本文是个人分类『数据科学与大数据技术』的第一篇，技术学习总结篇。
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数据科学与大数据技术，专业代码080910T
背景：2016年2月，教育部首批中国三所高校开设的这门本科专业。可以说在中国这个大环境来说，数据科学是兴起的一门专业，为何兴起，那是因为在如今这个大数据爆炸的时代，这方面的人才在市场上的缺口已经越来越大；而在国外，这东西早已不是什么新的玩意儿，因为这东西十年前就有了。
科目范畴：交叉学科，三大支撑性学科：计算机、数学与统计学。
拓展性学科主要看你日后从事的领域场景，比如经济、金融，生物、医学，社会学管理学等等。可以说，有数据的地方就有用武之地。
市场岗位
1、大数据的系统架构（掌握计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理）
2、大数据的系统分析（人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法）
3、hadoop开发（大数据存储问题）
4、数据分析（至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。优秀的分析师可以掌握业务、管理、分析、工具、设计兼顾）
5、数据挖掘（数学知识要强一些，编程语言要掌握Java、Python）
6、大数据可视化（有点高级哈哈，涉及D3啊R啊等一些编程语言和Excel以及一些可视化工具，可以自行查阅一下或者看下面提及到的技能图谱）
OK，了解这些够了，我们看一下StuQ所总结的大数据工程师所掌握的技能图谱：
然后，
知识体系
本人根据网络信息来源，归纳了关于这门专业的高校课程体系。无论是自学还是科班，以下的学习内容都是和大数据息息相关的。
数学基础：
1、数学分析，推荐使用华东大的教材，习题用谢惠民版的<数学分析习题课讲义>
这个科目比高等数学要偏向理论推导而非应用。
2、高等代数，推荐使用蓝以中版的。
3、离散数学，推荐使用"十二五"规划的邓辉文<离散数学第三版>+配套的离散数学习题解答。后一本好像只剩二手
或者是著名屈婉玲老教授的离散数学第三版+配套的离散数学习题解答与学习指导第三版。前一本好像只剩二手
这个自我感觉你要自学起来真的是难学，本人科班，老师自己讲都是一知半解，学透还是别想了，看国外著作感觉也没那个必要，当然有时间能力可以去看罗森的<离散数学及其应用>，一般建议就看看国内的那些指定用书即可，其他的教材都是抄来抄去的hh。
4、概率论与数理统计，推荐经典教材浙大第四版。毋庸置疑。
计算机基础：
1、编程语言（一般高校是c/cpp程序设计入门，java基础和python基础必须掌握，特指出一点javaee其实和大数据没有多少联系，只不过是java在web上做的开发，实际可以不必掌握，当然科班一定会学，可以当对Java的一种扩充。html和json需要了解和看懂）
2、Linux（科班一般学的是操作系统原理，如果也学了linux会更好，但技术要求起码你得会基本命令，操作管理和shell编程）
3、数据库原理（原理挺重要的，但技术要求至少会ddl，dql，用mysql）
4、数据结构（掌握链、队列、链表散列表、树、图，c和cpp没学好的就看java版吧）
5、算法（一定要单独拿出来说，因为算法很重要，网上可以搜到很多相关大数据算法，我看王宏志的挺不错）
以下是对计算机学科很重要但在大数据中可不掌握的知识，在标准版体系中，大数据是科班的一个方向，所以很有必要学习。
有人说，操作系统、编译与计算机组成原理在三门课是计算机的灵魂，你对它们的理解决定了你水平的高低，可以见得有多重要。计算机网络和汇编。。。怎么说，计算机素养了解一下，汇编有助于理解底层编程，计算机网络是Web开发的核心，至少了解了解客户端与服务器的交互、前台后台大概的东西，还有tcp/ip协议，网络安全信息加密方面起码得知道个什么REA啊DES啊哈希算法Md5密钥啊什么这些常见的。更多的CS专业内容不解释和介绍了并不必要，可参考知乎搜索263445600。
然后是一些基本技能/知识。
6、JDBC java程序与数据的接口
7、正则表达式 文本模式，动态处理
8、git，GitHub 版本控制工具 https://www.zhihu.com/question/20070065/answer/30521531
9、maven java开发的项目自动构建工具
接着进入大数据技术篇。
未完待续……