廣西大學《數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)》應該還在申請審批過程中，一般《數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)》隸屬于計算機信息類學院，《大數(shù)據管理與應用專業(yè)》是廣西大學商學院或經濟管理類學院下招生的管理學本科專業(yè)。

因為《數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)》是工學學位，而《大數(shù)據管理與應用專業(yè)》是管理學學位。

數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)【就業(yè)方向】：

1、大數(shù)據系統(tǒng)研發(fā)工程師（國內有這個需求就那么幾十家大公司，一般以海龜、985本碩博、211碩博為主）【一般不是大數(shù)據職業(yè)認證證書來認可的】；
2、大數(shù)據平臺應用開發(fā)工程師（基于開源大數(shù)據平臺二次開發(fā)的，一般以985、部分211院校為主）【一般不是大數(shù)據職業(yè)認證證書來認可的】；
3、大數(shù)據分析師、大數(shù)據挖掘工程師、大數(shù)據建模算法工程師（以部分非強項CS學院211、二本、三本院校學生為主力軍）【建議考HCIE大數(shù)據認證來作為行業(yè)認可的敲門磚】；
4、大數(shù)據應用技術運維工程師-通俗點就是Web可視化、應用可視化操作運維，跟大數(shù)據HCIA有一定關聯(lián)（以高職院校學生為主）；
5、大數(shù)據商業(yè)與管理崗位：熟悉大數(shù)據業(yè)務、運營、管理的晉升崗位（偏向大數(shù)據管理與商業(yè)應用）。

大數(shù)據系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據平臺應用開發(fā)工程師一般是985高校、211碩士不用通過大數(shù)據職業(yè)認證證書來認可的，而大數(shù)據分析師、大數(shù)據挖掘工程師、大數(shù)據建模算法工程師、大數(shù)據應用技術運維工程師可以通過大數(shù)據職業(yè)認證培訓（比如：華為HCIE大數(shù)據挖掘認證）來提升自己（因為這些大學課堂學的知識比較有限）。
比如：

華為大數(shù)據開發(fā)高級工程師（HCIP-Big Data Developer）；
華為大數(shù)據運維高級工程師（HCIP-Big Data Operation & Maintenance）；
華為大數(shù)據挖掘專家（HCIE-Big Data-Data Mining）；
華為大數(shù)據分析與管理專家（HCIE-Big Data-Data Analysis & Management）；

大數(shù)據管理與應用專業(yè)、數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)雖然屬于不同學科，但是基礎通識課和核心課部分課程是類似的，一個培養(yǎng)經濟、管理思維大數(shù)據人才，一個是培養(yǎng)大數(shù)據挖掘、大數(shù)據算法技術類人才。
大數(shù)據管理與應用專業(yè)、數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)《通識公共基礎課》：

• 《社會主義理論與實踐》
• 《大學英語》《專業(yè)英語》
• 《毛概鄧倫馬克思主義》
• 《高等數(shù)學》
• 《線性代數(shù)》
• 《微積分》
• 《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》

數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)《技術基礎課》：

• 《計算機數(shù)據通信技術》：網絡七層模型、靜態(tài)路由、動態(tài)路由協(xié)議OSPF、NAT、ACL、VRRP、DHCP等網絡通信技術；
• 《數(shù)據庫原理與應用》?
• 《計算機操作系統(tǒng)-Linux常用運維基礎》：Linux基本操作、Linux上服務器搭建與運維等；
• 《云計算技術》：云計算基礎、計算虛擬化、存儲虛擬化、大數(shù)據分布式存儲技術、云服務模式IaaS/PaaS/SaaS部署與運維等；
• 《大數(shù)據存儲技術》《大數(shù)據導論》

數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)【核心課程】（建議考華為（HCIE大數(shù)據挖掘技術專家）認證）：

