在高考志愿填報(bào)時(shí)，關(guān)于大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)的就業(yè)前景如何的問(wèn)題是很多考生和家長(zhǎng)關(guān)心的。下面是由出國(guó)留學(xué)網(wǎng)編輯為大家整理的“大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)學(xué)什么 就業(yè)前景如何”，僅供參考，歡迎大家閱讀本文。
大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)課程
微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、Python程序設(shè)計(jì)、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用、離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析方法、大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析實(shí)訓(xùn)、Hadoop基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)采集與分析、Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)商業(yè)分析、自然語(yǔ)言處理、互聯(lián)網(wǎng)理論與應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能導(dǎo)論、大數(shù)據(jù)行業(yè)案例、Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)等。
《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》、《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(kù)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》、《數(shù)據(jù)科學(xué)算法導(dǎo)論》、《經(jīng)濟(jì)管理理論》等。
大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)就業(yè)前景
隨著我國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代撲面而來(lái)。我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也正在從起步階段步入黃金期，急需大量大數(shù)據(jù)相關(guān)人才，而數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)最低，屬于高度稀缺職業(yè)，就業(yè)前景良好。
大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用以問(wèn)題為導(dǎo)向，基與數(shù)據(jù)分析和管理優(yōu)化，注重大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應(yīng)用，通過(guò)與已有工業(yè)工程、國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、財(cái)務(wù)管理、人力資源管理、電子商務(wù)、投資學(xué)等專業(yè)的深度融合，利用大數(shù)據(jù)從多個(gè)方面提升企業(yè)的生產(chǎn)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。
拓展閱讀：大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)就業(yè)方向
大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用就業(yè)方向：畢業(yè)生有較多繼續(xù)深造的機(jī)會(huì)，可到國(guó)內(nèi)外的著名高校，研究所等繼續(xù)從事商業(yè)分析，數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)的研究生學(xué)習(xí)，也可以到企事業(yè)單位的，數(shù)據(jù)分析部門(mén)，商業(yè)智能部門(mén)等從事數(shù)據(jù)分析師，商業(yè)智能分析師，數(shù)據(jù)科學(xué)家，首席數(shù)據(jù)官等職位。
1.ETL研發(fā)
ETL研發(fā)，主要負(fù)責(zé)將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。
2.Hadoop開(kāi)發(fā)
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，MapReduce提供了對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模不斷增大，而傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過(guò)高，企業(yè)對(duì)Hadoop及相關(guān)的廉價(jià)數(shù)據(jù)處理技術(shù)如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長(zhǎng)。
3.可視化開(kāi)發(fā)
可視化開(kāi)發(fā)就是在可視開(kāi)發(fā)工具提供的圖形用戶界面上，通過(guò)操作界面元素，由可視開(kāi)發(fā)工具自動(dòng)生成應(yīng)用軟件。