数据专业是一门涵盖数据收集、存储、管理、分析和应用的综合性学科，旨在培养学生掌握大数据相关的技术和应用能力。以下是数据专业的主要学习内容：
基础课程
数学：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。
计算机科学：程序设计语言（如Python、Java）、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络等。
核心课程
大数据技术：大数据算法、人工智能、数据挖掘、机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理等。
专业技能
编程语言：Java、Python等。
操作系统：Linux命令和操作。
大数据框架：Hadoop、Spark、Hive、Hbase等。
数据采集与处理：Python爬虫技术、数据预处理技术。
数据可视化：大数据可视化技术。
实践教学
实验课程：软件、硬件及系统实验。
课程设计：完成有一定规模和复杂度的系统设计。
选修课程
数据科学算法、 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、 随机过程等。
就业方向
大数据工程师、 大数据维护工程师、 大数据研发工程师、 大数据架构师等。
学习建议
数学基础：虽然数学不是大数据专业的核心，但具备一定的数学基础有助于理解和应用算法。
编程实践：通过实际编程项目来巩固和提高编程技能。
项目经验：参与实际的大数据项目，积累实践经验。
持续学习：大数据是一个快速发展的领域，持续学习新技术和工具是必要的。
以上信息综合了多个时间点的资料，以帮助你了解数据专业的学习内容和就业前景。