• 《數(shù)據科學原理與系統(tǒng)架構》含：Hadoop、Spark、NoSQL、R語言介紹
• 《大數(shù)據程序設計-Python編程語言設計》
• 《Hadoop大數(shù)據集群存儲處理技術》
• 《大數(shù)據算法基礎與數(shù)理統(tǒng)計》
• 《Python大數(shù)據挖掘分析與處理》含：大數(shù)據采集、網絡爬蟲等
• 《大數(shù)據建模與機器學習算法》
• 《大數(shù)據預處理與大數(shù)據可視化》
• 《機器學習與大數(shù)據挖掘分析案例實訓》
• 《文本挖掘分析》或《數(shù)據分析白皮書》（選修）
• 《自然語言處理》（選修）

大數(shù)據管理與應用專業(yè)【商業(yè)管理通識課程】包括：

• 《微觀經濟學》
• 《宏觀經濟學》
• 《計量經濟學》
• 《管理經濟學》
• 《市場營銷》
• 《管理統(tǒng)計學》
• 《運籌學》或《數(shù)據模型與決策》
• 《戰(zhàn)略管理》或《商業(yè)管理決策》

大數(shù)據管理與應用專業(yè)【核心課程】（非985或非211大學建議大四考華為（HCIE大數(shù)據分析與管理專家）認證）：

• 《信息管理系統(tǒng)》
• 《大數(shù)據導論》或《數(shù)據科學原理》
• 《大數(shù)據程序設計-Python編程》（注意：未來掌握1門編程語言將是智能時代的1把工具，就像你要學會開車一樣）
• 《搜索引擎商業(yè)分析》《文本挖掘商務數(shù)據分析》
• 《商務智能大數(shù)據與統(tǒng)計機器學習》（難度比大數(shù)據技術專業(yè)要低）
• 《大數(shù)據可視化應用》
• 《金融數(shù)據管理應用》
• 《大數(shù)據管理與治理》

大數(shù)據挖掘工程師、機器學習算法工程師崗位要求：

• 1、具有責任心，有較強的鉆研學習能力，較好的溝通能力、團隊合作，有超過3年大數(shù)據分析、挖掘、算法經驗；
• 2、有大數(shù)據處理實戰(zhàn)經驗，熟悉整個大數(shù)據的完整處理流程，包括數(shù)據的采集、清洗、預處理、存儲、分析挖掘和數(shù)據可視化；
• 3、掌握ETL相關經驗，有數(shù)據庫建模經驗，靈活運用SQL實現(xiàn)數(shù)據ETL加工處理；
• 4、熟悉數(shù)據倉庫建設相關的技術棧，例如：Hive，Hadoop、Spark，F(xiàn)lume，Kafka等多項大數(shù)據處理技術；
• 5、掌握Python、R、SAS、SPSS等數(shù)據挖掘技術及算法應用實踐，如：LS線性回歸、LS邏輯回歸、SVM支持向量機、決策樹、聚類、Apriori、FP-Growth、PrefixSpan、神經網絡等算法；
• 6、理解大數(shù)據處理（流計算、分布式計算、分布式文件系統(tǒng)、分布式存儲）等相關技術和實現(xiàn)方法。

廣西已開設《數(shù)據科學與大數(shù)據技術》專業(yè)院校（廣西區(qū)內高校教師的人工智能、大數(shù)據師資目前還比較差，而且大學課程偏基礎，建議還是通過外面培訓學習大數(shù)據挖掘、大數(shù)據管理課程）：

• 桂林電子科技大學-數(shù)據科學與大數(shù)據技術、大數(shù)據管理與應用
• 廣西科技大學-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 桂林理工大學-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 廣西財經學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 廣西師范大學-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 廣西師范大學漓江學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 南寧師范大學-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 玉林師范學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 桂林航天工業(yè)學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 桂林旅游學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 南寧學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 賀州學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 梧州學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 河池學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 百色學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 廣西科技師范學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 廣西警察學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術
• 南寧師范大學師園學院-數(shù)據科學與大數(shù)據技術

