一、大数据技术学什么？
大数据技术与应用专业的学生需要学习的内容有面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
二、数据媒体技术学什么？
数字媒体技术专业主要学：计算机科学与技术、高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计、C语言、面向对象程序设计、数字媒体技术概论、程序设计、数据结构、计算机图形学、数据可视化、影视后期与特效技术、数字图像处理、人机交互技术、虚拟现实技术、人工智能与新媒体等。
三、数据科学与大数据技术学什么？
数据科学与大数据技术涵盖了以下几个方面的学习：
1. 数据处理与存储：学习数据存储和处理的各种技术，如关系数据库、非关系数据库、数据仓库、数据挖掘等。
2. 数据分析与建模：学习统计学、机器学习、模型构建等方法来理解数据集，并产生对数据的新认知。
3. 数据可视化：学习如何使用可视化工具来展示和解释数据。
4. 大数据技术：学习Hadoop、Spark、NoSQL等大数据技术和平台，并学习如何使用这些技术高效处理海量数据。
5. 商业分析：学习如何运用数据科学和大数据技术来解决业务问题，进行商业分析和决策。
总的来说，数据科学与大数据技术的核心是通过数据分析和大数据技术来挖掘数据价值，为业务提供决策支持。
四、大数据技术专业学什么?
英语不太好，问题应该不大。
关键还是看你自己是否适合学大数据吧。
大数据主要学的技术如下：
阶段一：JavaSE基础核心
核心技能
1深入理解Java面向对象思想2掌握开发中常用基础API3熟练使用集合框架、IO流、异常4能够基于JDK8开发5熟练使用MySQL，掌握SQL语法
阶段二：Hadoop生态体系架构
核心技能
1Linux系统的安装和操作2熟练掌握Shell脚本语法3Idea、Maven等开发工具的使用4Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用5Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优6Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应用7Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建，熟练使用Flume开发实战需求8Kafka的安装部署以及框架原理，重点掌握Kafka的分区分配策略、数据可靠性、数据一致性、数据乱序处理、零拷贝原理、高效读写原理、消费策略、再平衡等内容9统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、DataX、MaxWell等诸多框架，搭建数据采集系统，
阶段三：Spark生态体系架构
核心技能
1Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优策略2DophineScheduler的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行3全面了解数据仓库建模理论，充分熟悉电商行业数据分析指标体系，快速掌握多种大数据技术框架，了解认识多种数据仓库技术模块4HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化5开发工具Git&Git Hub的熟练使用6Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握7ElasticSearch的入门安装部署及调优8充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程及应用，初步了解机器学习算法9项目实战。贴近大数据的实际处理场景，全方面设计实战项目，能够更加全面的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验
阶段四：Flink生态体系架构
核心技能
1熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等2使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标3ClickHouse安装、使用及调优4项目实战。贴近大数据的实际处理场景，全方面设计实战项目，能够更加全面的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验5可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等6采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案
阶段五：就业指导
核心技能
1从技术和项目两个角度按照企业面试要求带领同学们复习2熟悉CDH在生产环境中的使用3手把手简历指导，助力学员顺利通过简历筛选
五、大数据科学与大数据技术学什么？
学习：
1. 数据处理与存储：学习数据存储和处理的各种技术，如关系数据库、非关系数据库、数据仓库、数据挖掘等。
2. 数据分析与建模：学习统计学、机器学习、模型构建等方法来理解数据集，并产生对数据的新认知。
3. 数据可视化：学习如何使用可视化工具来展示和解释数据。
4. 大数据技术：学习Hadoop、Spark、NoSQL等大数据技术和平台，并学习如何使用这些技术高效处理海量数据。
5. 商业分析：学习如何运用数据科学和大数据技术来解决业务问题，进行商业分析和决策。
总的来说，数据科学与大数据技术的核心是通过数据分析和大数据技术来挖掘数据价值，为业务提供决策支持。
六、数据科学与大数据技术专业学什么？
数据科学与大数据技术专业主要学习数理统计、数据库系统、数据挖掘、机器学习、网络安全等方面的知识，还包括大数据可视化、数据仓库管理、数据集成分析等。
这些专业涉及的技术能够帮助企业更好地掌握数据，改善业务，并有助于企业发挥更大的价值。
七、数据科学与大数据技术是学什么？
数据科学与大数据技术主要学数学分析、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、程序设计实践等。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等。
八、江苏大数据技术基础学什么？
江苏大数据技术基础学习内容包括数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习、大数据存储与处理等方面的知识。
学生需要掌握数据处理与清洗、数据建模与预测、数据可视化与呈现等技能。此外，还需要学习相关的编程语言和工具，如Python、R、Hadoop、Spark等，以及数据库管理和数据安全等知识。
同时，学生还需要了解大数据的应用领域，如金融、医疗、物流等，以及相关的法律和伦理问题。综上所述，江苏大数据技术基础学习内容涵盖了数据处理、分析、应用和管理等多个方面的知识和技能。
九、大数据技术应用中专学什么？
中专大数据专业学习计算机网络知识，编程语言等专业知识。
因为大数据专业是属于计算机专业方向的一个领域分支，所以最开始学习的是计算机的基础知识到了后面再开始学习大数据的专业知识内容，计算机基础知识就包括计算机的基本组成结构，网络之间的通信原理等等。
十、大数据技术与应用学什么？
大数据技术与应用主要围绕智慧城市、城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用，系统总结了数据科学、大数据技术及其在城市建设各领域中应用的科研技术成果和项目实施经验。；在面向经济建设和社会发展重大需求，开展科技成果转化和产学研结合工作的基础上，选择大数据技术应用的重点领域，围绕城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用。包含以下几个方面：《汇计划在行动》、《大数据测评》、《数据密集型计算和模型》、《智慧城市大数据》、《城市发展的数据逻辑》、《金融大数据》、《城市交通大数据》、《医疗大数据》
