大数据专业主要学习与大数据相关的课程，旨在培养学生掌握大数据的处理、分析和应用能力。以下是一些常见的大数据专业课程：
1. 数据结构与算法：学习数据的组织和管理方式，以及常用的算法和数据处理技术，为后续的数据分析和处理打下基础。
2. 数据库原理与应用：介绍数据库的基本概念、原理和设计方法，学习SQL语言和数据库管理系统的使用，了解数据的存储和检索技术。
3. 数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘和机器学习的基本理论和方法，包括数据预处理、特征选择、分类、聚类等技术，以及常用的机器学习算法和工具。
4. 大数据技术与平台：介绍大数据技术的基本原理和应用，包括Hadoop、Spark等分布式计算框架的使用，了解大数据存储、处理和分析的技术栈。
5. 数据可视化与交互设计：学习将数据以图表、图形等形式进行可视化展示的方法，以及设计用户友好的数据交互界面，使数据更易于理解和利用。
6. 数据伦理与安全：了解数据隐私保护和安全管理的相关法律法规，学习数据伦理和数据安全的基本原则和方法，培养对数据使用的合法、合规和安全意识。
7. 大数据应用案例分析：通过实际案例的分析和实践项目的实施，了解大数据在各个领域的应用，培养解决实际问题的能力。
以上是大数据专业的一些主要课程，通过学习这些课程，学生可以掌握大数据的基本理论和技术，具备处理和分析大数据的能力，为应对大数据时代的挑战做好准备。
8. 数据工程：学习数据的采集、清洗、转换和加载等工程化处理方法，掌握数据流水线的设计和实现，以确保数据的质量和可用性。
9. 云计算与分布式系统：了解云计算的基本概念和架构，学习分布式系统的设计和管理，熟悉云平台上的大数据处理和分析技术。
10. 自然语言处理：学习如何处理和分析文本数据，包括文本分类、情感分析、实体识别等技术，为文本数据的应用和挖掘提供支持。
11. 时间序列分析：学习处理时间序列数据的方法和技术，包括时间序列预测、趋势分析、周期性分析等，为时间相关数据的分析和预测提供支持。
12. 图数据分析：学习处理和分析图数据的方法和技术，包括图结构的表示和存储、图算法的设计和实现等，为社交网络分析、推荐系统等应用提供支持。
13. 商业智能与数据分析：学习商业智能和数据分析的基本概念和方法，包括数据可视化、报表设计、数据挖掘等，为企业决策和业务优化提供支持。
14. 数据科学项目实践：通过实际的数据科学项目实践，学习如何从问题定义到模型建立，再到结果评估和应用，全面掌握数据科学的实践方法和流程。
总之，大数据专业的课程涵盖了数据处理、分析和应用的各个方面，旨在培养学生具备从数据中提取有价值信息的能力，为各行各业的数据驱动决策和创新提供支持。
大数据专业主要学科目如下：
数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。
应用时间序列分析，统计计算，统计机器学习，程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论，自然语言处理导论，数值与计算方法，人工智能，最优化方法，深度学习等。
数据科学与大数据技术（工学学位），以中国人民大学为例， 该专业由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合授课，为应对大数据时代带来的机遇与挑战培养专业的数据科学人才。
主要课程包括：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论。
计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、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。
以上内容参考：知乎
2、大数据专业的学生需要学习数学和统计学的知识。数学和统计学是大数据分析的基础，大数据专业的学生需要学习概率论、统计学、线性代数等方面的知识，以便更好地进行数据分析。例如，学生需要学习回归分析、聚类分析、决策树等数据分析方法。
3、大数据专业的学生需要学习商业管理的知识。商业管理是大数据应用的重要组成部分，大数据专业的学生需要学习市场营销、商业模式、商业智能等方面的知识，以便更好地应用大数据技术。例如，学生需要学习数据挖掘、数据可视化、数据仓库等商业智能技术。
4、大数据专业的学生需要学习云计算和分布式系统的知识。云计算和分布式系统是大数据处理的重要手段，大数据专业的学生需要学习云计算平台、分布式文件系统、分布式数据库等方面的知识，以便更好地处理大数据。例如，学生需要学习Hadoop、Spark等大数据处理平台。
5、大数据专业的学生需要学习多种技能。例如数据清洗、数据预处理、数据可视化、数据挖掘等方面的技能，这些技能是大数据专业学生必须掌握的，以便更好地实现大数据分析和应用。