大数据专业主要学习以下内容：
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1. 数学基础：包括概率论、统计学、线性代数、离散数学等，为数据分析提供理论基础。
2. 计算机科学基础：包括数据结构、算法、操作系统、计算机网络、数据库系统原理等，培养计算机编程和系统维护能力。
3. 大数据技术：
大数据存储：学习Hadoop、HDFS、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
大数据处理：学习MapReduce、Spark、Flink等分布式计算框架。
大数据分析：学习数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
4. 数据处理与分析工具：
数据清洗与预处理：学习Python、R语言等编程语言，以及Pandas、NumPy等数据分析库。
可视化工具：学习Tableau、Power BI、ECharts等数据可视化工具。
5. 业务知识：了解行业背景，学习特定领域的数据分析方法和应用。
6. 项目实践：通过实际项目，锻炼解决实际问题的能力。
7. 伦理与法规：了解数据安全、隐私保护等相关法律法规，培养职业道德。
8. 软技能：沟通能力、团队协作、项目管理等。
这些内容的学习旨在培养学生具备大数据采集、存储、处理、分析、可视化等方面的能力，为大数据行业培养专业人才。
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