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大数据综合实训

  大数据时代已经全面开启,高校承担着大数据人才培养的重任。北京大学、厦门大学、中国人民大学等一批高校在国内率先开设大数据课程;2016年,北京大学、中南大学、对外经贸大学等三所高校成为国内首批获得教育部批准设立“数据科学与大数据技术专业”的本科院校,此后,教育部又于2017年和2018年分别批准32所和248所本科院校设立数据科学与大数据技术专业。与此同时,根据教育部公布的“大数据技术与应用”专业备案和审批结果,截至20189月,已经有累计208所职业院校获批“大数据技术与应用”专业。随着大数据专业在国内众多高校的开设,大数据专业人才的培养迈入了全新的阶段。



岗位

主要岗位要求

核心课程

大数据分析工程师

分析数据,挖掘数据特征及潜在的关联,为运营提供参考依据;行业数据的整理、统计、建模与分析,完成数据分析相关的软件设计与方法。

数据仓库设计与应用、Python编程基础、大数据技术与理论、数据库技术与应用、数据挖掘技术与应用、文本挖掘技术与应用

大数据开发工程师

大数据平台产品的技术工作,包括需求分析、架构设计、研发以及性能分析工作;负责设计、构建和优化基于Hadoop/Hbase的存储平台架构;负责整体提升大数据集群的高可用性、高性能、高扩展特征;根据业务需求,提出最优的技术解决方案。

Linux基础、Python编程基础、大数据技术与理论、Hadoop体系基础与开发、Spark技术与应用等

大数据可视化工程师

负责数据可视化产品的视觉设计,参与大数据分析项目策划工作;依据教育设计模式,对数据和展示的交互行为进行设计开发。

Echarts、数据可视化工具课程

大数据运维工程师

负责大数据基础架构平台的运维工作,保障数据平台服务的稳定性、高性能和可用性。

Linxu、大数据技术与理论、Python编程基础、Hadoop体系基础与开发、数据库基础与应用



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