1. 데이터 구조 및 알고리즘: 데이터 구성 및 관리 방법, 일반적으로 사용되는 알고리즘 및 데이터 처리 기술을 학습하여 후속 데이터 분석 및 처리를 위한 기반을 마련합니다.
2. 데이터베이스 원리 및 응용: 데이터베이스의 기본 개념, 원리 및 설계 방법 소개, SQL 언어 및 데이터베이스 관리 시스템 사용 학습, 데이터 저장 및 검색 기술 이해 -응?
3. 데이터 마이닝 및 기계 학습: 데이터 사전 처리, 특징 선택, 분류, 클러스터링 등의 기술, 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘 및 도구를 포함한 데이터 마이닝 및 기계 학습의 기본 이론 및 방법을 배웁니다. -응?
4. 대용량 데이터 기술 및 플랫폼: Hadoop, Spark 등의 분산 컴퓨팅 프레임워크 사용을 포함한 대용량 데이터 기술의 기본 원리와 응용 프로그램을 소개하고 대용량 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 기술 스택을 이해합니다. -응?
5. 데이터 시각화 및 상호 작용 설계: 데이터를 차트와 그래픽으로 시각화하고 사용자 친화적인 데이터 상호 작용 인터페이스를 설계하여 데이터를 보다 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 하는 방법을 배웁니다. -응?
6. 데이터 윤리 및 보안: 데이터 개인 정보 보호 및 보안 관리와 관련된 법률 및 규정을 이해하고, 데이터 윤리 및 데이터 보안의 기본 원칙 및 방법을 배우고, 데이터 사용에 대한 법적, 규정 준수 및 보안 의식을 개발합니다. -응?
7. 빅 데이터 응용 사례 분석: 실제 사례 분석과 실제 프로젝트 구현을 통해 다양한 분야에서 빅 데이터의 적용을 이해하고 실제 문제를 해결할 수 있는 능력을 개발합니다.
이것은 빅데이터 전공을 위한 몇 가지 전공 수업이다. 이러한 과정을 통해 학생들은 빅 데이터의 기본 이론과 기술을 습득하고, 빅 데이터를 처리하고 분석할 수 있으며, 빅 데이터 시대의 과제를 해결할 수 있습니다.
8. 데이터 엔지니어링: 데이터 수집, 청소, 변환, 로드 등의 엔지니어링 처리 방법을 배우고 데이터 파이프의 설계 및 구현을 파악하여 데이터의 품질과 가용성을 보장합니다. -응?
9. 클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템: 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념과 아키텍처를 이해하고, 분산 시스템의 설계 및 관리를 배우고, 클라우드 플랫폼의 대형 데이터 처리 및 분석 기술에 익숙합니다. -응?
10. 자연어 처리: 텍스트 분류, 감정 분석, 엔티티 인식 등의 기술을 포함한 텍스트 데이터를 처리하고 분석하여 텍스트 데이터의 응용 및 마이닝을 지원하는 방법을 배웁니다. -응?
1 1. 시계열 분석: 시계열 예측, 추세 분석, 주기 분석 등 시계열 데이터를 처리하는 방법과 기술을 배웁니다. , 시간 관련 데이터의 분석 및 예측을 지원합니다. -응?
12. 그래픽 데이터 분석: 그래픽 구조의 표현 및 저장, 그래픽 알고리즘의 설계 및 구현 등을 포함한 그래픽 데이터를 처리하고 분석하는 방법과 기술을 배웁니다. , 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템 및 기타 응용 프로그램을 지원합니다. -응?
13. 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석: 데이터 시각화, 보고서 디자인, 데이터 마이닝 등을 포함한 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석의 기본 개념 및 방법을 배웁니다. , 비즈니스 의사 결정 및 비즈니스 최적화 지원 -응?
14. 데이터 과학 프로젝트 실습: 실제 데이터 과학 프로젝트 실습을 통해 문제 정의에서 모델 구축에 이르기까지 데이터 과학의 실천 방법과 프로세스를 파악하는 방법을 배웁니다. -응?
결론적으로, 빅 데이터 전문 과정은 데이터 처리, 분석 및 적용의 모든 측면을 포괄하며, 학생들이 데이터에서 가치 있는 정보를 추출할 수 있는 능력을 키우고 모든 업종의 데이터 중심 의사 결정과 혁신을 지원하도록 설계되었습니다.