大数据专业主要学什么啊？

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；
2、课程设置，大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术，
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
4、行业现状，
今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

大数据需要的语言
Java
java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天)。
Scala
scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们)，它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。
Python和Shell
shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。
对于大数据工程师而言，至少要掌握以下技能：
· 一门编程语言：
建议：学习Java或Scala
· 计算处理框架：
建议：学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个
· 分布式存储框架：
建议：学习HDFS
· 资源调度框架：
建议：学习YARN
· 分布式协调框架
建议：学习Zookeeper——太多大数据框架都需要它了，比如Kafka, Storm, HBase等
· 数据库：
建议：学习Redis，如果C语言功底好的，最好熟读源码，反正源码也不多
· 列式存储数据库：
建议：学习HBASE，这是目前应用最广泛的开源列式存储
· 消息队列：
建议：学习Kafka(几乎所有大数据招聘简历都要求会Kafka），还能触类旁通进一步理解基于备份日志方式的数据处理范型。

大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等 ，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程

大数据专业学习的内容有：1、Ja-va；2、大数据基础；3、Hadoop体系；4、Scala；5、kafka；6、Spark；7、python；8、mysql。大数据专业分为大数据开发、数据分析与挖掘两种。

大数据专业主要学的是那个c语言和那个计算机之间的软件相映的协调之类的。