빅데이터 전공에서는 주로 무엇을 공부하시나요?

1. 빅데이터 전공은 일반적으로 빅데이터 수집 및 관리 전공을 의미합니다.

2. 커리큘럼 설정, 빅데이터 전공은 빅데이터 적용의 세 가지 주요 측면을 다룹니다. 관리, 시스템 개발, 대규모 데이터 분석 및 마이닝)은 협업 필터링 알고리즘 구현 및 분석, 분류 알고리즘 실행 및 학습, 분산 Hadoop 클러스터 구축 및 벤치마크 테스트를 포함하여 기업이 빅 데이터 애플리케이션의 다양한 일반적인 문제에 대한 솔루션을 체계적으로 마스터하도록 돕습니다. 분산 Hbase 클러스터 구축 및 벤치마크 테스트, Mapreduce 기반 병렬 알고리즘 구현, Hive 배포 및 원스톱 데이터 운영 구현 등은 실제로 회사의 실질적인 문제 해결 능력을 향상시킵니다.

3. 핵심기술,

(1) 빅데이터와 하둡 생태계. 분산 파일 시스템 HDFS, 클러스터 파일 시스템 ClusterFS 및 NoSQL 데이터베이스 기술 분산 컴퓨팅 프레임워크 Mapreduce, 분산 데이터베이스 HBase 및 분산 데이터 웨어하우스 Hive의 원리와 응용에 대한 자세한 소개 및 분석.

(2) 관계형 데이터베이스 기술. 관계형 데이터베이스의 원리를 자세히 소개하고 일반적인 엔터프라이즈 수준 데이터베이스의 구성, 관리, 개발 및 적용을 마스터합니다.

(3) 분산 데이터 처리. Map/Reduce 컴퓨팅 모델과 Hadoop Map/Reduce 기술의 원리 및 응용에 대해 자세히 소개하고 분석합니다.

(4) 대규모 데이터 분석 및 데이터 마이닝. 데이터 마이닝 기술, 데이터 마이닝 알고리즘 – Minhash, Jaccard 및 Cosine 유사성, TF-IDF 데이터 마이닝 알고리즘 – 클러스터링 알고리즘 및 업계의 특정 데이터 마이닝 기술 적용에 대한 자세한 소개.

(5) 사물인터넷과 빅데이터. 사물 인터넷의 빅데이터 응용, 원격 감지 이미지의 자동 해석, 시계열 데이터의 쿼리, 분석 및 마이닝에 대해 자세히 소개합니다.

(6) 파일 시스템(HDFS). HDFS의 고성능을 기반으로 높은 처리량의 데이터 액세스를 제공하는 HDFS 배포에 대해 자세히 소개합니다.

(7) NoSQL. NoSQL 비관계형 데이터베이스 시스템의 원리, 아키텍처 및 일반적인 애플리케이션에 대해 자세히 소개합니다.

4. 업계 현황

오늘날 인터넷 산업에서 빅데이터나 관련 데이터 분석 솔루션의 활용을 낙관하는 업계가 늘어나고 있습니다. 예를 들어 바이두(Baidu), 텐센트(Tencent), 타오바오(Taobao), 시나(Sina) 등의 기업이 표준이 됐다. 통신, 금융, 에너지와 같은 전통적인 산업에서는 점점 더 많은 사용자가 비즈니스 수준을 향상시키기 위해 빅 데이터 솔루션을 사용하는 방법을 시도하거나 고려하기 시작했습니다.

'빅데이터'의 맥락에서 '빅데이터'에 능숙한 전문가는 기업의 가장 중요한 비즈니스 역할이 될 것이며, '빅데이터' 실무자의 급여는 계속해서 증가할 것입니다. 엄청난 재능 격차.