阿里云大数据专业学什么？

阿里云大数据专业的学习内容全面且深入，涵盖从基础技术到前沿应用的多个层面，具体包括：

基础技术课程：包括Java、Python、Scala等编程语言，这些语言是大数据开发的核心工具。同时，学生还需掌握Linux操作系统，因为大数据平台往往搭建在Linux系统上。此外，数据库技术也是基础课程的重要组成部分，涵盖关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的使用。

大数据生态体系课程：学生将深入学习Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，掌握分布式存储（如HDFS）、分布式计算（如MapReduce）和实时数据处理（如Spark Streaming）等技术。同时，数据仓库（如Hive）、数据迁移工具（如Sqoop）和分布式日志框架（如Flume）等课程也是必不可少的。

云计算与资源管理课程：云计算是大数据的基建工程，学生需了解云计算的基本原理、架构及应用场景，并掌握YARN、ZooKeeper等资源管理和服务协调工具的使用。

应用实践与行业案例课程：通过参与企业级数据中台搭建、舆情分析系统开发等实践项目，学生能够将所学知识应用于实际场景中。此外，行业案例分析课程（如金融风控、电商用户画像）也有助于学生理解大数据在不同领域的应用价值。

数据可视化与机器学习课程：学生将学习数据可视化的基本原理和工具（如Tableau、ECharts），掌握将分析结果以直观方式呈现的技能。同时，机器学习与AI课程（如TensorFlow/PyTorch框架实战、推荐系统设计）则有助于学生提升数据分析的深度和广度。