什么专业学数据分析？
数据类的专业有很多，大数据、数据科学、统计、应用统计学、信息工程、计算机等等，这些专业的开设目的都是为了培养具有扎实的数理基础、掌握前沿的数据分析方法、能解决数据挖掘与分析问题的人才。 在这些专业里，大数据是近几年才热门起来的一个研究方向，它是一个新兴交叉学科，涉及计算机、数学、统计学等多个方向。 主要研究的内容包括：大数据采集、清洗、整理、简单处理（去重、排序）、分析（描述性分析、推断性分析）、可视化、数据仓库、大数据工具等。所学习的内容和使用的技术也比较多，包括java语言的Hadoop框架、Scala语言、python、SQL、数据库系统、Linux基本命令和使用以及Shell脚本等等。
目前各大高校设置的大数据相关专业也是百花齐放，有针对大数据采集、整理和数据加工的专门课程，也有大数据可视化分析和大数据仓储管理相关的教学内容。对于不同学校开设的课程内容可能会存在差异，但总体而言，大部分的教学核心都是围绕大数据产业链环节而设置的，具体包括：大数据概论、云计算基础、操作系统概念、Java语言、HDFS分布式文件系统、MapReduce计算模型、Java基本开发技能（集合、IO、NIO、并发）、Zookeeper协调服务、HBase数据库系统、Spark快速计算引擎、Python编程、数据挖掘等等。 除了以上提到的课程内容之外，在数据分析的学习过程中还需要同学们具备以下能力：
1.熟练运用一门或两门编程语言（java、python等）进行程序编写，并能够运用相关调试工具排错；
2.了解Linux的基本命令和使用，以及shell脚本来完成常见任务；
3.熟悉常用数据结构的定义、实现及复杂度分析；
4.掌握常见的数据挖掘算法原理、过程、评估标准，并能利用工具完成相应任务；
5.有大数据平台使用经验，能独立搭建并熟练使用平台中相应组件（Hadoop、Spark、Kafka、Flink、Storm等）
6.了解人工智能、机器学习、神经网络等相关知识 在学好理论知识的同时也要利用好校园资源多参加项目实战训练，通过项目来积累自己的项目经验和实习经历，为自己的简历添彩！