大数据专业是干什么的，大数据专业要学什么
今年有20多所高校开设了大数据专业，很多人都听说过，但是大数据专业到底是什么，可以干什么，需要学什么，很多人对此都不了解，今天就来分享下大数据专业的干什么的内容。
大数据专业学什么
数据科学与大数据技术属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
学完大数据专业可以干什么工作
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
5.数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++。有时要用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
6.大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师的岗位职责:
依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。
依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。
什么人适合做数据分析师
依据方案和技术选型制作可视化样例。
配合视觉设计人员完善可视化样例。
配合前端开发人员将样例组件化。
以上就是对于大数据专业方向的介绍，对于还没上大学的同学来说，有机会可以争取报考大数据专业，而对于已经在学习或者已经毕业的朋友来说，也可以通过参加大数据培训来进入大数据行业发展，两种方法适合不同的人，最终的效果没有太大的差别，通过培训的可能项目经验这边会多一点。

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