Gestión de big data y perspectivas laborales de aplicaciones

Perspectivas de empleo de aplicaciones y gestión de big data: en el futuro, con el desarrollo de tecnologías como Internet, Internet de las cosas y la inteligencia artificial, las perspectivas para las especialidades de aplicaciones y gestión de big data serán cada vez más amplias. Desde negocios, finanzas, atención médica, gobierno hasta investigación científica y otros campos, se necesitan talentos especializados en la gestión y aplicación de big data para el análisis y procesamiento de datos. Por lo tanto, las perspectivas laborales de los graduados de esta especialización son muy optimistas y pueden trabajar en campos como el procesamiento y análisis de big data, científicos de datos, arquitectos de almacenes de datos, analistas de inteligencia empresarial e ingenieros de datos.

La especialización en gestión y aplicación de big data tiene como objetivo cultivar el desarrollo integral de la moral, la inteligencia, el cuerpo, la estética y el trabajo. Tiene sólidos conocimientos básicos de gestión, matemáticas y tecnología informática, y domina sistemáticamente big data. Tecnología y métodos de gestión, se especializa en soluciones de big data en los campos de las finanzas, las finanzas y la gestión económica, realiza almacenamiento de big data, gestión de optimización y análisis de big data, gobernanza y toma de decisiones de big data, y tiene una sólida experiencia en emergentes. Tecnologías como big data, computación en la nube e inteligencia artificial. Capacidad práctica de trabajo.

Dirección del empleo de aplicaciones y gestión de big data

1. Analista de big data

El trabajo de un analista de big data es descubrir patrones de datos en datos masivos. Las anomalías se encuentran en datos masivos. Responsable de la planificación, desarrollo, operación y optimización de la plataforma de análisis y minería de big data, analizando mediante exploración de datos y salida de modelos, proporcionando resultados de análisis y desarrollando modelos de datos, minería de datos y algoritmos de procesamiento de acuerdo al diseño del proyecto.

Cualificaciones: tener la capacidad de extraer y procesar big data, estar familiarizado con al menos una base de datos en hive/oracle/mysql, tener buena sensibilidad de datos y ser capaz de extraer resultados centrales de datos masivos y presentarlos. ellos de manera concisa y clara La lógica empresarial y los conocimientos relacionados detrás del análisis de datos, y excelentes habilidades de pensamiento estructurado.

2. Ingeniero de desarrollo de big data

Responsable de la construcción de infraestructura, gestión, optimización e investigación y aplicación de nuevas tecnologías para proyectos de big data.

Cualificaciones: Especialidad en informática, dominio del ecosistema hadoop, como Spark, Hive, HBase, Kafka, Presto, Elasticsearch, etc. , tener un conocimiento profundo de los principios de la arquitectura de big data y estar familiarizado con el sistema operativo Linux. Tener experiencia en la gestión de equipos de I+D, ciertas capacidades de diseño arquitectónico y una base técnica sólida.

3. Ingeniero en arquitectura de la información

Diseñar la arquitectura de la información, garantizar la exhaustividad, disponibilidad, relevancia y consultabilidad de la información, investigar clientes y negocios, analizar datos y desarrollar etiquetas/navegación/sitio. arquitectura.

Cualificaciones: Competente en el uso de herramientas de desarrollo como pycharm, amplia experiencia en la construcción, mantenimiento y optimización de plataformas de big data, amplia experiencia en proyectos de procesamiento de big data basados ​​en Hadoop, Hive o Spark, y ciertos datos Conocimientos Experiencia minera.

Cursos profesionales de gestión y aplicación de big data.

1.Cursos básicos obligatorios

Cultivo ideológico y moral y fundamento legal, esquema de la historia, situación y política china moderna, teoría militar, principios básicos del marxismo, matemáticas avanzadas, matemáticas discretas. , Álgebra lineal, teoría de la probabilidad y estadística matemática, análisis matemático, fundamentos de sistemas informáticos, introducción a la física general, matemáticas y ciencias de la información, inglés universitario, deportes universitarios, física universitaria, microeconomía, macroeconomía, administración, estadística, lenguaje de programación.

2. Asignaturas optativas

Humanidades e historia, ciencias naturales, orientación laboral, literatura y arte.

3.Cursos profesionales

Introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación, introducción a los sistemas de bases de datos, arquitectura y programación paralela, análisis de big data no estructurado, inteligencia informática de datos, programación en Python, algoritmos. y Estructura de datos, principios y aplicaciones de bases de datos, minería de datos, métodos de análisis estadístico, práctica de innovación de big data, aprendizaje automático, conceptos básicos de Hadoop, recopilación y análisis de datos, base de datos Nosql, operaciones digitales, visualización de datos, análisis empresarial de big data, procesamiento de lenguaje natural. Teoría de Internet.