大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。
1、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》等。
2、大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。
3、大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+"前沿科技专业。该专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。
4、本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
大数据技术专业主要学习与大数据相关的理论、技术和应用。这个专业的核心内容包括数据管理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习、人工智能等方面的知识。学生将学习大数据的采集、存储、处理、分析和应用的技术和方法。他们将学习如何使用大数据平台和工具来处理和分析大规模的数据集，如Hadoop、Spark等。
此外，学生还将学习数据挖掘和机器学习的基本理论和算法，以及如何应用这些技术来发现数据中的模式、关联和趋势。他们还将学习如何将数据可视化以便更好地理解和传达数据的信息。在学习过程中，学生还将接触到实际的大数据案例和项目，通过实践来提升自己的技能和能力。
总的来说，大数据技术专业旨在培养具备大数据处理和分析能力的专业人才，他们能够在各个领域中应用大数据技术解决实际问题。
大数据技术专业还包括以下方面的知识和技能：
1. 数据预处理：学生将学习如何对原始数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。他们将学习使用数据清洗工具和技术，如数据清洗软件和数据转换技术。
2. 数据存储和管理：学生将学习各种数据存储和管理技术，如关系数据库、分布式数据库、NoSQL数据库和数据仓库。他们将学习如何设计和优化数据库结构，以支持大规模数据的存储和检索。
3. 数据分析和建模：学生将学习如何使用统计分析和机器学习算法来分析数据，并构建预测模型和分类模型。他们将学习使用数据分析工具和编程语言，如Python和R，来进行数据分析和建模。
4. 数据可视化：学生将学习如何使用数据可视化工具和技术，如Tableau和D3.js，将数据以图表、图形和地图等形式进行可视化展示。他们将学习如何设计和创建有效的数据可视化，以便更好地理解和传达数据的信息。
5. 大数据平台和工具：学生将学习使用大数据平台和工具来处理和分析大规模的数据集。他们将学习如何使用Hadoop生态系统中的工具，如HDFS、MapReduce和Hive，以及Spark等技术来进行数据处理和分析。
6. 数据安全和隐私：学生将学习如何保护大数据的安全和隐私。他们将学习数据安全的基本概念和技术，如访问控制、加密和身份验证。他们还将学习如何遵守数据隐私法规和道德准则，以确保数据的合法使用和保护。
总的来说，大数据技术专业旨在培养学生在大数据领域具备全面技术和应用能力的专业人才。他们将能够应对大规模数据的处理和分析挑战，为各个行业和领域提供数据驱动的解决方案和决策支持。
