多线程学科
㈠ 大数据专业主要学什么课程
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
(1)多线程学科扩展阅读：
大数据岗位：
1、大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2、大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3、hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4、数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
5、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
㈡ java学习作为一名java初学者，如何快速学习j
java初学者学习路线推荐：
个人推荐的学习方法是：先学java前端，也就是HTML，css，js，因为学习java以后肯定是往java ee方向发展的，学习完前端，在学习后端很多东西比计较容易理解！
其中J2SE是关键，如果学好了java se 部分，基础扎实了，后面进阶学习也比较轻松！
补充说明一下：我觉得学习java比较合适的方法是先把所有的知识点过一遍，然后把所有的知识点串起来，边做开发边补充，就像写文章一样，先写好框架，然后再去润色填充。因为前期在学习的时候你不知道用在哪里，不知道用途，没有学习的目的，所以很多概念就很难理解，时间久了也容易遗忘。但是如果你直接从实践开始学习，很多知识点都充串联起来了，而且会印象深刻，当然前提条件是你已经入门，已经能写一些简单的程序，我个人现在也是按照这个方式在学习了，感觉很有效。
①基础语法。也就是我们常说，各种编程语言都有的部分，数据类型，数组，for循环，do-while,switch……等等，是学习任何编程语言的基础，很关键。
②面对对象：①类和对象；②Java的三大特性（封装、继承、多态）；
③工具类：①异常和异常处理；②集合框架（主要是List和Map）；
④常用的流（stream）：①输入流；②输出流；③缓冲流；
⑤网络与线程：①Socket ； ②多线程（Thread，Runnable）；
⑥数据操作：①Mysql、Oracle; ②JDBC；
⑦web基础：①Html/css；②Javascript；③JQuery；
⑧框架。
只要学会上面的前7条，基本上从前台到后台开发常见的应用还是没太大问题的，当然学习了框架以后，那就最好了，但关键还是要学好基础