（注：课程框架综合高校大纲与华为云认证体系，覆盖数据采集→清洗→建模→商业应用全链路）
🔢 一、数理基础：数据分析的底层密码
- 核心数学三件套
- 高等数学：梯度下降、反向传播的求导原理（如极值点与最优解关联）1
- 线性代数：矩阵运算支撑特征降维（如PCA算法）1
- 概率论：贯穿数据清洗、模型初始化到结果分析全流程（例如树模型与神经网络对归一化的不同需求）1
- 推荐学习资源
- 经典教材+《数学之美》通俗解读模型原理，化抽象公式为业务解决方案1
🐍 二、编程工具链：从数据获取到可视化
- Python生态核心技能
- 基础语法 + Pandas/NumPy数据操作[[1]11
- Matplotlib/Seaborn可视化（如电商销售热力图）10
- PySpark分布式计算（工业级大数据处理）[[3]11
- 大数据框架实战
- Hadoop生态：HDFS分布式存储、MapReduce并行计算、Hive数据仓库[[2]4
- 实时流处理：Kafka消息队列 + Storm/Spark Streaming实时分析[[4]6
🧠 三、分析技术栈：机器学习到深度学习
- 经典算法应用
- 聚类分析（用户分群）、分类预测（CART决策树）、回归模型（市场趋势拟合）[[6]8
- 特征工程与评估指标（精准率/召回率场景选择）[[1]6
- 深度学习突破
- 神经网络处理非结构化数据：CNN图像识别、RNN时序预测9
- 实战案例：医疗影像分析、电商推荐系统[[9]11
🚀 四、行业解决方案：从理论到创值
- 垂直场景技能
- 金融风控：异常交易检测（Redis实时计算）4
- 物联网：设备状态监控（华为云IoT数据分析平台）[[3]10
- 游戏运营：DAU/付费率分析（HBase存储用户行为）[[2]10
- 企业级项目实战
- 电力窃漏电识别、航空客户价值分析等综合实训[[8]11
- 数据清洗全流程：缺失值处理 + 冗余数据归约8
💬 网友热评
@数据探险家：学完就能搭实时监控大屏！老师带着做医疗数据分析项目，面试直接拿offer~ [[3]10
@算法少女喵：从数学恐惧症到能推导LR模型，实战项目才是yyds！[[1]11
@转型中的程序员：Hadoop集群部署+Spark调优课拯救了我的职业瓶颈！[[2]4
以下是根据搜索结果整理的《大数据分析课程学什么》主题文章，结合专业课程框架与行业应用，以小红书风格呈现：
相关问答
中医药大数据分析主要学哪些科目 答：基础课程：包括数学分析、高等代数、数据结构、数据科学导论、程序设计导论等 ，这些课程为学生打下坚实的数学和计算机基础。必修课程：如
离散数学、概率与统计、算法分析与设计、
数据库系统概论等，这些课程进一步深化了学生对大数据分析的理解和应用能力。选修课程：如数据科学算法导论、数据科学专题、统计学习和...
大数据专业主要学什么课程 答：大数据专业主要学习以下课程：基础课程： 数学分析：学习微积分等数学基础知识，为后续数据处理和分析打下数学基础。 高等代数：掌握线性代数等代数知识，用于处理和分析多维数据。 普通物理数学与信息科学概论：了解物理学、数学和信息科学的基本概念，拓宽知识面。 数据结构：学习数据的组织、存储和管理方法，... 大数据课程都学什么啊 答：大数据课程主要学习以下内容：数据挖掘与分析技术：学习如何从大规模数据集中提取有价值的信息，包括数据挖掘和数据分析的基本方法。数据可视化：掌握将数据以图形、图像等形式展示出来的技术，以便更直观地理解和分析数据。机器学习与统计学基础：学习机器学习算法和统计学原理，了解如何应用这些理论解决实际问题。
