关于大数据互联网专业的大专课程设置，综合权威信息整理如下：
一、核心课程体系
- 计算机基础（数据结构、算法、操作系统原理）
- 编程语言（Python、Java）
- 统计学与数学（线性代数、概率论与数理统计）
核心专业课程
- 大数据技术原理与应用
- 数据库系统（SQL、NoSQL、数据库优化）
- 数据挖掘与机器学习
- 大数据存储技术（Hadoop、Spark、Hbase）
实践与综合课程
- 大数据实验与项目实训
- 企业实习（如互联网公司、金融机构）
- 毕业设计/综合项目（如数据分析报告、系统开发）
二、重点方向课程
数据采集与处理： 学习数据爬虫技术（Python）、数据清洗工具（如Pandas） 数据可视化
大数据平台开发：部署Hadoop集群、优化Spark作业性能
安全与合规：数据加密、访问控制策略及隐私保护技术
三、选修课程（可选方向）
云计算（Docker、Kubernetes）
人工智能基础（神经网络、深度学习）
区块链技术
四、课程目标与就业方向
通过三年学习，学生将掌握大数据采集、存储、分析及可视化的全流程技术，具备以下能力：
大数据系统搭建与运维
数据驱动决策支持
企业级项目开发
数据安全与合规管理
就业方向：互联网企业（如电商、金融）、政府机构、咨询公司等，从事数据分析师、数据工程师、产品经理等岗位。以上课程设置结合了理论基础与实践能力培养，注重培养适应快速变化的大数据产业需求。
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