大数据应用开发专业学什么课程的

大数据应用开发专业是一门结合计算机科学、数据处理、数据挖掘和分析等领域的课程体系。学习这些课程可以帮助学生掌握大数据的基本理论、技术和应用方法，为将来从事大数据相关工作打下坚实基础。以下是该专业可能会涉及的一些主要课程内容：

1. 基础数学课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，这些课程为学生提供必要的数学工具，帮助他们理解大数据的理论基础。

2. 计算机科学基础课程：如数据结构、算法设计与分析、操作系统、计算机网络等，这些课程帮助学生掌握计算机系统的基本原理和编程技能。

3. 编程语言课程：如java、python、c++等，这些语言是大数据开发中最常用的编程语言，通过学习这些语言，学生可以编写代码实现数据处理和分析任务。

4. 数据库原理与应用：如sql、nosql数据库系统、分布式数据库等，这些课程让学生了解数据库的基本概念、设计方法和应用场景。

5. 大数据技术基础：如hadoop生态系统（hdfs、mapreduce、hive、pig等）、spark框架等，这些课程让学生熟悉大数据处理和分析的技术和方法。

6. 数据分析与挖掘：如统计分析、机器学习、数据可视化等，这些课程帮助学生掌握如何从大量数据中提取有价值的信息并进行深入分析。

7. 大数据平台与工具：如hadoop生态系统、spark、flink等大数据处理平台的使用，以及etl工具、数据仓库、数据湖等数据的存储和管理方法。

8. 大数据安全与隐私保护：如网络安全基础、数据加密技术、隐私保护策略等，这些课程让学生了解如何在大数据应用中保护个人隐私和数据安全。

9. 大数据项目管理与实践：如敏捷开发、需求分析、项目规划与执行等，这些课程让学生具备项目管理和团队协作的能力。

10. 行业特定课程：根据不同行业的需求，学生可以选择学习特定领域的大数据应用开发课程，如金融风控、医疗健康、智慧城市、零售电商等。

通过以上课程的学习，学生将具备以下能力：

1. 熟练掌握一门或多门编程语言，能够编写高效的数据处理和分析程序。

2. 理解大数据技术的基本原理和架构，能够设计和实现大规模数据处理和分析系统。

3. 掌握数据分析和挖掘的方法，能够从海量数据中发现模式、趋势和关联。

4. 了解大数据安全和隐私保护的重要性，能够在项目中实施相应的安全措施。

5. 具备项目管理和团队协作的能力，能够有效地组织和领导大数据项目的开发工作。

总之，大数据应用开发专业的课程设置旨在培养学生在大数据领域所需的理论知识和实践技能，为他们未来的职业生涯打下坚实的基础。