大数据分析专业学什么课程?

大数据分析专业主要学习数据分析、数据挖掘、机器学习、统计学、数据库管理等相关课程。

大数据分析专业旨在培养具备数据挖掘、分析、处理和可视化能力的高级专业人才。以下是大数据分析专业学生通常会学习的几类课程：

1. 统计学基础：这是数据分析的基础，学生需要学习概率论、数理统计、描述性统计、推断性统计等课程，以掌握数据分析的基本理论和方法。

2. 数据库管理：数据库是存储和管理数据的核心，学生需要学习关系型数据库（如SQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）的基本原理和操作。

3. 数据结构：为了高效处理数据，学生需要了解各种数据结构，如数组、链表、树、图等，以及它们在数据存储和处理中的应用。

4. 数据挖掘与机器学习：这是大数据分析的核心内容，学生将学习如何从大量数据中提取有价值的信息，包括决策树、支持向量机、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等。

5. 大数据技术：随着数据量的激增，大数据技术应运而生。学生将学习如何使用Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及如何进行数据清洗、预处理和存储。

6. 数据可视化：为了更好地理解和展示数据分析的结果，学生需要学习数据可视化技术，包括图表设计、交互式可视化等。

7. 高级数据分析方法：学生将深入学习时间序列分析、空间数据分析、文本挖掘等高级数据分析方法。

8. 编程语言：数据分析离不开编程，学生通常需要学习至少一门编程语言，如Python、R或Java，以便在实际项目中应用所学知识。

9. 项目与实践：通过实际项目，学生可以运用所学知识解决实际问题，提高数据分析能力。

10. 伦理与法律：随着数据隐私和安全的日益受到关注，学生还需要了解数据伦理、数据保护法规等相关知识。

总之，大数据分析专业的课程设置旨在为学生提供全面的知识体系，使他们能够在未来的职业生涯中胜任数据分析师、数据科学家等职位。