大数据研究生学什么？
一、课程方向
1.研发方向
掌握大数据相关的理论知识和实践技巧：如关系型数据库设计、非关系型数据库设计；Hadoop经典算法；Hadoop生态系统；大规模数据进行优化等。
2.数据分析与挖掘方向
掌握当今业界最先进的、基于大数据的统计学习及应用技术，如分类、回归、数据分析、数据预处理、抽样技术、统计图形展示；优化技术（贪婪算法、贪心算法、分支定界算法、几何算法等）；最先进的数据挖掘技术，如有监督挖掘（分类、回归）、无监督挖掘（聚类、关联规则）等。
3.计算科学方向
掌握大数据处理系统的基础理论和实践技巧，如数据采集、处理、管理、分析；大数据前沿技术（如分布式系统、云计算、生物统计、数据融合等）；大数据存储、计算、处理的系统实现。
4.高级软件开发人员方向
掌握使用Java系统开发技术的理论知识和实践技巧，如Web开发、分布式系统开发、大型项目管理及实施；了解当前最新软件开发技术，如Spring、Hibernate、Starters等。
5.可视化分析与应用方向
掌握现代统计学及可视分析的理论方法和实践技巧，掌握常用的统计分析和作图工具软件，如R， Matlab；了解时下最流行的可视分析工具软件，如Tableu， QlikView。培养对数据敏感及一定的审阅能力。
6.信息安全方向
掌握大数据环境下的信息科学研究理论与技术，如信息安全总论、信息隐藏、数字签名、匿名通信、密钥管理、可信计算等。
二、主要课程
Hadoop，Storm，ZooKeeper，Chukwa，Hive，MongoDB，Hadoop安全，Hadoop+Spring ，Hadoop+Struts2，Hadoop+Spring3，Spark，Druid，Kylin，Flink，Giraph，Pig ，ZCpp，Strom，Chamon，Tez，MR ，Java核心技术，高级Java，Spring ，数据结构，算法分析，计算机网络，分布式系统，并行计算，数据库系统，Linux操作系统，云计算