大数据硕士项目是什么？
大数据（big data），简单来说是相对于传统数据(classical data)的一个概念。 传统的数据是结构化的，一般存在于关系型数据库中；而大数据是指无法用传统方法来处理的庞大、多样且又迅速增长的数据集合。这些数据可能以非结构化、半结构化或不确定的结构存在。
近年来，随着互联网的迅猛发展，人们在网上留下了大量的信息，而这些信息经过整理和分析又可以转化为有价值的信息，也就是所谓的“数据”。例如淘宝、天猫上的消费记录；微博、知乎、豆瓣上发布的信息和评论；亚马逊、当当网、京东商城的销售记录等等，所有这些都可以转化成数据，并通过一定的处理之后加以利用从而产生更大的价值。 所以从这个角度来讲，几乎任何学科产生的数据都属于大数据范畴，需要学习大数据的人也是来自各行各业。只是由于IT行业一直以来都走在科技的前沿，因此接触大数据也更早一些。现在各大高校开设的大数据分析专业基本都是设在计算机学院下，招收的大部分也是计算机相关专业的学生。
但是！！我必须要说虽然大数据分析应用的范围很广，各个行业的数据都可能成为大数据，但大数据的本质仍然是数据。所以从数据的收集、清洗、整理到分析，最后到应用，大数据的所有过程其实都是围绕数据打转的。这也是为什么学习大数据要先从统计学和量化分析入手的原因所在。 在掌握了基本的大数据分析方法和思路后，下一步就是实践了。这个时候你会面临两个选择，继续深化学习大数据相关技术，如python，java等编程语言，HDFS，MapReduce等框架原理；还是直接投入到实战项目当中去。前者属于技术深度学习方式，后者属于技术广度实践经验方式。各有优劣。
在深学技术的过程中，你能够深入理解大数据的核心技能与知识点，如数据采集和数据清洗、Hadoop平台搭建及维护、Java/Scala编程、机器学习、聚类分析、分类模型等。在实战项目中，你可以快速积累自己的项目经验，同时融入大数据的技术栈之中，为自己以后就业打下良好根基。 个人认为学习大数据无非是为了掌握三个核心能力：
1. 对大数据技术栈的了解和掌控程度
2. 大数据处理和分析的相关技能
3. 机器学习等相关算法的应用能力 而了解这些能力所需的知识点并熟练掌握其应用技巧，就是你未来学习中应该注重的地方。