家里考上大数据专业的小伙伴们准备好收到人生中第一份大学录取通知书了吗？那么，在你进入大学之前，你了解你的专业未来的学习课程和就业前景吗？接下来，让我们一起来看看边肖！欢迎阅读本文，并关注本站获取更多精彩资讯！
你的大数据专业是什么？
大数据技术专业是一门交叉学科：统计学、数学、计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和扩展学科。
此外，还要学习数据采集、分析处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是两专多能的跨界人才(具备专业知识和数据思维)。
第一阶段：大数据前沿知识和hadoop介绍，大数据前言知识介绍，课程介绍，Linux和unbuntu系统基础，单机和伪分布式模式下hadoop的安装和配置。
第二阶段：hadoop部署进阶。Hadoop集群模型构建，Hadoop分布式文件系统HDFS深入分析。使用HDFS提供的api操作HDFS文件。Mapreduce的概念和思想。
第三阶段：大数据导入和存储。mysql数据库基础知识，hive基本语法。蜂巢结构和设计原则。配置单元部署、安装和装箱。Sqoop的安装和使用。将sqoop组件导入配置单元。
第四阶段：Hbase理论与实战。Hbase简介。安装和配置。Hbase数据存储。项目实战。
第五阶段：Spaer配置和使用场景。Scala基本语法。spark的介绍和发展历史，spark stant单机模式的部署。SparkRDD详细解释。
第六阶段：spark大数据分析原理。Spark内核，基本定义，spark任务调度。Sparkstreaming实时流计算。Sparkmllib机器学习。Sparksql查询
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导论、数据结构、数据科学导论、编程导论、编程实践。
必修课：离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统导论、计算机系统基础、并行架构与编程、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、采样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
大数据专业就业前景
大数据专业是帮助企业从数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等方面掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案的专业。就业导向、数据开发与管理、企业管理、城市环境治理等。
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域尤其是大数据开发领域的就业岗位还是比较多的。目前正从大数据平台的开发逐步覆盖到大数据应用开发领域，这也是大数据全面应用的必然结果。从2019年秋季招聘来看，大数据开发岗位数量明显较多，而且不仅仅是研发；d人才也要，应用型人才也要，所以本科生就业机会比较多。
目前，大数据技术处于应用的初级阶段，所以在这个时候，人才招聘会更倾向于研发；d人才，而且研究生学历更容易获得大厂的就业机会。所以，对于目前大数据专业的大学生来说，如果想获得更强的工作竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读研究生。