Qué aprender en tecnología de big data para la universidad
Las especialidades en datos estudian principalmente: práctica de programación, matemáticas discretas, probabilidad y estadística, análisis y diseño de algoritmos, estructura de datos, introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación, análisis matemático, álgebra avanzada, física general, matemáticas e información. Cursos como Introducción a la Ciencia, Inteligencia Computacional de Datos, Introducción a Sistemas de Bases de Datos, Fundamentos de Sistemas Informáticos, Arquitectura y Programación Paralela y Análisis de Big Data No Estructurado.
La especialización en big data generalmente se refiere a la especialización en recopilación y gestión de big data, que ayuda sistemáticamente a las empresas a dominar varios aspectos de las aplicaciones de big data desde los aspectos de gestión de datos, desarrollo de sistemas, análisis de datos masivos y minería de big data. Aplicaciones de datos. Soluciones profesionales a problemas típicos.
Los "grandes datos" pueden ayudar a las empresas a encontrar respuestas a problemas difíciles y brindarles valor y oportunidades comerciales sin precedentes. Los macrodatos también plantean enormes desafíos a los sistemas de TI empresariales.
A través del estado de la aplicación de "big data" en diferentes industrias, podemos ver cómo las empresas utilizan big data y la tecnología de computación en la nube para resolver sus propios problemas y responder a las demandas siempre cambiantes del mercado de manera flexible, rápida y eficientemente.
La tecnología de big data es una especialidad universitaria en los colegios y universidades ordinarios de China.
En 2021 la tecnología big data se incluirá en el “Catálogo de Carreras de Formación Profesional (2021)”.
Expansión:
1. Lenguaje de programación:
Para aprender tecnología de big data, primero debes dominar un lenguaje de programación básico. El lenguaje de programación Java es el más utilizado, por lo que habrá más oportunidades de empleo. El lenguaje de programación Python se está promoviendo y aplicando a gran velocidad, y habrá muchas direcciones de empleo para aprender Python.
2. Linux:
Para aprender big data, debes dominar ciertos conocimientos técnicos de Linux. No se requiere nivel técnico para alcanzar el nivel laboral, pero sí debes dominar las operaciones básicas. del sistema Linux y ser capaz de manejar el trabajo práctico relacionado con los problemas encontrados.
3. SQL:
Big data se caracteriza por una gran cantidad de datos, por lo que uno de los núcleos de big data es el almacenamiento de datos. Por lo tanto, el trabajo de big data tiene requisitos muy altos para las bases de datos, y muchas empresas incluso contratan ingenieros de desarrollo de bases de datos independientes.
4. Hadoop:
Hadoop es el framework básico de los sistemas distribuidos, que procesa datos de forma confiable, eficiente y escalable. Hadoop tiene las ventajas de alta confiabilidad, alta escalabilidad, alta eficiencia, alta tolerancia a fallas y bajo costo. Es un punto de conocimiento esencial para trabajar con big data.
5. Spark:
Spark es un motor informático rápido y versátil especialmente diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Se puede utilizar para completar diversas operaciones, incluidas consultas SQL y procesamiento de texto. Y el aprendizaje automático espera.