大数据应用开发专业学什么科目，大数据应用开发专业必修科目概览

大数据应用开发专业是一门跨学科的专业，旨在培养学生掌握大数据处理、分析和应用的能力。该专业的核心课程包括：

1. 大数据分析与处理：学习如何收集、存储、处理和分析大量的数据，以便从中提取有价值的信息。这门课程将介绍各种数据清洗、转换和聚合技术，以及常用的数据分析工具和技术，如Hadoop、Spark等。

2. 数据挖掘与机器学习：学习如何使用机器学习算法来发现数据中的模式和关联，从而做出预测和决策。这门课程将涵盖监督学习和无监督学习的基本概念，以及常见的机器学习算法，如回归分析、聚类分析和分类器。

3. 数据可视化：学习如何将复杂的数据以直观的方式呈现给用户，帮助他们更好地理解和分析数据。这门课程将介绍各种数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，以及常见的可视化方法，如柱状图、折线图和散点图。

4. 数据库管理：学习如何管理和操作数据库，以便有效地存储和管理大量数据。这门课程将介绍关系型数据库和非关系型数据库的概念，以及常用的数据库管理系统，如MySQL、Oracle等。

5. 大数据架构与云平台：了解大数据系统的架构和设计，以及如何在云平台上部署和维护大数据系统。这门课程将介绍大数据生态系统的组成部分，如数据仓库、数据湖、数据管道等，以及如何在云平台上进行数据集成、处理和分析。

6. 大数据安全与隐私：学习如何保护大数据系统中的数据安全和用户隐私。这门课程将介绍数据加密、访问控制、身份验证等安全技术，以及常见的隐私保护策略，如匿名化和去标识化。

7. 大数据项目实践：通过实际项目，让学生将所学知识综合运用到实际工作中，培养解决实际问题的能力。这门课程可能包括团队合作、需求分析、系统设计、编码实现和测试评估等环节。

8. 大数据伦理与法规：了解大数据领域的伦理问题和相关法律法规，确保大数据项目的合规性和道德性。这门课程将介绍数据隐私、数据主权、数据歧视等问题，以及相关的法律法规和标准。

总之，大数据应用开发专业的必修科目涵盖了大数据处理、分析、可视化、数据库管理、大数据架构与云平台、大数据安全与隐私以及大数据项目实践等多个方面。通过这些课程的学习，学生将具备扎实的理论基础和实践能力，为未来的职业生涯做好准备。