大数据属于大数据采集与管理专业。
大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。
通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
扩展资料：
大数据的核心技术：
（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
1、关系型数据库技术：详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
2、关系型数据库技术：详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
3、分布式数据处理：详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
4、海量数据分析与数据挖掘：详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
5、物联网与大数据：详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
6、文件系统（HDFS）：详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
7、NoSQL：详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
参考资料来源：百度百科-大数据采集与管理专业
大数据属于数学一类的专业。相关专业名称有：“信息与计算科学”、“数学与应用数学”、“统计学”等。
1、大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。
2、大数据包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
3、大数据领域对于人才的需求总量大、层次多、范围广，产业对于人才的需求呈井喷式增长，相关行业拥有海量的岗位需求。大数据领域的人才成为大家趋之若鹜的“香饽饽”。大数据领域的职位薪资，比相同级别的其它职位高出20%以上。
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