数据与大数据专业旨在培养学生掌握数据采集、处理、分析和挖掘的技能，以应对大数据时代的挑战。以下是这个专业通常会开设的一些核心课程：
1. 高等数学：包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等，为后续数据分析打下数学基础。
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2. 离散数学：学习逻辑、集合、关系、函数、图论等基本概念，为算法设计与数据结构分析提供理论支持。
3. 数据结构：学习如何有效地组织、存储、检索和操作数据，包括数组、链表、树、图等。
4. 算法设计与分析：研究算法的效率，包括时间复杂度和空间复杂度，以及算法的设计方法。
5. 数据库原理：学习数据库的设计、实现、使用和维护，包括关系型数据库和非关系型数据库。
6. 数据仓库与数据挖掘：学习如何构建数据仓库，以及如何从大量数据中挖掘有价值的信息。
7. 大数据技术：包括Hadoop、Spark等大数据处理框架，学习如何处理和分析大规模数据集。
8. 机器学习：学习如何让计算机从数据中学习，并做出预测或决策。
9. 统计学习：深入学习统计方法，如回归分析、时间序列分析、分类与聚类等。
10. 自然语言处理：学习如何让计算机理解和处理人类语言。
11. 计算机视觉：学习如何让计算机“看”懂图像和视频。
12. 编程语言：通常包括Python、Java、C++等，用于实现算法和编写程序。
13. 项目管理：学习如何管理项目，包括时间管理、资源分配、风险管理等。
14. 专业英语：提高学生的英语阅读、写作和口语能力，以适应国际学术交流和合作。
15. 实习与毕业设计：通过实习和毕业设计，将所学知识应用于实际项目中，提高实践能力。
这些课程可能会根据不同高校的教学计划和特色有所调整。学习数据与大数据专业，学生需要具备较强的逻辑思维、编程能力和团队协作精神。
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