大数据常用术语有哪些?大数据专业主攻课程及就业分析!

一直以来，大数据都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来大数据的相关介绍，详细内容请看下文。

一、大数据常用术语

1.云计算(Cloud computing)

云计算已经变得无所不在，所以在这里仅处于完整性的考虑将其归纳在内。它本质上是在远程服务器上托管和运行的软件及数据，并可从互联网的任何地方进行访问。

2.集群计算(Cluster computing)

这是一个使用多个服务器集合资源的“集群”的计算术语。要想更技术性的话，就会涉及到节点，集群管理层，负载平衡和并行处理等概念。

3.暗数据(Dark Data)

基本上指的是，由企业收集和处理的，但并不用于任何意义性目的的数据，因此它是“暗”的，可能永远不会被分析。它可以是社交网络反馈，呼叫中心日志，会议笔记等等。有很多人估计，所有企业数据中的 60-90% 可能是“暗数据”，但谁又真正知道呢?

4.数据湖(Data lake)

当第一次听到这个概念，我还以为是在开玩笑。但这真是一个术语。数据湖是原始格式的企业级数据的大型存储库。与此同时我们可以涉及数据仓库，它在概念上是相似的，也是企业级数据的存储库，但在清理、与其他来源集成之后是以结构化格式。数据仓库通常用于常规数据(但不是专有的)。数据湖使得访问企业级数据更加容易，你需要明确你要寻找什么，以及如何处理它并明智地试用它。

5.数据挖掘(Data mining)

数据挖掘是通过使用复杂的模式识别技术，从而找到有意义的模式，并得出大量数据的见解。这与我们之前讨论的“数据分析”术语密切相关，因为你将通过挖掘数据进行分析。为了获得有意义的模式，数据挖掘者使用统计，机器学习算法和人工智能。

6.分布式文件系统(Distributed File System)

由于大数据太大而无法存储在单个系统上，分布式文件系统是一种数据存储系统用于存储跨多个存储设备的大量数据，并有助于降低存储大量数据的成本和复杂性。

二、大数据专业主攻课程及就业

大数据专业主要学习什么：

1、大数据专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。以中国人民大学为例。

2、基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

3、必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

4、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、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据专业的就业方向：

1、数据挖掘师/算法工程师。算法工程师是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中重要内容的专业人员，这项工作有助于企业决策智能化，提高工作效率、降低错误率。数据挖掘已成为很多IT战略重要组成的部分，其专业人才也被大量需求。

2、数据分析师。数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析、评估和预测的专业工作人员，其主要专注于从过去和现在的数据层面理解数据，最常见的便是一些行业通过一些列数据预测分析用户行为、喜好或者锁定目标用户，最大程度体现数据商业意义。

3、数据工程师。盘点大数据专业六大就业方向，每个都前途无量，年薪百万不是梦。

4、数据工程师主要从事对数据的采集、分析、整理、维护等相关技术工作，偏重于清洗数据，方便数据分析师和数据科学家使用，在数据中找出能驱动解决业务问题的关键点。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关大数据的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。