数据科学与大数据技术主要学什么

数据科学与大数据技术主要学什么介绍如下：

主要学习数据分析、数据挖掘、机器学习等相关知识和技术。

1、数据科学的基础知识

数据科学简介，介绍数据科学的定义、起源以及应用领域。数据库与数据管理，学习数据库设计、数据模型、数据清洗、数据集成等技术。统计学基础，掌握统计学的基本概念、方法和应用，如概率、假设检验、回归分析等。

2、数据分析与数据挖掘

数据探索与可视化，掌握数据探索技术，如数据可视化、描述性统计等，以发现数据中的模式和趋势。数据预处理与特征工程，学习数据清洗、特征选择、特征构建等技术，以提高数据挖掘的性能和准确度。

机器学习算法，掌握常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，以实现模型的构建和预测分析。

3、大数据技术与分布式计算

大数据概述，了解大数据的特点、挑战和应用场景，掌握大数据相关的概念和架构。分布式存储与计算，学习分布式文件系统（如HDFS）、分布式计算框架（如MapReduce）等技术，以处理海量数据和并行计算

数据流处理与实时计算，掌握流式数据处理技术，如Storm、Flink等，以实现对实时数据的实时分析和处理。

4、高级数据分析与决策支持

高级机器学习算法，学习深度学习、强化学习等高级机器学习算法，以解决复杂的数据分析和决策问题。自然语言处理与文本挖掘，掌握自然语言处理和文本挖掘的基本方法和技术，以分析和理解大规模文本数据。

数据挖掘案例研究，通过实际案例研究，掌握如何将数据挖掘技术应用于实际业务中，提供决策支持。

5、数据伦理与安全

数据隐私与保护，了解数据隐私保护的法律法规和技术手段，掌握数据脱敏、加密等隐私保护方法。数据伦理与道德，学习数据伦理的基本原则和道德规范，了解数据使用过程中的合规要求和道德责任。

数据安全与风险管理，掌握数据安全的基本概念和技术，学习数据安全风险评估和管理方法。

总结：

数据科学与大数据专业涵盖了数据科学基础知识、数据分析与挖掘、大数据技术与分布式计算、高级数据分析与决策支持以及数据伦理与安全等方面的内容。通过系统学习这些知识和技术，可以培养数据科学与大数据专业人才，满足现代社会对数据分析和决策支持的需求。