数据采集课程具体学什么（数据采集知识）

大数据专业课程设置有哪些?

专业基础课程：计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。

离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等课程。

大数据专业主要学科目如下：数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。

自然语言处理与文本挖掘：学习处理和分析大规模文本数据的技术，包括文本预处理、情感分析、文本分类、信息提取等。数据安全与隐私：学习保护大数据的安全和隐私的方法和技术，包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等内容。

大数据专业学什么课程 Java语言基础课程 JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等课程。

大数据专业的课程通常包括以下内容：数据结构和算法：掌握基本的数据结构和算法，如栈、队列、二分查找、排序算法等。数据库原理和应用：学习数据库管理系统、数据建模、SQL语言以及数据库的设计和管理等。

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。

数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。大数据岗位：大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

大数据是近年来兴起的一门新兴学科，也是一门具有良好就业前景的专业。大数据技术专业属于交叉学科：统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。