大数据专业主要学习与大规模数据处理、分析和应用相关的知识和技术。
1.数据基础
大数据专业学习的第一个重点是数据基础知识，包括数据结构、数据库原理、数据管理和数据挖掘等。学生需要了解不同类型的数据结构，如数组、树、图等，以及常用的数据库系统和数据挖掘算法，为后续的大数据处理和分析打下基础。
2.大数据技术
大数据专业学习的另一个重点是大数据技术，包括分布式计算、并行处理、云计算和存储等。学生需要学习各种大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，以及相关的分布式存储系统和云计算平台，掌握如何应对大规模数据的处理和存储需求。
3.数据分析与挖掘
大数据专业还注重培养学生在数据分析和挖掘方面的能力。学生需要学习统计学、机器学习和深度学习等方法，掌握数据分析的基本流程和常用工具，能够从海量数据中发现有价值的信息和模式。
4.数据可视化与应用
大数据专业还会教授学生如何将数据进行可视化展示，并将其应用于实际场景中。学生需要学习数据可视化的原理和方法，掌握各种数据可视化工具和技术，如Tableau、D3.js等，以便能够将分析结果以图表等形式直观地呈现给用户或决策者。
拓展知识：
大数据是指规模巨大、类型多样且处理速度快的数据集合。它们通常具有高速、高容量和不断增长的特点，无法通过传统的数据处理方法进行管理和分析。
大数据技术是一系列用于处理和分析大规模数据的技术和工具。其中，分布式计算是一种将任务分解成多个子任务并在多台计算机上同时执行的方法，可以提高数据处理的效率和可扩展性。
云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的方式。它提供了弹性的计算能力和存储空间，适用于大数据处理和分析的需求。
数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏在其中的模式、关联和趋势的过程。它使用各种算法和技术，如分类、聚类和关联规则挖掘，帮助人们从数据中获取有价值的信息。
机器学习是一种通过训练模型自动从数据中学习和提取知识的方法。它可以应用于大数据分析中，帮助挖掘数据中的规律和关系，从而实现预测、分类和优化等任务。
深度学习是机器学习的一种特殊形式，它使用人工神经网络模拟人脑的工作方式，通过多层次的神经元模型进行数据处理和分析。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。