专科大数据专业的学习内容主要包括以下几个方面：
支撑性学科：
统计学、数学和计算机是大数据专业的三大支撑性学科。这些学科为大数据处理提供了必要的理论基础和技能。
拓展性学科：
经济学、社会学、管理学等作为拓展性学科，帮助学生在大数据应用中考虑到更广泛的社会和经济因素。
数据采集与处理：
学习如何有效地采集和清洗数据，包括数据来源的识别、数据抓取技术、数据清理和去噪等。
数据存储和管理：
研究各种数据存储技术，包括关系数据库、分布式存储系统、NoSQL数据库等，并了解数据的备份、恢复和安全管理。
数据分析和挖掘：
学习使用数据分析工具和算法来发现数据中隐藏的模式、趋势和关联性，包括统计分析、机器学习、深度学习等技术。
数据可视化和报告：
学习如何使用可视化工具和技术创建信息丰富的图表、图形和报告，以便更好地传达数据的见解。
大数据工具和平台：
涵盖各种大数据工具和平台的学习，如Hadoop、Spark、Hive、Python、R等，深入了解这些工具的使用和配置。
数据伦理和隐私：
学习如何在数据采集、处理和分析过程中遵守伦理规范和保护个人隐私，包括法律法规和合规性方面的知识。
实际项目和应用：
参与实际项目和案例研究，以应用所学知识，积累实践经验。
专业基础课程：
包括计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术等。
专业核心课程：
包括数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用、数据挖掘应用、大数据平台部署与运维等。
通过这些课程的学习，专科大数据专业的学生将能够掌握大数据处理的全流程技能，具备从事大数据实施与运维、数据采集与处理、大数据分析与可视化、大数据平台管理、大数据技术服务与产品运营等工作的能力。