大数据专业的课程设置通常包括支撑性学科和应用拓展性学科的课程。以下是大数据专业的主要课程内容：
支撑性学科课程
数学：包括数学分析、概率论与数理统计等。
计算机科学：包括程序设计基础、Python程序设计、Java程序设计、数据结构、算法设计等。
统计学：涉及统计学推断、数据分析方法等。
应用拓展性学科课程
生物学、医学、环境科学：提供特定领域的数据应用知识。
经济学、社会学、管理学：培养商业知识和分析思路。
大数据技术专业课程
数据采集与处理：学习如何采集和处理大量数据。
大数据平台技术：如Hadoop、Spark、Hive等框架和工具的使用。
数据可视化：学习如何将数据以图形或图表的形式展现。
操作系统：如Linux操作系统知识。
爬虫技术：学习如何从网站抓取数据。
就业方向
大数据专业的毕业生可以在多个领域找到工作，包括但不限于：
大数据开发工程师：负责大数据平台的搭建和维护。
数据分析师：利用大数据技术进行数据分析和挖掘。
大数据运维工程师：确保大数据系统的稳定运行。
数据可视化工程师：将数据转化为直观的图形和图像。
业务分析师：利用大数据支持企业的业务决策。
大数据专业是一个结合了统计学、计算机科学等多个学科的交叉学科，旨在培养能够在大数据领域进行技术管理和应用开发的专业人才
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