本文目录导读：
课程概述
大数据技术与应用专业旨在培养具备大数据技术、数据分析、数据挖掘等方面的专业人才，本专业课程设置以市场需求为导向，以实践能力培养为核心，使学生掌握大数据技术的基本理论、基本技能，能够运用大数据技术解决实际问题。
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核心课程解析
1、数据结构与算法
数据结构与算法是大数据技术与应用专业的基础课程，主要介绍数据结构的基本概念、基本操作、常用算法及其性能分析，通过学习本课程，学生可以掌握各种数据结构的特点和适用场景，为后续课程打下坚实基础。
2、数据库原理与应用
数据库原理与应用课程旨在培养学生掌握数据库的基本概念、基本原理和基本技术，使学生能够熟练运用数据库进行数据存储、查询和管理，课程内容包括关系型数据库、非关系型数据库、数据库设计、SQL语言等。
3、编程语言与开发工具
编程语言与开发工具课程主要介绍Java、Python等编程语言的基本语法、编程思想以及常用开发工具的使用，通过学习本课程，学生可以掌握编程技能，为后续课程提供技术支持。
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4、大数据技术基础
大数据技术基础课程主要介绍大数据的基本概念、数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘等方面的知识，课程内容包括大数据技术体系、分布式存储技术、分布式计算技术、数据挖掘算法等。
5、Hadoop与Hive
Hadoop与Hive课程是大数据技术与应用专业的核心课程之一，主要介绍Hadoop生态系统中的关键技术，如HDFS、MapReduce、YARN等，课程还将重点讲解Hive的原理、使用方法以及与Hadoop生态系统的整合。
6、数据挖掘与机器学习
数据挖掘与机器学习课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、基本方法和应用技巧，能够运用机器学习算法解决实际问题，课程内容包括数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则挖掘等。
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7、大数据分析与应用
大数据分析与应用课程主要介绍大数据分析的基本方法、工具和实际应用，课程内容包括数据可视化、数据报告、商业智能等，通过学习本课程，学生可以掌握大数据分析的基本技能，为实际工作提供有力支持。
8、实践项目
实践项目课程是大数据技术与应用专业的重要环节，旨在培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，课程内容涉及大数据项目的需求分析、设计、开发、测试、部署等全过程，通过实践项目，学生可以提升自己的团队协作能力、沟通能力和项目实施能力。
大数据技术与应用专业课程设置全面，涵盖了大数据技术的各个领域，通过学习这些课程，学生可以掌握大数据技术的基本理论、基本技能，为今后的职业生涯奠定坚实基础，在实际学习中，学生应注重理论与实践相结合，不断提高自己的综合素质。
标签： #专科大数据技术与应用主要学什么
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