大数据博士学什么

大数据博士生的学习内容通常包括以下几个方面：

概率论

统计学

线性代数

数学建模

至少熟练掌握一门编程语言，如Python、Java等。

数据挖掘和机器学习算法，如分类、聚类、决策树、神经网络等。

大规模数据处理技术，如Hadoop、Mahout等。

能够将复杂数据通过图表、图像等方式呈现，提高数据的可读性和易用性。

大数据系统

大数据算法

大数据应用

软件系统

数据库

优化

决策科学

商业智能

生物、医学、环境科学、经济学、管理学等应用拓展性学科知识。

学习使用数据采集、分析、处理软件。

计算机原理与接口技术

网络管理与应用

软件工程

软件体系结构

面向对象的程序设计等

大数据博士生的培养旨在使他们具备从事大数据相关研究的高级专业知识和独立承担技术工作的能力。随着技术的发展，大数据领域不断扩展，博士生的学习内容也会随之更新以适应行业的需求