深入了解大数据专业：学什么？

随着社会的不断发展和进步，计算机科学、信息技术、网络与互联网技术的迅速发展，人们的日常工作和生活都发生了翻天覆地的变化。而大数据技术则是新兴技术的重要分支之一，它解决了大量、复杂、分散、高品质数据的各种挑战，迅速成为未来信息处理技术的一大趋势。作为一个新兴的学科，大数据技术可以自然的发挥出它的能量，又有助于极大的推动企业等组织的经济发展。因此，大学里自然而然给出了大数据专业的课程，这将成为这一新技术时代需要的技术人才赴的学习舞台。

那么，大数据专业是学什么？大数据专业的具体内容主要涵盖数据挖掘、数据结构与算法、大数据分析、数据库应用与技术、智能算法、人工智能理论及应用、数据安全技术、智能工程等课程。其中，数据挖掘涉及对数据的清晰定义、数据的概念分析、数据流程的架构设计、数据仓库的学习管理、分析技术的运用、可视化的验证、预测技术的运用、数据发现技术等；数据结构与算法包括矩阵数据结构、哈夫曼树、B树等数据结构、时间复杂度、空间复杂度、搜索算法、排序算法、动态规划算法等；大数据分析涉及数据清洗（冗余数据、噪声数据、无关数据）、功能研究（数据类型识别、分类、回归）、统计研究（聚类分析、因子分析等）、机器学习（支持向量机、神经网络等）、图计算等；数据库应用及技术涉及数据库代码开发、数据库管理、软件设计（数据存取技术、数据存储管理技术）、高级查询技术（视图及查询编程等）等；智能算法涉及神经网络及算法、模糊算法、粒子群算法等；人工智能理论及应用则涵盖数据挖掘技术、机器学习技术、查询优化理论、自然语言处理技术等。智能工程专业课程涉及智能系统设计与开发、机器人控制系统、多智能体系统、机器视觉、智能算法设计等内容。

此外，大数据专业还强调实践实战的思考，通过实验室训练和选修课程，提高学生处理数据、实施算法的实践能力，并将学术理论与实践技能结合起来求真、促行。此外还主张大数据人才针对实际问题深入研究，注重创新意识和综合能力的培养，结合软件、理论、应用实践，全面提高学生的应用水平。

可以看出，大数据专业作为一个新兴学科，不仅学习内容飞快迭代，而且技术素养和实战能力都是它比较强调的，对于想要从事大数据相关工作的学生，选择这门专业是一个明智的选择，不仅可以掌握大数据技术方面的知识，而且还有助于培养相关能力，从而使学生更好地参与到经济社会的发展中。