1.大数据时代应该具备什么专业知识
通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来新的发现，大数据时代正在向我们走来。“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”。
一如往常，11月宏观经济数据一出来，即引来各方专家解读。略有不同的是，来自统计业内的动向显示，包括CPI在内的统计数据正面临一场变革。这场变革是大数据时代的一种必然。
国家统计局刚刚与11家涉足大数据的领军企业签署关于大数据的战略合作协议，共同探讨如何在政府统计上应用大数据。
什么是大数据？大数据在哪儿？有什么用？怎么用？与政府部门有什么关系？现在提大数据是不是有些哗众取宠、“危言耸听”？
举两个例子。在甲型H1N1流感爆发前几周，谷歌公司通过观察5000万条美国人最频繁检索的词条数据，发现“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”这一主题的检索频率大增，进而准确预测了流感的发生及传播范围。美国地铁警察跟踪地铁抢劫案发生的时间和地点，分析原因和规律，制作出预测图表，使地铁抢劫案大为下降。除了商界的成功案例，大数据在政府管理上的非凡“身手”正在显现。
通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来新的发现，大数据时代正在向我们走来。
与不少发达国家已把大数据的开发应用提高到国家战略高度相比，我国的大数据管理还处萌芽状态。重定性、轻定量，重观点、轻数据的思维惯性，使得我们在数据收集、使用和管理上不太灵敏。比如，雾霾污染物的比例各是多少？城市机动车饱和量是多少？缺乏精确数据都让相关决策难以精准发力。
大数据不是“唬人”的标签，没必要对其夸大其词，也不能充耳不闻、敬而远之。
今年全国两会就有人大代表提出，可以通过分析春节期间移动用户漫游情况，掌握人口的流动规模与迁徙规律，为交通管理、铁路运输、公共安全管理等提供决策参考。这是挖掘大数据价值的现实建议。
大数据的能量往往超出我们的想象。在房地产价格统计上，银行的贷款信息及住建部门的网签数据能让房价数据更真实可靠；在就业领域，搜索引擎大数据可以帮助监测预警失业率和劳动力市场供求状况；道路上拍摄的交通影像数据可以帮助推算公路运输的货运量，等等。这些不是异想天开，它们一旦落地，将大大提高政府管理的精细化，提高决策的科学性。在医疗健康、食品卫生、地质灾害、社会舆情、信息安全、国土安全等领域，大数据的分析研究可以有效实现对于重大安全、危机、风险的防范和预警，大大提升国家治理水平。
“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础”——国家统计局局长马建堂的话可谓高屋建瓴。
跟上新技术发展的脚步，从国家层面通盘考虑我国大数据发展的战略，在立法层面规范用户隐私保护、政府信息收集及发布、公共数据的开放等——我们做好准备了吗？
千万不可低估互联网等新技术的能量。运用这些技术，国家治理的能力与效率将大为提高。正可谓“用智慧的分析洞察，构建智慧的地球”。
2.大数据专业主要学什么课程
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、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。
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。
扩展资料：
大数据岗位7a686964616f31333431346362:
1、大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2、大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3、hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4、数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
5、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
参考资料来源：中国人民大学信息学院-数据科学与大数据技术
参考资料来源：百度百科-大数据采集与管理专业
3.大数据的基础知识在大学本科的哪个专业里能学到
大数据的基础知识，科普类的，自己去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
当然一些大数据的一些基础知识，比如java和hadoop等等，这个基本得自学。大学里面最接近这些的也就是计算机类专业。
另外关于大数据的一些东西，比如数据集，数据处理方式，你可以到数据堂看看，这个是国内大数据做得最专业的，你可以先去了解下，大数据到底做些什么，知道了自然对专业什么的定性比较容易。
4.大数据时代,学什么好
大数据技术的学习内容有很多，包括： 基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
5.大数据时代需要学习什么技术
大数据时代需要学习数据的存储和处理技术。
大数据的存储主要是一些分布式文件系统，现在有好些分布式文件系统。比较火的就是GFS,HDFS前者是谷歌的内部使用的，后者是根据谷歌的相关论文用java开发的来源框架。
hdfs可以学习。 然后就是数据处理是学mapreduce，这是大数据出的不错的实现，可以基于hdfs实现大数据处理和优化存储。
还有一个比较好的列式存储的数据库hbase，也是为了大数据儿生的非关系型数据库。 然后就是一些辅助工具框架，比如：hive,pig,zookeeper,sqoop,flum。
6.大数据主要学什么内容
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容> 原发布者：fly康培 大数据学习一般都学什么大数据已经成为发展的趋势，大数据的培训学习也就应运而生，可是大数据具体学习什么内容呢，众说纷纭：那么大数据学习到底应该掌握哪些知识呢，笔者根据自己的经验总结如下：学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：第一阶段COREJAVA （加**的需重点熟练掌握，其他掌握）Java基础**数据类型，运算符、循环，算法，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组面向对象**构造方法、控制符、封装继承**多态**抽象类、接口**常用类集合Collection、list**HashSet、TreeSet、Collection集合类Map**异常，File文件/流**数据流和对象流**线程（理解即可）网络通信（理解即可）第二阶段数据结构关系型数据库Linux系统操作Linux操作系统概述，安装Linux操作系统，图形界面操作基础，Linux字符界面基础，字符界面操作进阶，用户、组群和权限管理，文件系统管理，软件包管理与系统备份，Linux网络配置（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养动手能力。
了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。
加深对计算机网络基础知识的理解，并在。
7.大数据属于什么专业
1、数据科学与大数据技术
本科专业，简称数据科学或大数据。
学制四年，授予工学学位或理学学位。
旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。
2、大数据技术与应用
高职院校专业。
学制四年，授予工学学位或理学学位。
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。
