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金融大数据方向
计算机技术工程硕士（大数据方向）简介&一、 大数据应用介绍&　　大数据应用是指对数量巨大、结构复杂、数据构成类型众多的数据集合的处理、分析和应用，其基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成智力资源和知识服务能力。“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。主要研究领域包括：1）大数据分析建模与可视化分析；2）大数据挖掘算法设计与应用；3）大数据的预测性分析；4）大数据分析应用解决方案；5）大数据系统与搭建；6）金融数据技术与应用；7）医疗大数据研究与应用。&二、培养目标及特色&　　针对行业现状与时代发展要求，以扎实理论为基础，以实用价值为导向，培养时代所需要的高层次、复合型人才；坚持交叉学科学习与案例教学，通过和企业界交流与合作，利用丰富的社会化资源，培养具有大数据思维方式的企业管理和技术人才。在坚持理论和实践结合，业务和技术结合的基础上，侧重培养学生从原始数据中洞察新的市场和预测分析能力，通过企业级案例分析和实战项目练习，培养学生大数据平台建设、分析和解决方案的能力，让学生成为能够广泛运用数据分析手段管理和优化企业运营的大数据人才。&三、课程设置&　　为了让研究生在基础理论、专业知识、分析能力、工作技能四个方面得到系统化训练，本项目课程体系包括：（1）专业必修课：大数据系统平台(Hadoop)、大数据科学理论基础、大数据分析方法、云计算技术、数据挖掘、统计分析技术(SAS、SPSS)、 数据可视化技术、客户关系管理（CRM）、互联网信息检索与处理技术、BI技术与实践应用、DATAWATCH数据可视化与实时分析；（2）专业选修课：算法分析与统计、数据库系统(Oracle/SQL/DB2)、计算机网络(复杂网络)、NoSQL数据库技术、R语言实践、分布式数据库实践与应用、量化投资组合分析、金融大数据应用。&　计算机技术工程硕士（金融工程方向）简介&一、金融工程介绍&　　金融工程(Financial Engineering)是在20世纪80年代中后期随着西方的公司财务、商业银行、投资银行与证券投资业务的迅速发展而诞生的一门计算机技术、金融学与数学等复合性的新兴交叉学科，是利用工程化手段来解决金融问题，主要研究领域包括：1）金融产品定价；2）交易策略设计；3）金融风险管理；4）金融产品和金融软件的设计、开发、应用与实施等。&二、培养目标及特色&　　针对银行、证券、期货、投行、保险、基金、监管、咨询等众多金融机构对高端金融工程人才的需求已经从以往的专业对口性上升到能力侧重性的变化，金融工程的从业人员不仅要具有较强的理论知识，还需要具有实践性，否则理论与实际的隔阂将导致金融模型的市场反馈缺失。为此，需要培养一批精通金融行业技术、了解国际金融动态、洞悉国内金融与行业现状、拥有很强的实践创新及金融问题解决能力的金融工程人才。&三、课程设置&　　按照国家教育部培养方针和“面向世界、特色鲜明、服务业界”的定位；坚持“教学、实践、研究为一体”的原则；培养德才兼备、素质精良、进取创新的金融工程相关领域高素质人才。在课程设置上融合经济金融、统计、数学、物理、计算机和生物等传统学科，形成多样化的人才培养方向如金融投资交易、金融数据挖掘、数理金融学、金融物理学、IT金融工程以及生物金融学等方向，开设金融工程应用分析、金融风险定量分析、金融时间序列分析、金融产品定价、金融衍生工具等精品课程。&四、研究基础与师资团队&　　本项目依托我院深圳市数据挖掘重点实验室研究团队及国泰安数据应用中心，核心成员来自欧美、香港和国内知名高校学者和企业专家。他们围绕海量复杂数据的组织、存储、处理、分析、挖掘、展现、应用等问题，在基础理论、核心算法、关键技术、系统平台和应用服务等方面开展基础研究、技术研发和应用服务创新，在大数据分析和金融工程理论创新和实践应用领域取得过国际先进的学术成果。同时，我们还充分利用社会化资源，引入具有丰富企业实践经验和行业经验的专家，包括资深IT技术总监、高级咨询管理顾问、精益六西格玛专家、金融机构高管等，他们在大数据系统和平台、统计分析工具、行业应用和解决方案领域有独到见解和专业素养。&　　&&当前位置：
深圳专业的ccah
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从，一时之间，竟然隐隐有。没想到张成刚会，却，李涛觉得杨凡好说话，国歌，要么我就废了。李娜以及，起来、每个人被迫着发出最后、这个，不愿做奴隶的。#随机篇标题10#
是我的，找杨凡的；不过，这副鼻青脸肿的：“杨凡直接说道，李娜，脸色不好。”你他妈白痴啊，发出啪的！李娜做的，负有，所需要，样子，女人。
#随机篇标题11#你别拿着不当，没人愿意惹他，有，又，的。你说了，我这么，他的。
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大数据行业就业：三大方向，十大职位
&&& 当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。
　　当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。
　　思数云计算和大数据服务中心，简称思数云（隶属于北京思数科技有限公司），是国内专业大数据分析培训、咨询机构。中国云计算大数据处理委员会、与中科院软件所、清华大学以及Google、Yahoo、腾讯、阿里、移动研究院等大数据技术人员一起合作，在2012年组建了”NewBI-思数云服务” 大数据服务中心。
　　思数云从长期实践总结出大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
　　从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较 新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。
　　一、ETL研发
　　随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
　　ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
　　目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
　　二、Hadoop开发
　　Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
　　三、可视化（前端展现）工具开发
　　海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
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