数据可视化技术是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。数据可视化技术主要运用于报表与BI领域。

主要课程：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。

大数据科学专业是培养以计算机科学、统计分析为基础，具备经济、金融、物流、商业、贸易、 管理等相关学科的领域知识，能推动并引领未来全球“互联网 +”、云计算、大数据技术在各领域的深入应用，具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究能力的高素质复合型人才。

毕业方向

毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

从通常的情况下来讲，要求大数据学习最好是理工科基础，数学比较好，然后逻辑思维比较强。但是这些都是从比较官方的角度来进行阐述的，最重要的是你需要对它有浓厚的兴趣有强烈的好奇心。

从现在企业的要求来看，至少要专科以上的学历，并且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等编程语言以及系统。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要一段时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用，大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主。

除此之外，你可以打开招聘软件，看看各大企业具体的用人要求，你可以根据企业的用人要求来针对性的提升技术。