大数据科学与工程研究生学什么

大数据科学与工程研究生主要学习大数据分析、数据挖掘、机器学习、数据可视化、数据库管理、云计算等相关知识和技能。

大数据科学与工程研究生课程设置旨在培养学生具备处理和分析大规模数据集的能力，以及运用先进技术解决实际问题的能力。以下是大致的学习内容和方向：

1. 基础数学和统计学：研究生阶段会深入学习概率论、数理统计、线性代数、离散数学等基础数学知识，以及统计学中的推断统计、时间序列分析、多元统计分析等内容，为后续的数据分析打下坚实的基础。

2. 数据结构与算法：学习高效的数据结构，如树、图、哈希表等，以及算法设计、分析、优化等基本技能，这对于处理大数据中的复杂问题至关重要。

3. 数据库系统：研究数据库的基本原理、关系型数据库的设计、SQL语言的使用、NoSQL数据库技术等，以掌握数据存储、检索和管理的基本方法。

4. 数据挖掘与机器学习：学习如何从大量数据中提取有价值的信息，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与回归分析、异常检测等机器学习算法。

5. 大数据处理技术：掌握大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，了解MapReduce、分布式计算、流处理等概念，学会使用这些工具处理和分析大规模数据。

6. 数据可视化：学习如何将数据以图形化的方式呈现，以便于理解和分析。这包括图表设计、可视化工具的使用（如Tableau、Power BI等）。

7. 云计算与分布式系统：了解云计算的基本原理，学习如何利用云计算资源进行大数据处理，包括虚拟化技术、容器技术、云存储等。

8. 专业领域课程：根据学生的兴趣和研究方向，可能会选择一些专业领域的课程，如生物信息学、金融大数据、社交媒体分析等。

9. 实践与研究：研究生阶段还会参与实验室的研究项目，进行实验设计和数据分析，培养科研能力和解决问题的能力。

10. 论文撰写与学术交流：研究生需要完成一篇高质量的毕业论文，这要求学生具备独立研究的能力，并能够通过学术会议、研讨会等形式与其他学者交流。

通过以上课程的学习，大数据科学与工程研究生不仅能够掌握数据分析的理论知识，还能具备实际操作的能力，为未来在大数据领域的工作和研究打下坚实的基础。