大数据专业课程设置介绍

　　大数据专业课程设置介绍

 

　　大数据专业的学校很多，每个学校都有各自的培养方向，因此在课程设置上也有不同，下面就把开设的课程和大家介绍一下!

 

　　目前 中较为主流的有四大课程，具体包括：

 

　　一，hadoop生态系统

 

　　主要内容:HDFS架构、MapReduce计算框架、zookeeper、Mahout、spark、HBase、Hive、Flume和Sqoop、Pig 、 Hive等工具使用，重点培养专业能力:大数据平台使用和运维能力。

 

　　二，大数据分析与挖掘

 

　　大数据处理框架、SparkRDD及编程接口、Spark运行模式及原理、Spark调度管理原理、Spark的存储管理、Spark监控管理、Spark架构与安装配置、SparkStreaming流数据处理框架、GraphX计算框架.Tachyon存储系统。重点培养专业能力:数据处理能力。

 

　　三，网络爬虫技术

 

　　主要内容:爬虫的原理、Python爬虫环境配置、网页前端知识、静态网页爬取、数据存储、动态网页爬取、模拟登录、终端协议、Scrapy爬虫。重点培养专业能力:数据采集能力。

 

　　四，数据可视化

 

　　主要内容:可视化分析工具、Excel数据可视化方法与应用、使用TableAU进行数据可视化、使用FineBl进行数据可视化、使用Echarts进行数据可视化、其他可视化工具和手段的运用。重点培养专业能力:数据应用和分析能力。