人工智能大数据专业是干什么的？

一、人工智能大数据专业是干什么的？

1、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

PS:经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

2、Hadoop开发工程师

熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

3、数据分析师

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

PS:作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、等数据分析软件中的一门，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

4、大数据分析师

通俗一点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体大才能人才。如果这些你都会，并且有一定的经验，那薪资可是不用说的。

5、大数据可视化工程师

需要熟悉Storm、Spark等计算框架，熟悉Scala/Python语言;精通Java开发，能够独立搭建SSM项目;了解Redis或MongoDB等Nosql，熟练掌握linux基本操作;拥有一定Java多线程开发能力，对程序设计模式有一定理解，对数据库有一定了解，熟悉ETL流程等。

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二、如何避免手机被大数据？

按照目前信息系统大数据技术，要想避免手机被大数据统计分析的方法，一是压根不使用智能手机，二是试验着能不通过实名购买手机卡，三是手机不带着走，一直放在家里。

保护好个人信息很重要，养成良好的上网习惯很重要。但是，适应现代通信技术很重要，你也完全无法抗拒，除了不使用。

三、商务智能与大数据分析是什么的？

商务智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧，它是一套完整的解决方案，通过使用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术来整合和处理企业中现有的数据。这套解决方案的目标是将这些数据转换成为知识、分析和结论，从而为企业提供明智的业务经营决策依据。

而大数据分析则是一个更为广泛的概念，它不仅仅局限于BI中使用的数据量。大数据分析是通过抓取海量数据，完成一个现象型的分析并得出有价值的预测信息。随着经济与互联网时代的发展，数据的体量和复杂性都在不断增加，这使得大数据分析在各个领域，如金融、制造、设计、研发等，都变得越来越重要。

简而言之，商务智能和大数据分析都是为了从数据中提取有价值的信息，但它们的应用范围和方法可能会有所不同。

四、电子科大数学类大数据与智能计算怎么样？

新兴专业，未来可期

该专业（类）按大类招生，包含数学与应用数学（国家级特色专业、国家级一流本科专业建设点、四川省首批基础学科拔尖学生培养基地）、信息与计算科学（四川省特色专业、省级一流本科专业建设点）和数据科学与大数据技术（理学）三个专业。

秉持厚基础、宽口径的精英人才培养思路，实行“按大类招生，分方向培养”的模式。加强核心通识课、新生研讨课、学科前沿课和挑战性课程学习，强化模块化课程的设计和学业规划，第二学期学生根据个人的爱好选择感兴趣的专业方向进行学习。学院设立“拔尖人才培养特区”，以“荣誉课程”、“荣誉研究”与“荣誉学位”为引导，通过“高水平专业基础课程”、“挑战性专业课程”、跨学科交叉、跨专业融合、实施高水平优势科研团队“科研育人”计划，对入选该计划的优秀学生进行更学术化的个性化培养。学院并设有校友“极道”专项奖学金，对优秀学生进行奖励。

(1) 数学与应用数学（国家级特色专业、国家级一流本科专业建设点、四川省首批基础学科拔尖学生培养基地）

该专业旨在培养应用数学的后备研究人才，以及能够在工程领域应用数学、计算机技术构建数学模型来解决工程应用问题的理科复合型行业精英人才。

(2) 信息与计算科学（四川省特色专业、省级一流本科专业建设点）

该专业旨在培养具有扎实数学基础的科学计算、信息科学专业领域从事科学研究的后备人才，以及应用科学计算和计算机技术解决信息产业领域实际问题的理科综合性应用人才。

(3) 数据科学与大数据技术（理学）

该专业旨在培养具有优秀的互联网思维、扎实的统计分析与计算机技能的创新复合型精英人才，以及应用数据建模、数据分析、数据预测及计算机技术解决大数据科学与工程问题的理科综合性人才。

核心课程（部分）

数学分析、高等代数、概率论、数理统计、实变函数、泛函分析、数值分析、数学建模与最优化、数据结构与算法、多元统计分析、统计学习与模式识别等。

毕业走向

2022年71%以上的毕业生保送或考取国内外著名高校、科研机构的研究生；毕业生赴著名IT企业，研究院所和金融机构等从事研究与开发等工作，或到企事业、教育等部门从事教学或管理等工作。