大數(shù)據(jù)屬于什么專業(yè)？

大數(shù)據(jù)屬于大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)。
大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)是從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘等層面系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問題的解決辦法的專業(yè)。
“大數(shù)據(jù)”（Big Data）指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數(shù)據(jù)?！按髷?shù)據(jù)”之“大”，并不僅僅在于“容量之大”，更大的意義在于：通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的交換、整合和分析，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，創(chuàng)造新的價(jià)值，帶來“大知識(shí)”、“大科技”、“大利潤(rùn)”和“大發(fā)展”。
“大數(shù)據(jù)”能幫助企業(yè)找到一個(gè)個(gè)難題的答案，給企業(yè)帶來前所未有的商業(yè)價(jià)值與機(jī)會(huì)。大數(shù)據(jù)同時(shí)也給企業(yè)的IT系統(tǒng)提出了巨大的挑戰(zhàn)。
通過不同行業(yè)的“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用狀況，我們能夠看到企業(yè)如何使用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應(yīng)瞬息萬變的市場(chǎng)需求。

擴(kuò)展資料：
大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)：

（1）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。詳細(xì)介紹分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術(shù)的原理與應(yīng)用；分布式計(jì)算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive。
1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)：詳細(xì)介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開發(fā)及應(yīng)用。
2、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)：詳細(xì)介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理，掌握典型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建、管理、開發(fā)及應(yīng)用。
3、分布式數(shù)據(jù)處理：詳細(xì)介紹分析Map/Reduce計(jì)算模型和Hadoop Map/Reduce技術(shù)的原理與應(yīng)用。
4、海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘：詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)中的具體應(yīng)用。
5、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)：詳細(xì)介紹物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、遙感圖像的自動(dòng)解譯、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的查詢、分析和挖掘。
6、文件系統(tǒng)（HDFS）：詳細(xì)介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問。
7、NoSQL：詳細(xì)介紹NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的原理、架構(gòu)及典型應(yīng)用。
參考資料來源：搜狗百科-大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)