1.基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学导论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
2.必修课：离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统介绍、计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析。
3.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。
大数据时代的意义和作用 快来这里系统的了解下了
1.将大数据分析纳入流程的实践揭示了非结构化数据，这有助于管理人员系统地分析他们的决策，并在必要时采用替代方法。
2.“bigdata”是近年来it行业的一个热门词汇。大数据在各个行业的应用逐渐广泛。2012年，“大数据”这个词被提到的越来越多。人们用它来描述和定义信息爆款时代产生的海量数据，并命名相关的技术发展和创新。
3.大数据的意义在于改变经济的力量：生产者是有价值的，消费者是价值的意义。有意义才有价值。消费者不同意，就卖不出去，就无法实现价值；只有消费者认同的，才能出售和变现。大数据帮助我们从消费者的源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原则。
4.大数据的意义在于改变组织的力量：随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源的发展，组织变革变得越来越不可避免。大数据会推动网络结构产生无组织的组织力量。各种分散的web2.0应用，如rss、wiki、blog等。是最先反映这种结构特征的。大数据之所以成为时代的力量，是因为它遵循意义而获得智慧。
大数据属于什么专业? 大数据专业课程设置
1.大数据专业一般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方面(即数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中各种典型问题的解决方案，包括实施和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、构建和基准化分布式hadoop集群、构建和基准化分布式hbase集群、实施基于mapreduce的并行算法、部署hive并实施
什么是大数据开发 大数据开发是什么
1.大数据相当于一个巨大的数据仓库，大数据开发相当于你是这个巨大仓库的建造者和管理者。
2.从目前的情况来看，学习大数据的前景还是挺好的，尤其是新兴的人工智能领域，最需要大数据的配合，人工智能可以从大数据中深入学习。学习能力强的可以先自学，借助网络课程学习。研究大数据开发，要学一些东西，比如高数，统计学等等。
