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大数据大一学什么？
1、基础课程：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。
2、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。
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。
1. 数据结构与算法：学习不同数据结构和算法的原理、特点和应用，包括链表、树、图、排序算法、搜索算法等，为处理大数据提供基础技能。
2. 数据库系统与管理：学习数据库的基本概念、关系模型、SQL语言，以及数据库设计、查询优化、事务管理等技术，为数据存储和管理提供基础知识
1. 大数据需要学习的内容包括但不限于：数据结构与算法、数据库技术、数据挖掘与机器学习、分布式系统、云计算、统计学等。
2. 这些内容是因为大数据处理需要用到大量的数据存储、处理和分析技术，同时也需要对数据进行深入的挖掘和分析，因此需要掌握相关的技术和知识。
3. 此外，随着大数据技术的不断发展，还需要不断学习和更新自己的知识，掌握新的技术和工具，以适应不断变化的市场需求
在大数据专业的大一阶段，学生通常会学习一些基础的计算机科学和数学知识，以及一些与大数据相关的课程。以下是一些可能的学习内容：
编程基础：学习一门编程语言（如Python、Java等），掌握基本的编程概念和技巧，包括变量、条件语句、循环、函数等。
数据结构与算法：学习常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树等）和算法（如排序、查找、图算法等），以及它们的实现和应用。
数据库基础：了解数据库的基本概念和原理，学习SQL语言，掌握数据库的设计和管理技术。
Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban；Python与数据分析
大数据专业课程目录？
大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
云计算和网络工程需要学习哪些知识？
谢邀，需要学习:Java Linux基础 Shell编程 hopping2.x HDFS YARN MapReduce ETL数据清洗 Hive Sqoop Flume/Oozieo 大数据WEB工具Hue HBase Storm Storm Scala Spark Spark核心源码剖析 CM 5.3.x管理 CDH 5.3.x集群等
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