大数据技术与应用专业的核心课程体系围绕数据采集、处理、分析、可视化及系统运维等关键技能展开，结合工学与计算机科学基础，培养技术实践能力。以下是该专业的主要课程分类及具体内容，综合多来源信息整理而成：

一、专业基础课程

1. 计算机基础与编程

  • 课程内容：包括Python程序设计、Java编程基础、数据库原理与应用、Linux操作系统等。
  • 作用：奠定编程基础，掌握数据存储与管理技术，熟悉操作系统环境。
  • 引用：

    • 2. 数学与统计学基础

  • 课程内容：高等数学、概率论与数理统计、应用统计学等。
  • 作用：培养逻辑思维与数据分析能力，为后续算法和机器学习课程打基础。
  • 引用：

    • 3. 前端与网络技术

  • 课程内容：Web前端技术基础、计算机网络技术。
  • 作用：理解数据交互与网络架构，支持数据采集和系统开发。
  • 引用：

    • 二、专业核心课程

    1. 大数据采集与处理

  • 课程内容：数据采集技术、网络爬虫、数据清洗与预处理技术。
  • 作用：学习从多源获取数据并进行清洗、转换，为分析做准备。
  • 引用：

    • 2. 大数据存储与计算平台

  • 课程内容：Hadoop核心技术、Spark大数据处理、分布式数据仓库（Hive）、NoSQL数据库技术。
  • 作用：掌握分布式存储与计算框架，处理海量数据。
  • 引用：

    • 3. 数据分析与挖掘

  • 课程内容：数据挖掘、机器学习与深度学习、大数据分析技术应用。
  • 作用：利用算法模型挖掘数据价值，支持商业决策。
  • 引用：

    • 4. 数据可视化

  • 课程内容：数据可视化技术与应用、Tableau/Power BI工具使用。
  • 作用：将分析结果转化为直观图表，提升数据呈现效果。
  • 引用：

    • 5. 系统运维与开发

  • 课程内容：大数据平台部署与运维、云计算与大数据基础设施、JavaEE软件开发。
  • 作用：培养系统搭建、维护及全栈开发能力。
  • 引用：

    • 三、实践与工具类课程

    1. 实战项目与竞赛

  • 内容：参与数据采集、分析、可视化项目，如电商用户行为分析、金融风控模型构建等。
  • 工具：Python（Pandas、Scikit-learn）、Hadoop生态（HDFS、MapReduce）、Spark、TensorFlow等。
  • 引用：

    • 2. 校企合作与认证

  • 示例：与东软、中软等企业合作，考取“大数据分析与应用”“大数据应用开发（Python）”等职业技能证书。
  • 引用：

    • 四、课程特点与学习建议

  • 跨学科性：需同时掌握计算机技术、统计学和管理学知识，适合数学与逻辑能力较强的学生。
  • 实践导向：注重实验课与项目实战，建议在校期间参与竞赛（如全国大学生大数据竞赛）或企业实习。
  • 就业衔接：核心课程直接对应大数据开发工程师、数据分析师、运维工程师等岗位需求。

    • 扩展参考

  • 专科 vs 本科差异：专科更侧重技术实操（如Hadoop部署、数据清洗），本科可能增加算法优化、科研项目等内容。
  • 课程更新：大数据技术迭代快，需持续关注新兴工具（如Flink实时计算、AI大模型应用）。

    • 如需了解具体院校课程设置或就业方向，可进一步查阅来源。