大学数据专业的教学内容主要围绕大数据的采集、管理、分析与应用。以下是几个专业可能教授的内容：
大数据管理与应用专业
理论课程：大数据概论、分布式数据库、Python语言程序设计、网络爬虫、数据采集与预处理、深度学习、数据质量管理、云计算、NoSQL数据库、数据资源管理、数据挖掘、文本分析与挖掘、机器学习、数据可视化、商业大数据安全管理、大数据隐私保护、大数据营销、社交网络分析、商务智能、智慧供应链等。
实践课程：结合理论课程，通过爱数课平台和数据实验楼平台进行实践操作，提升学生的专业技能。
大数据技术与应用专业
基础课程：数据库基础、Java基础、Oracle数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android技术等。
专业课程：微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、NoSQL数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。
数据科学与大数据技术专业
基础课程：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、程序设计实践等。
必修课程：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、非结构化数据分析等。
选修课程：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、随机过程等。
数据可视化应用专业
核心内容：数据分析、可视化工具使用、数据呈现、编程技能、统计学知识。包括定性分析、定量分析、数据挖掘技术（分类、聚类、回归分析）以及使用数据分析工具（如Python和R语言）。
建议
选择专业：根据个人兴趣和职业规划选择合适的专业。如果希望从事大数据分析和管理，大数据管理与应用专业较为合适；如果希望从事大数据技术和应用开发，大数据技术与应用专业更为适合；如果希望成为复合型人才，数据科学与大数据技术专业是一个好选择。
注重实践：大数据专业是一门实践性很强的学科，学生应通过大量的实践操作来提升自己的专业技能。
持续学习：大数据领域技术更新迅速，学生应保持持续学习的态度，不断跟进最新的技术和发展趋势。