行業(yè)現(xiàn)狀：今天，越來(lái)越多的行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用持樂觀的態(tài)度，大數(shù)據(jù)或者相關(guān)數(shù)據(jù)分析解決方案的使用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)。而像電信、金融、能源這些傳統(tǒng)行業(yè)，越來(lái)越多的用戶開始嘗試或者考慮怎么樣使用大數(shù)據(jù)解決方案，來(lái)提升自己的業(yè)務(wù)水平。在“大數(shù)據(jù)”背景之下，精通“大數(shù)據(jù)”的專業(yè)人才將成為企業(yè)最重要的業(yè)務(wù)角色，“大數(shù)據(jù)”從業(yè)人員薪酬持續(xù)增長(zhǎng)，人才缺口巨大。

課程設(shè)置：大數(shù)據(jù)專業(yè)將從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個(gè)主要層面(即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘)系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問題的解決辦法，包括實(shí)現(xiàn)和分析協(xié)同過濾算法、運(yùn)行和學(xué)習(xí)分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、分布式Hbase集群的搭建和基準(zhǔn)測(cè)試、實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實(shí)現(xiàn)一個(gè)的數(shù)據(jù)操作等等，實(shí)際提升企業(yè)解決實(shí)際問題的能力。