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大数据技术所学课程主要包括以下几大类：
-
数学与统计基础：
- 数学分析
- 高等代数
- 概率与统计
- 离散数学
这些课程为大数据技术提供了坚实的数学和统计基础，有助于学生理解数据背后的规律和模式。
编程和算法是大数据技术中不可或缺的一部分，这些课程有助于学生掌握各种编程语言和算法，以便更好地处理和分析数据。
-
数据库与数据管理系统：
- 数据库系统概论
- 数据库技术
- 数据计算智能
这些课程介绍了数据库的基本原理和技术，以及如何设计、实现和管理数据库系统，以支持大数据的处理和分析。
这些课程介绍了如何使用Hadoop等大数据技术和工具来处理和分析大规模数据集，以及如何搭建、运维和开发大数据平台。
-
数据分析与可视化：
- 数据挖掘
- 机器学习
- 数据统计分析
- 数据可视化技术与应用
这些课程介绍了如何使用数据挖掘、机器学习和统计分析等方法来提取数据中的有用信息，以及如何使用数据可视化技术来呈现这些信息。
-
系统与网络基础：
- 计算机网络技术
- 计算机系统基础
- 并行体系结构与编程
- Linux操作系统
这些课程提供了系统和网络的基础知识，有助于学生理解大数据系统如何与网络和计算机系统进行交互。
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行业应用与实践：
- 网络爬虫技术与应用
- 大数据分析实战
这些课程通过实践项目，让学生将所学知识应用于实际的大数据分析和处理中，提高实践能力。
总的来说，大数据技术所学课程涵盖了数学、统计、编程、数据库、大数据技术与工具、数据分析与可视化、系统与网络基础以及行业应用与实践等多个方面，旨在培养具备扎实的大数据技术基础和实践能力的高素质技术技能人才。
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2024-08-30
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