计算机网络技术：了解计算机网络的基本概念、体系结构、网络协议等，掌握网络的组建、配置与管理方法，为大数据的传输、存储和分布式处理等提供网络基础124.
• Linux 操作系统：学习 Linux 系统的基本操作命令、文件系统管理、用户与权限管理、进程管理等，熟悉常用的 Linux 服务器配置和 shell 脚本编程，大数据处理中很多集群环境搭建和运维工作都基于 Linux 系统124.
• 程序设计基础：如 C、Java 或 Python 等编程语言，掌握基本的语法结构、数据类型、控制语句、函数与模块等编程知识，为后续的大数据处理和分析编程打下基础123.
• 数据库技术：包括关系型数据库（如 MySQL、Oracle 等）的基本原理、SQL 语言、数据库设计与管理等，以及非关系型数据库（如 NoSQL 数据库）的简单应用，用于数据的存储、查询和管理124.

专业核心课程

• 数据采集技术：学习如何使用各种工具和技术从不同数据源采集数据，如网络爬虫技术可用于从网页上抓取数据，传感器数据采集用于获取物联网设备产生的数据，以及日志采集工具用于收集系统和应用程序的日志数据等124.
• 数据预处理技术：掌握数据清洗、转换、集成等预处理方法，去除数据中的噪声、重复数据，处理缺失值和异常值，将数据转换为适合分析的格式，提高数据质量18.
• 大数据存储与管理：深入学习分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）的原理与应用，了解数据的分布式存储架构和存储策略，实现大数据的高效存储和管理18.
• 大数据分析技术应用：运用机器学习、数据挖掘等算法和工具，对大数据进行分析和挖掘，如分类算法、聚类分析、关联规则挖掘、预测分析等，以发现数据中的潜在模式和价值147.
• 数据可视化技术与应用：学习使用数据可视化工具（如 Tableau、PowerBI、Echarts 等）将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，帮助用户更好地理解和解读数据148.
• 大数据平台部署与运维：了解大数据处理框架（如 Hadoop、Spark 等）的架构和原理，掌握大数据平台的搭建、配置、部署和运维管理，确保大数据系统的稳定运行124.

实践教学课程

• 大数据项目综合实训：通常会安排学生参与实际的大数据项目，模拟企业真实的工作场景，让学生将所学知识和技能应用到项目中，锻炼学生的团队协作能力、问题解决能力和项目开发能力，如构建一个小型的大数据分析系统或数据挖掘应用项目等1.
• 企业实习：到大数据相关的企业或机构进行实习，深入了解大数据技术在实际工作中的应用，积累实践经验，提高职业素养和就业竞争力1.