1、分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

2、预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

3、关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

4、预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。

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。

女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下：

①与男性相比，女性在沟通上更有优势

众所周知，做大数据开发就是为了服务于客户，虽然说做出项目可以满足于客户需求，但是如何完整地表达出你所做的项目初衷，则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上，女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉，在与客户的沟通中会给客户以好感，自然能够减少与客户的沟通障碍。

②外界对女性工程师的期望值不高

虽说男女平等，但是由于生理原因，外界对女大数据开发工程师的要求，并不如男大数据开发工程师的期望高，因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平，但是需要提醒各位的是，在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩，证明自身的实力，企业也将会格外重视你的发展，给你更多的空间。

③女性大数据开发工程师心细惹人爱

绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧，在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说，就比较少，这正是因为女性的细心，女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug，因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。