1. 大数据分析思维课程
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。
数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造。
课程：《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。
2. 大数据思维培训课程
大数据发展三要素 大数据的发展需要三个必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。
3. 大数据分析课程简介
大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
4. 大数据 数据分析课程
主要学习课程：会计专业课程：会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计等。
数学统计课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计。
计算机类课程：大学计算机基础、数据库原理与应用、数据结构与算法、机器学习与数据挖掘等。
5. 大数据思维与决策课程
政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。
对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。
大数据也将使个人受益。从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。现在由于技术的发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。
大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。例如，某地的工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常，很容易被系统识别出来。发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假。
数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的，共享的前提下，更能够制造双赢。从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据。
6. 大数据分析思维课程有哪些
学习数学建模软件及计算机编程语言等。
大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》、《大数据可视化》。