數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，強(qiáng)調(diào)交叉學(xué)科特點(diǎn)，以大數(shù)據(jù)分析為核心，以統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)為三大基礎(chǔ)支撐性學(xué)科，培養(yǎng)面向多層次應(yīng)用需求的復(fù)合型人才。

大數(shù)據(jù)開設(shè)課程

數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)導(dǎo)論、程序設(shè)計(jì)實(shí)踐、離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)、算法分析與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)計(jì)算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析等。

大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)階段

第一階段：大數(shù)據(jù)前沿知識(shí)及hadoop入門，大數(shù)據(jù)前言知識(shí)的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統(tǒng)基礎(chǔ)，hadoop的單機(jī)和偽分布模式的安裝配置。

第二階段：hadoop部署進(jìn)階。Hadoop集群模式搭建，hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進(jìn)行HDFS文件操作。Mapreduce概念及思想。

第三階段：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入與存儲(chǔ)。mysql數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí)，hive的基本語法。hive的架構(gòu)及設(shè)計(jì)原理。hive部署安裝與案例。sqoop安裝及使用。sqoop組件導(dǎo)入到hive。

第四階段：Hbase理論與實(shí)戰(zhàn)。Hbase簡介。安裝與配置。hbase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

第五階段：Spaer配置及使用場(chǎng)景。scala基本語法。spark介紹及發(fā)展歷史，spark stant a lone模式部署。sparkRDD詳解。

第六階段：spark大數(shù)據(jù)分析原理。spark內(nèi)核，基本定義，spark任務(wù)調(diào)度。sparkstreaming實(shí)時(shí)流計(jì)算。sparkmllib機(jī)器學(xué)習(xí)。sparksql查詢。