大数据专业的核心课程体系可划分为基础支撑、技术核心、分析应用与实践拓展四大模块,具体课程设置如下:
一、基础支撑课程
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编程与计算机基础
- 程序设计:Python(主流)、Java、C语言等,培养算法实现能力
- 数据结构与算法:链表、树、图等数据结构及排序、检索算法
- 操作系统:Linux系统操作与资源管理,支撑分布式计算
- 数据库原理:SQL语言、关系型数据库(MySQL)与非关系型数据库(MongoDB/HBase)设计
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数学与统计基础
- 概率论与数理统计:数据分布、回归分析、假设检验
- 线性代数:矩阵运算、特征值计算,支撑数据降维与模型优化
- 离散数学:逻辑、图论与组合数学,强化算法逻辑
二、技术核心课程
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大数据技术栈
- 分布式计算框架:Hadoop(HDFS/MapReduce)、Spark、Flink 平台部署与运维
- 数据采集与预处理:Flume/Kafka实时采集、数据清洗与ETL技术
- 大数据存储:HBase、Hive 数据仓库构建与管理
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数据分析与挖掘
- 机器学习:监督学习(决策树/SVM)、无监督学习(聚类/PCA)、深度学习基础
- 数据可视化:Tableau、PowerBI、Echarts 等工具应用
三、分析应用课程
- 领域专项技能
- 数据挖掘应用:关联规则挖掘、推荐系统设计、社交网络分析
- 行业场景实践:金融风控建模、医疗健康数据分析、电商用户行为挖掘
四、实践拓展课程(专科侧重方向)
- 技术实操课程
- 数据采集技术:网络爬虫开发(Python Scrapy)
- 大数据平台运维:集群搭建、性能监控与故障处理
- 云平台应用:阿里云/腾讯云/AWS大数据服务实战









