一、大数据选修课学什么？

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

二、大数据算法计算公式？

大数据算法在处理和分析大规模数据集时使用了多种计算公式和算法。以下是一些常见的大数据算法计算公式的示例：

1. K-means聚类算法：K-means算法通过将数据集分成K个聚类来对数据进行聚类分析。K-means算法的计算公式包括计算每个数据点到每个聚类中心的距离，将每个数据点分配给距离最近的聚类中心，并通过迭代更新聚类中心位置。

2. 朴素贝叶斯分类算法：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类算法。它使用公式 P(C|X) = (P(X|C) * P(C)) / P(X) 来计算给定数据点 X 属于类别 C 的概率。其中，P(C|X) 是后验概率，P(X|C) 是似然度，P(C) 是先验概率，P(X) 是证据因子。

3. 支持向量机（SVM）算法：支持向量机是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。SVM的计算公式包括通过优化算法找到最佳的超平面，使得两个不同分类的数据点之间的间隔最大化。

4. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，通过合并多个决策树模型来进行分类或回归。随机森林的计算公式包括对每个决策树进行训练和预测，然后通过投票或平均预测结果来获得最终的分类或回归结果。

这些只是大数据算法中的一小部分例子，实际上还有许多其他的算法和计算公式，用于处理不同类型的数据和解决不同的问题。具体应用的算法和计算公式会根据具体的需求和数据集的特征而有所不同。

三、大数据算法？

是针对大数据的复杂性和规模性而设计的高效处理和分析算法。包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、模型构建和模型评估等多个步骤。常用的算法有聚类分析、决策树、关联规则挖掘、神经网络等。

四、PHP的算法可以实现大数据分析吗？

首先，算法和语言无关；

其次，php的优势在于web开发，其它方面也可以应用，但并不主流；

大数据处理java、python之类更好些，任何方面的应用最重要的其实是生态系统是否完善。