以下985高校或211大學已開設《數(shù)據科學與大數(shù)據技術》專業(yè)（不一一列舉）：

• 清華大學
• 北京大學（第一批）
• 中國人民大學
• 中國科學技術大學
• 南京大學
• 復旦大學
• 上海交通大學
• 西安交通大學
• 浙江大學
• 哈爾濱工業(yè)大學
• 南開大學
• 天津大學
• 東南大學
• 華中科技大學
• 武漢大學
• 廈門大學
• 山東大學
• 湖南大學
• 中國海洋大學
• 中南大學（第一批）
• 吉林大學
• 北京理工大學
• 大連理工大學
• 北京航空航天大學
• 重慶大學
• 電子科技大學
• 四川大學
• 華南理工大學
• 中山大學
• 蘭州大學
• 東北大學
• 西北工業(yè)大學
• 同濟大學
• 北京師范大學
• 中國農業(yè)大學
• 國防科技大學
• 中央民族大學
• 華東師范大學
• 西北農林科技大學
• 對外經濟貿易大學211（第一批）

數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)（簡稱大數(shù)據專業(yè)）的，目前開設數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)的高校不低于400所，而大數(shù)據管理與應用專業(yè)的高校已經有30所以上。
?
就算有一些高校已經開設了大數(shù)據專業(yè)，但是目前能講《數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)》課程的師資能力有限，Hadoop、NoSQL、Python、Spark編程、機器學習、數(shù)據挖掘與分析等新技術知識，對于很多教授老師根本就沒有學習過、沒有實踐過和沒有應用過，所以要能講好還是有局限性的，之前給我們單位做大數(shù)據培訓的蒙老師講得不錯“數(shù)據和信息，本身只是一種量級現(xiàn)象，大數(shù)據分析的價值就在于發(fā)現(xiàn)表象之下的關聯(lián)和本質，并以此幫助人們做出更加正確的選擇或幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。”

大學專業(yè)只是讓你知道某個知識是個什么概念、模式、應用場景， 靠大學里專業(yè)的課程應付工作很困難（一些校企合作課程還是比較容易適應工作場景的），和跨專業(yè)的人比起來，唯一的優(yōu)勢就是知道這是什么，需要的是在工作中或者業(yè)余時間繼續(xù)努力的程度，多關注一些大型科技公司對這些知識的應用或認證，不一定是技術本身，還包括技術以外的東西。

大數(shù)據一般學習以下核心內容：一般處理T+1數(shù)據（T：可能是1天、一周、一個月、一年）

? ? a、Hadoop ：一般不選用最新版本，踩坑難解決
? ? ? ? （common、HDES、MapReduce、YARN）
? ? ? ? 環(huán)境搭建、處理數(shù)據的思想
? ? b、Hive：大數(shù)據的數(shù)據倉庫
? ? ? ? 通過寫SQL對數(shù)據進行操作，類似于MySQL數(shù)據庫的sql
? ? c、HBase：基于HDFS的NOSQL數(shù)據庫
? ? ? ? 面向列存儲
? ? d、協(xié)作框架：
? ? ? ? sqoop（橋梁：HDFS《==》RDBMS）
? ? ? ? flume：搜集日志文件中的信息
? ? e、調度框架
? ? ? ? anzkaban
? ? ? ? 了解：crotab（Linux自帶）
? ? ? ? zeus（Alibaba）
? ? ? ? Oozie（cloudera）
? ? f、前沿框架擴展：
? ? ? ? ? ? kylin、impala、ElasticSearch（ES）

大數(shù)據實時分析

? ? 以spark框架為主
? ? Scala：OOP（面向對象程序設計）+FP（函數(shù)是程序設計）
? ? sparkCore：類比MapReduce
? ? sparkSQL：類比hive
? ? sparkStreaming：實時數(shù)據處理
? ? kafka：消息隊列
? ? 前沿框架擴展：flink
? ? ? ? 阿里巴巴：blink

大數(shù)據挖掘機器學習方向：

spark MLlib：機器學習庫
pyspark編程：Python和spark的結合
大數(shù)據推薦系統(tǒng)
大數(shù)據挖掘算法
python數(shù)據分析
python機器學習

