❶ 大數據專業和計算機專業有什麼區別
一、課程設置不同
1、大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法。
包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
2、計算機專業：計算機應用基礎、應用文寫作、數學、英語、德育、電工與電子技術、計算機網路技術、C語言、計算機組裝與維修、企業網安全高級技術、企業網綜合管理、windows server 2008操作系統。
區域網組建、Linux伺服器操作系統、網路設備與網路技術（主要學習思科、華為公司設備的配置、管理、調試）、SQL Server、網路綜合布線技術、CAD繪圖等。
二、專業定位不同
1、計算機專業是計算機硬體與軟體相結合、面向系統、側重應用的寬口徑專業。通過基礎教學與專業訓練，培養基礎知識扎實、知識面寬、工程實踐能力強，具有開拓創新意識，在計算機科學與技術領域從事科學研究、教育、開發和應用的高級人才。
2、大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。
三、培養目標不同
計算機專業：
1、掌握電子技術和計算機組成與體系結構的基本原理、分析方法和實驗技能，能從事計算機硬體系統開發與設計。
2、掌握程序設計語言、演算法與數據結構、操作系統以及軟體設計方法和工程的基本理論、基本知識與基本技能，具有較強的程序設計能力,能從事系統軟體和大型應用軟體的開發與研製。
3、掌握並行處理、分布式系統、網路與通信、多媒體信息處理、計算機安全、圖形圖象處理以及計算機輔助設計等方面的基本理論、分析方法和工程實踐技能，具有計算機應用和開發的能力。
4、掌握計算機科學的基本理論，具有從事計算機科學研究的堅實基礎。
大數據專業：
1、掌握大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。
2、掌握關系型資料庫技術。詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。
3、掌握分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。
4、掌握海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法_Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法_聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。
(1)大數據技術和計算機網路技術擴展閱讀：
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
十大職位：
一、ETL研發；
二、Hadoop開發；
三、可視化（前端展現）工具開發；
四、信息架構開發；
五、數據倉庫研究；
六、OLAP開發；
七、數據科學研究；
八、數據預測（數據挖掘）分析；
九、企業數據管理；
十、數據安全研究。