大学数据专业的设置通常包括以下几类课程：
基础课程
数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。
计算机基础：涵盖计算机系统基础及组成原理、计算机网络、操作系统、软件工程等。
编程语言：主要是Python和Java。
专业核心课程
数据科学与大数据技术导论：介绍大数据的基本概念和发展背景。
数据采集与处理：包括数据采集、数据清洗和数据整理的技术。
数据分析与可视化：教授数据分析方法及如何将数据可视化。
数据挖掘与机器学习：涵盖机器学习、数据挖掘和深度学习的原理与应用。
数据库系统：介绍数据库系统的原理及应用，包含NoSQL数据库的使用。
分布式计算与存储：如Hadoop分布式文件系统、MapReduce、Hbase、Hive和Pig等。
选修课程
数据科学算法导论：介绍数据科学中的常用算法。
数据科学专题：针对特定数据科学领域进行深入学习。
数据科学实践：通过实际项目来应用所学知识。
大数据平台与分布式系统：学习大数据平台的搭建和使用。
云计算：了解云计算在大数据中的应用。
数据安全：学习数据保护、隐私和安全的相关知识。
此外，数据科学与大数据技术专业的培养目标是以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。该专业通常要求学生掌握数据采集、分析、处理、建模和软件使用等技能，具备跨界知识结构和数据思维能力。
建议学生在选择数据专业时，可以综合考虑自身的兴趣和职业规划，选择适合自己的课程和方向，以便更好地应对未来的职业挑战。