人工智能對從業(yè)人員的素質要求很高，數(shù)學水平和編程水平是兩個必須逾越的坎，目前市面上很多工作都是碩士起步。如果你真心想要在這行有大發(fā)展，良好的基礎是必須的，以下是人工智能專業(yè)課程：

（1）計算機科學知識：數(shù)據結構和算法、Linux操作系統(tǒng)、計算機組成原理、計算機網絡通信技術、云計算基礎、數(shù)據庫等；（大一大二課程）
（2）基礎數(shù)學：高等數(shù)學、微積分、線性代數(shù)、概率論、運籌學、凸優(yōu)化等；（大一大二課程）
（3）至少一門編程語言：Python、C++或Java等（大三課程）
（4）人工智能知識：Tensorflow、機器學習、深度學習框架PyTorch、機器學習框架Sk-learn、神經網絡等；（大四或研究生課程）

但是，由于目前很多傻瓜化的工具出現(xiàn)，在大部分的業(yè)務場景下只需要一些很簡單的代碼就可以搞定。

華為大數(shù)據挖掘認證覆蓋《數(shù)據科學與大數(shù)據技術專業(yè)》核心課程，華為大數(shù)據分析與管理專家覆蓋《大數(shù)據管理與應用》核心課程。
?
華為HCIE大數(shù)據挖掘專家、華為HCIE大數(shù)據分析與管理專家認證需要經過華為公司三個面試官的輪番面試、追問，所以不僅考場一個考生的知識，還有表達，以及一些項目相關實踐經驗（目前全國HCIE大數(shù)據挖掘認證、大數(shù)據分析與管理專家認證人數(shù)不到100人）。

華為HCNA-Bigdata大數(shù)據認證考試大綱：
第01章 大數(shù)據行業(yè)與技術趨勢
1.大數(shù)據時代
2.大數(shù)據的應用領域
3.大數(shù)據時代的機遇和挑戰(zhàn)
4.華為大數(shù)據解決方案
第02章 HDFS分布式文件系統(tǒng)技術
1.HDFS概述及應用場景
2.HDFS在FusionInsight HD產品的位置
3.HDFS系統(tǒng)架構
4.關鍵特性介紹
第03章 MapReduce分布式離線批處理和Yarn資源協(xié)調
1.MapReduce和Yarn基本介紹
2.MapReduce和Yarn功能與架構
3.Yarn的資源管理和任務調度
4.增強特性
第04章 Spark2x基于內存的分布式計算
1.Spark概述
2.Spark原理與架構
3.Spark在FusionInsight HD中的集成情況
第05章 HBase分布式NoSQL數(shù)據庫
1.HBase 基本介紹
2.HBase 功能與架構
3.HBase 關鍵流程
4.HBase 華為增強特性
第06章 Hive分布式數(shù)據倉庫
1.Hive概述
2.Hive功能與架構
3.Hive基本操作
第07章 Streaming分布式流計算引擎
1.Streaming簡介
2.系統(tǒng)架構
3.關鍵特性介紹
4.StreamCQL介紹
第08章 Flink流計算處理和批處理平臺
1.Flink概述
2.Flink原理與技術架構
3.Flink在FusionInsight HD中的集成情況
第09章 Loader數(shù)據轉換
1.Loader簡介
2.Loader作業(yè)管理
第10章 Flume海量日志聚合
1.Flume簡介及架構
2.Flume關鍵特性介紹
3.Flume應用舉例
第11章 Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)
1.Kafka簡介
2.Kafka架構與功能
3.Kafka關鍵流程
第12章 ZooKeeper集群分布式協(xié)調服務
1.ZooKeeper簡介
2.ZooKeeper在FusionInsight HD產品的位置
3.系統(tǒng)架構
4.關鍵特性介紹
5.與組件的關系
第13章 FusionInsight HD 解決方案介紹
1.FusionInsight HD 企業(yè)版概述
2.FusionInsight HD 特性介紹
3.FusionInsight HD 成功案例