大数据技术与应用是学什么的 大数据开发的就业怎么样

大数据技术与应用是学什么的？

大数据技术与应用主修课程：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、可视化设计与开发等。

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网 ”前沿科技专业。本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。

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。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、可视化设计与开发等。

2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

主要岗位：大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。

大数据开发的就业怎么样？

大数据专业就业三大方向
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
1、基础人才-数据分析师
北京数据分析平均工资：10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
2、大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资：30230/月。
3、Hadoop开发工程师
4、数据挖掘工程师
5、算法工程师

大数据分析师应掌握哪种编程语言

当前正处在大数据时代背景下，大数据技术目前也正处在落地应用的初期，未来大数据的发展空间还是比较大的，所以学习大数据相关技术是个不错的选择。

大数据编程语言的选择要根据具体的工作岗位来进行，目前大数据领域的工作岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，除了大数据平台研发之外，其他岗位的人才需求量还是比较大的，尤其是大数据分析岗位。

大数据应用开发岗位比较常见的编程语言包括Java、Python、Scala等，Java和Python是Hadoop平台比较常见的编程语言，而在Spark平台下，往往更多的选择是Scala语言。从应用的普遍性和功能性来说，在Hadoop平台下比较推荐采用Java语言，在Spark平台下比较推荐采用Scala语言。Java语言的生态比较健全，而且性能稳定，所以采用Java语言会降低一定的开发风险。

大数据分析岗位比较常见的编程语言包括Python、R、Julia、Matlab、GO等语言，其中Python和R语言是比较常见的选择。Python语言随着大数据的发展，在近几年上升势头非常明显，在最新的TIOBE语言排行榜上已经排到了第三位，这是一个非常不错的成绩。Python语言语法简单、扩展性强、调整方便，而且Python语言自身具备强大的库支持（Numpy、Scipy、Matplotlib等），在进行数据分析时非常方便。

另外，Python语言也是大数据运维岗位比较常见的选择，从这个角度来看，Python语言是大数据从业人员应该掌握的重点语言。