隨著大數據時代的快速來臨，大數據技術應用廣泛，現在各行業對于大數據的工作者都很重視，大數據專業屬于前沿科技專業，而全國很多高校也已經陸續圍繞大數據專業展開申報研究。未來大數據技術應用有可能邁入更多領域中。作為交叉型學科，大數據專業還需要與計算機、數學、統計學等專業結合，因此大數據技術與數據科學這個專業將會培養出更專業更全面的人才，現在數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在國外很多入門級的數據科學家的收入已高達6位數。未來在中國大數據技術應用絕不可忽視。

數據科學與大數據專業的必修基礎課程方面大數據(人工智能)概論、Linux操作系統、Java語言編程、數據庫原理與應用、數據結構、數學及統計類課程(高等數學、線性代數、概率論、數理統計)、大數據應用開發語言、Hadoop大數據技術、分布式數據庫原理與應用、數據導入與預處理應用、數據挖掘技術與應用、大數據分析與內存計算等。選修的課程方面數據可視化技術、商務智能方法與應用、機器學習、人工智能技術與應用等。實踐應用課程方面海量數據預處理實戰、海量數據挖掘與可視化實戰等。

大數據技術應用之數據科學與大數據技術專業就業方向

分析類崗位

分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。

算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘，統計學習的理論和方法解決實際問題;人工智能方向，根據人工智能產品需求完成技術方案設計及算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。

研發類崗位

架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據采集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。

開發工程師。基于hadoop、spark等構建數據分析平臺，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。運維工程師。負責大數據基礎平臺的運維,保障平臺的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在硅谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。

1、大數據技術的廣泛應用使其成為引領眾多行業技術進步、促進效益增長的關鍵支撐技術。根據數據處理的時效性，大數據處理系統可分為批式(batch)大數據和流式(streaming)大數據兩類。其中，批式大數據又被稱為歷史大數據，流式大數據又被稱為實時大數據。

2、大數據(big data)，指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

3、麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

4、大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

5、隨著云時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

6、與云計算的深度結合。大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。

以上我們了解大數據技術應用在未來的發展中有著舉足輕重的位置，大數據很有可能是新一輪的技術革命，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。如果您想了解更多信息，請您及時關注中培偉業。