1、学习课程内容难
学习大数据专业首先得花很多时间来了解大数据理论,其次还要进行计算机编程语言的学习。比如:R,C++,JAVA等等,学习的内容相当复杂。学完了编程语言之后,还要进行大数据部分的课程学习。包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分。完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。
2、实际操作要求高
首先要进行数据采集,搭建数据仓库。其次进行数据清洗,就是把收到数据简单处理,有了数据之后就可以对数据进行加工处理,主要是把各种数据维度建起来,基本数据做全,还要可复用,数据展现,要做到可视化。这些实际操作的步骤要求都比较高,一旦出现问题就需要重新再来。
虽然学习大数据专业有一定难度,但是只要开始坚定、踏实、努力地学习,这些问题肯定会一一被大家所攻破。而且现如今的社会发展,基本都能通过大数据来发现人们所需求的东西,基本各行各业都急需大数据类相关人才,所以该专业人才的培养是必须的。
大数据专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发:Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容;数据分析与挖掘:Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等。
大数据专业基础课程一般包括:数学分析、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、基础课程: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、程序设计实践等。